Data&AI

ЦОДы с ИИ-нагрузками повышают температуру земной поверхности на расстоянии до 10 км.

Сделка с Marvell стала частью стратегии развития ИИ‑экосистемы Nvidia и укрепления позиций на рынке ИИ.

Юбилейный форум «Данные + ИИ», организованный издательством «Открытые системы», был посвящен обсуждению проблем перехода от экспериментов в ИИ к работающим решениям.

Кирилл Сократов, руководитель департамента сохранения, онбординга и развития клиентов, Блок по искусственному интеллекту и данным Альфа-Банка, – о построении полностью автоматизированного процесса подписки на оплату счетов и его значении для бизнеса банка.

Павел Федосов, руководитель центра индустриальных продуктов МТС, — о запуске системы проактивного управления экологическими рисками с использованием ИИ.

Максим Кириченко, Head of Data Management «АстраЗенека» в России и Евразии, Полина Сорокина, Data governance & Data strategy Manager компании Axenix, и Александр Юрасов, директор по разработке инструментов управления данными TData, – о внедрении российской платформы для управления корпоративными данными.

Даниил Потапов, руководитель Лаборатории искусственного интеллекта департамента больших данных РСХБ, — о создании платформы RAISA, объединяющей в себе унифицированный инструментарий для исследования данных, отработки гипотез, прототипирования, обучения и промышленного мониторинга моделей ИИ.

Константин Ипатьев, начальник управления аналитики урегулирования и партнерских программ департамента финансового урегулирования ВТБ, – об интеллектуальном управлении просроченной задолженностью и формировании стандарта Ethical Collection.

Данила Посевин, доцент кафедры ИУ-9 «Теоретическая информатика и компьютерные технологии» факультета «Информатика и системы управления» МГТУ им. Н. Э. Баумана, — о создании энергоэффективной ad-hoc-сети передачи телеметрии, включающей в себя данные о ранней фиксации источников возникновения лесных пожаров с применением нейросетевых моделей.

Ян Гузов, CDO, и Глеб Смирнов, Data CTO Банка Санкт-Петербург, — о запуске централизованной платформы управления данными, ставшей основой для кредитного конвейера, системы маркетингового взаимодействия с клиентами и системы поддержки корпоративного кредитования.

Основа успеха цифровых предприятий – данные, однако почти половина их оказывается непригодной для использования. Без системного подхода к управлению данными происходит искажение данных на всех этапах их жизненного цикла, а соответствующие продукты теряют доверие бизнеса. Исправить ситуацию поможет синергия процессов разработки и Data Governance. Как это реализовать и почему не работают традиционные подходы?

Развертывание единого хранилища данных, объединяющего данные из нескольких крупных монолитных систем, позволяет организациям получить гибкий и масштабируемый ИТ‑ландшафт. Однако переход к микросервисной архитектуре сам по себе не гарантирует улучшения качества данных, напротив, без переосмысления подходов к управлению данными часто приводит к росту числа инцидентов и усложнению процессов анализа их причин.

Данные стали сегодня главным препятствием на пути проектов ИИ. Классический Data Governance, усиленный подходом AI Governance, позволит компаниям выстроить системный подход к внедрению ИИ и превратить инвестиции в ИИ в доход, а не в убыток.

Какой эффект дает подход Data Quality by Design и какие важные аспекты нужно учесть при его внедрении в организации? Ведущие эксперты рынка решений управления качеством данными — о роли интеграции управления качеством данных в бизнес-процессы, способствующей повышению эффективности бизнес-процессов, ускорению принятия управленческих решений и снижению операционных рисков благодаря исключению из работы некачественных данных.