Главный форум по теме больших данных
и интеллектуальной аналитики – впервые
в Санкт-Петербурге

15 Октября
Россия, Санкт-Петербург
Holiday Inn
(Московский пр. 97А)

На форуме BIG DATA Санкт-Петербург – все о данных
как основе цифровой экономики

Форум BIG DATA – это
  • экспертные знания и углубленный анализ от визионеров индустрии больших данных
  • практический опыт проектов с точки зрения их ценности для бизнеса
  • глубокое погружение в детали методик и технологий работы с данными
Примите участие в форуме, чтобы
Понять, почему данные становятся вашим главным активом и как извлечь из него максимальную выгоду
Познакомиться с новейшими разработками в сфере больших данных, продвинутой аналитики, машинного обучения и вдохновиться примерами их практического применения
Узнать детали проведения единственной в России премии для директоров по данным CDO Award
и познакомиться с лауреатами CDO Award 2019
Завязать новые деловые контакты и провести время в полезном общении с коллегами и единомышленниками
Основные темы
Данные – стратегический актив бизнеса

  • Аналитика больших данных как инструмент повышения эффективности бизнес-процессов
  • Данные в основе инноваций: новые продукты, сервисы, бизнес-модели и бизнесы
  • Монетизация данных: перспективы и проблемы
  • Демократизация больших данных: эффективные инструменты работы с данными для разных ролей в компании, визуализация и самообслуживание
  • Подготовка специалистов в области больших данных, аналитики и машинного обучения, управления данными

Отраслевой и функциональный опыт

  • Клиентская аналитика в маркетинге и продажах
  • Данные для цифрового HR
  • Данные в основе трансформации закупок и логистики
  • Отраслевой опыт трансформации на основе данных: финансы, ретейл, телеком, транспорт
  • Данные в основе Индустрии 4.0 – кейсы аналитики больших данных в промышленности
  • Данные на службе государства и общества: проекты в органах госуправления, медицине, ЖКХ, социальной сфере

Корпоративное управление данными

  • Chief Data Officer (CDO): место в корпоративном управлении и ключевые задачи
  • Data Governance: стратегия, процессы, технологии
  • Корпоративная культура работы с данными
  • Управление знаниями
  • Регуляторика больших данных и ее влияние на бизнес
  • Защита корпоративных данных
Платформы и инструменты

  • Эффективные решения для сбора и хранения данных
  • Платформы для data science и и искусственного интеллекта
  • Аналитика реального времени, инструменты потоковой аналитики
  • Облачные решения работы с данными и edge computing
Close
Close
Для связи с организаторами
conf@osp.ru
Спикеры
Вернуться
к докладчикам
Алена Дробышевская, директор, руководитель направления «Умные технологии», KPMG
Окончила МГУ им. М.В. Ломоносова, факультет ВМиК. Около 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии, специализация – анализ данных и облачные технологии. До перехода в KPMG работала, в частности, в Oracle и Microsoft, где отвечала за направление работы с платформами управления данными, аналитику и решения с применением систем искусственного интеллекта в интересах крупных отечественных клиентов. Имеет опыт открытия в России дочерней компании венгерского производителя ПО для банков в области управления рисками и автоматизации процессов кредитования, управления залогами. Сейчас занимается анализом данных и построением моделей на основе технологий машинного обучения и искусственного интеллекта для заказчиков из разных индустрий.
-


Вернуться
к докладчикам
Александр Гусев, директор по развитию, «К-МИС»
Получил высшее техническое образование, кандидат технических наук. В 2007 году вместе с партнерами основал компанию «Комплексные медицинские информационные системы» («К-МИС»), ставшую сегодня одним из ведущих разработчиков медицинского ПО в России – второе место в рейтинге «Крупнейшие поставщики ИТ-решений для здравоохранения».
Область интересов: цифровая медицина, искусственный интеллект для медицины и здравоохранения, медицинские информационные системы. Член наблюдательного совета ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта для медицины «Национальная база медицинских знаний», член экспертного совета Министерства здравоохранения РФ по вопросам использования информационно-коммуникационных технологий в системе здравоохранения. Ответственный редактор журнала «Врач и информационные технологии». Автор почти 150 работ по разработке и внедрению медицинских информационных систем, включая монографии «Информационные технологии в здравоохранении» и «Медицинские информационные системы».
Большие данные в медицине: трудности и опыт их преодоления

На первый взгляд, в российском здравоохранении накоплено море готовой и качественной информации, которая только и просит, чтобы ее использовали на благо врачей, пациентов и цифровой экономики. Но на поверку не все так просто. Многие системы, а значит и накапливаемая в них информация, несовместимы между собой не только по структуре данных, но и по форматам, и по способам кодирования. Особенности ведения электронной медицинской документации таковы, что лишь в единичных случаях ее можно использовать для извлечения действительно ценных и заслуживающих доверия фактов. Ограничения, накладываемые законодательством в области персональных данных, создают порой непреодолимые барьеры для создания баз больших биомедицинских данных, даже в деперсонифицированном виде. Однако в докладе будет рассказано не только об этих и других «подводных камнях», но и о том практическом опыте обработки больших медицинских данных, который все-же удалось получить российским разработчикам систем искусственного интеллекта.

Вернуться
к докладчикам
Эльмира Преснякова, руководитель отдела аналитики, eLama
До работы в eLama строила бизнес-аналитику в Яндекс.Деньгах, разрабатывала структуру аналитики в крупных телеком-компаниях на протяжении 5 лет.
В eLama с ноября 2018 года руководит проектами по разработке хранилища, веб- и продуктовой аналитике.
Data Warehouse с нуля: как хранить данные десятков тысяч рекламодателей?

Компания eLama создает инструменты для автоматизации и оптимизации интернет-рекламы. В нашем распоряжении есть различные данные о действиях десятков тысяч рекламодателей по России, СНГ и зарубежным странам. До недавнего времени мы почти не использовали такой ценный ресурс для поиска инсайтов и проверки гипотез.
Этот доклад о том, как мы решили создать внутреннее хранилище данных практически с нуля. Задача с самого начала стала для нас вызовом, поиск похожих кейсов в выступлениях на конференциях и митапах не дал результата, поэтому мы хотим поделиться своим опытом со всеми, кому это может быть полезно. Выступление будет комбинацией менеджерского и технического взгляда на формирование «единого знания» о клиентах, поскольку сложность этой задачи требует разностороннего анализа. Поговорим о том, как и с чем мы пришли к созданию data warehouse; как строилось взаимодействие со всеми заинтересованными лицами в компании; какие использовались инструменты и фреймворки; какой состав команды нужен для реализации с нуля; разберем хороший кейс для подготовки к разработке хранилища на примере сторонней интеграции; обсудим требующие особого внимания моменты – ограничения, объем работ, риски.

Вернуться
к докладчикам
Олег Гиацинтов, технический директор, DIS Group
Окончил МГТУ им. Н.Э.Баумана. С 2015 года является техническим директором компании DIS Group, управляет командой технических специалистов в области пресейла, консалтинга, обучения и технической поддержки; управляет собственными разработками DIS Group. Входит в совет директоров DIS Group.
Олег Гиацинтов – один из ведущих экспертов России в области стратегического управления данными, интеграции данных, обеспечения их качества, защиты, управления мастер-данными (НСИ), Big Data, управления знаниями, антифрод-систем, построения дата-центричных бизнес-процессов.
Big Data как сервис: выгода на кончиках пальцев

Сегодня понятия Big Data и Data Governance тесно переплетаются: первое сложно представить без второго. Все больше компаний переводят свои проекты в области больших данных из разряда «пилотных» в разряд таких проектов, которые должны приносить существенную выгоду и ключевые конкурентные преимущества. Для того чтобы научиться делать это, необходимо правильно выстраивать работу с большими данными как с ключевым активом – набором сервисов, которые реально меняют работу и бизнес-процессы компании. Как это делать? Как доставить выгоду от Big Data на кончики пальцев каждому специалисту, которому она может быть полезна? Об этом и будем говорить на форуме.

Вернуться
к докладчикам
Сергей Николенко, руководитель отдела BI, Propeller Ads
-


Вернуться
к докладчикам
Артем Меркулов, руководитель бизнес-направления Big Data Solutions, Neoflex
Окончил МФТИ по специализации «аналитические решения и системы отчетности». Имеет более 10 лет опыта работы в области ИТ для финансовых организаций. В компании Neoflex до 2016 года руководил проектами по созданию хранилищ данных. С 2016 года курирует все проекты в области внедрения системы отчетности Neoflex Reporting и заказных аналитических решений, в том числе внедрение Neoflex Reporting Big Data Solutions для «Национального Клирингового Центра» – проект-победитель ежегодного конкурса портала директоров GlobalCIO в номинации Big Data.
В роли руководителя бизнес-направления Big Data Solutions с 2018 года, отвечает за разработку новых решений и услуг, в том числе за развитие продукта Neoflex Reporting Big Data Edition.
-


Вернуться
к докладчикам
Владимир Швецов, генеральный директор, «А+С Транспроект»
Владимир Швецов — транспортный инженер с огромным практическим опытом работы. Возглавляет команду компании «А+С Транспроект», основные направления деятельности которой — транспортное моделирование и транспортный консалтинг (разработка программ комплексного развития транспортной инфраструктуры, комплексных схем организации дорожного движения и общественного транспорта). Компания также занимается поставкой программных продуктов PTV на российский рынок и разработкой отечественного ПО для управления интеллектуальными транспортными системами. Лично руководил проектами по созданию ГИС «Транспортная модель "Санкт-Петербурга"», моделированию пешеходных потоков на территории Всемирной выставки ASTANA EXPO 2017, созданию прогнозов трафика для платных участков дорог М-1 «Беларусь», М-3 «Украина», М-7 «Ярославль»; принимал участие в создании национальной транспортной модели России.
Big data на транспорте: лекарство, но не панацея

Ключевым условием повышения конкурентоспособности экономики России является улучшение транспортной системы страны. Так, бизнес сможет менее затратно перевозить грузы, а люди — каждый день быстрее добираться на работу. Использование больших данных существенно повышает точность транспортного планирования: они помогают инженерам понять, кто, куда и на чем едет. В своем выступлении Владимир Швецов расскажет, как транспортные инженеры сегодня получают данные, и каким образом big data помогают создавать новую транспортную систему страны. Особое внимание будет уделено основным проблемам больших транспортных данных в России — как организационным, так и техническим.
Вернуться
к докладчикам
Сергей Золотарев, управляющий партнер, Arenadata
Закончил МГТУ им. Н.Э. Баумана, работал в компаниях EMC, Jet, Avaya, Microsoft, Compaq. С 2013 по 2016 годы возглавлял представительство компании Pivotal в России, СНГ и Восточной Европе, где руководил проектами в области больших данных. В 2015 году инициировал проект разработки универсальной открытой платформы данных, результатом которого стал, в частности, сертифицированный Linux Foundation продукт Arenadata Hadoop. Член экспертного совета национальной премии CDO Award. Сейчас – управляющий партнер компании "Аренадата Софтвер".
Open source как основа корпоративной платформы данных – возможность или неизбежность?


Вернуться
к докладчикам
Евгений Старосельский, ведущий исследователь данных, ЭР-Телеком Холдинг
В 2007 году закончил математико-механический факультет СПбГУ, в 2014-м получил PhD in Engineering в Университете Ватерлоо, Канада. До отъезда в Ватерлоо работал в компании Informatica.
Начиная с 2013 года работал в должности data scientist в кремниевой долине в компаниях RadiumOne, Steppechange, параллельно являлся data science консультантом в Выпмелкоме, компании Wind. Как независимый консультант делал проекты для российских компаний «Север Сталь Групп».
Как большие данные помогают оператору связи в условиях конкурентного рынка


Вернуться
к докладчикам
Василя Гайнулина, руководитель продукта, X5 Retail Group
Руководитель продукта «Рекомендательные системы» в дирекции по большим данным X5 Retail Group. Развивает профилирование клиентов трех розничных сетей Х5 и предиктивные модели для программ лояльности «Пятёрочки», «Перекрестка» и «Карусели».
Поиск ценности в рекомендательных системах для программы лояльности

Программа лояльности розничной сети предоставляет огромные возможности по пониманию потребностей клиентов через аналитику больших данных. Как персонализировать общение с клиентами, когда их миллионы человек? И как не «просесть» в деньгах на волне персонализации? В докладе рассмотрим развитие методом проб и ошибок на примере работы с миллиардами транзакций клиентов Х5.
Мы ждем на форуме
  • руководителей компаний и менеджеров бизнес-подразделений
  • директоров по цифровой трансформации
  • директоров по ИТ
  • директоров по данным (Chief Data Officer)
  • бизнес-аналитиков и исследователей данных
Генеральный Партнер
Партнер
Информационные партнеры
Стоимость участия
для представителей ИТ индустрии
(системные интеграторы, разработчики и поставщики решений):
4900
При регистрации и оплате по 15 сентября 2019 г.
7900
При регистрации и оплате с 16 сентября 2019 г.
15%
Скидка на коллективные заявки от 3-х чел.
Участие в форуме для представителей других отраслей является бесплатным при условии подтверждения Организатором.
Дополнительные вопросы
по регистрации и оплате участия
(495) 725-4780
conf@osp.ru
BIG DATA 2019:
как это было
Здесь вы можете узнать какие спикеры принимали участие в BIGDATA 2018
ФОТО
СПИКЕРЫ
Вернуться к докладчикам
Алексей Минин
«Эксполераторы» как ответ на вызовы цифровой экономики
Бурное развитие робототехники и систем искусственного интеллекта, технологий Big Data в сочетании с глобализацией торговли приводит к тому, что все товары и сервисы становятся глобально конкурирующими. Происходит становление глобальных платформ и внедрение парадигмы цифровой экономики. Это означает, что только инновационные товары и услуги смогут приносить доход своим производителям, создавать рабочие места и генерировать доходы для государства.
Так как основой инноваций преимущественно являются технологии, то способность их быстро развивать станет ключевым конкурентным преимуществом людей, компаний и государств. Таким образом, именно экспоненциальные технологии будут определять успешность компаний и целых государств, но применить такие технологии можно только к существующим активам. Реализацию потенциала цифровой экономики РФ обспечат не акселераторы (в сложившихся условиях управление портфельными инвестициями – неподъемная по сложности задача), а «эксполераторы», задачей которых будет объединение активов госкорпораций и гибкости стартапов, финансируемых за счет капитализации получаемой интеллектуальной собственности и ее глобальной коммерциализации в дальнейшем. Технологический задел и человеческий капитал, имеющиеся в России, будут этому способствовать.
Мы ждем Вас!
Место проведения:
Отель Holiday Inn
(Санкт-Петербург, Московский пр. 97А)