27 марта состоялся Форум Data+AI 2025 - 01.04.2025, ПРАЙМ
27 марта состоялся Форум Data+AI 2025
В Москве состоялось событие, посвященное большим данным, аналитике и искусственному интеллекту, — XIVфорум Data+AI 2025,организованный издательством "Открытые... | 01.04.2025, ПРАЙМ
В Москве состоялось событие, посвященное большим данным, аналитике и искусственному интеллекту, — XIVфорум Data+AI 2025,организованный издательством "Открытые системы". В фокусе внимания — повышение эффективности бизнеса с помощью данных и ИИ, развитие инструментов для работы с данными, а также опыт применения генеративных моделей.Форум открылся докладом Глеба Шуклина, Ассоциация Больших Данных, о переменах, происходящих в связи с запуском нацпроекта "Экономика данных и цифровая трансформация государства", в разрезе ресурсов, которые могут стать доступны для развития определенных направлений. Интересные результаты исследования зрелости российского рынка больших данных, включая ключевые тренды, влияние импортозамещения, эффективность аналитики и роль облачных решений, представил Александр Фикс, K2 Cloud. Сергей Карпович, Т1 ИИ, рассказал, как добиться эффективности цифровой трансформации за счет правильного применения платформенного подхода и развития ИИ-сервисов в цифровой платформе. Доклад о ближайших перспективах развития платформы данных и адаптации платформ данных к новому типу пользователей — ИИ-агентам и ИИ-ассистентам — выступление Антона Балагаева, Arenadata.Станислав Лазуков, TData, рассмотрел инструменты и сценарии обработки данных для получения качественных и релевантных данных для обучения моделей. Как превратить данные в ценный актив, снизить нагрузку на специалистов и повысить эффективность бизнес-процессов, реализовав единую среду обработки разноформатных данных с помощью систем на базе LLM, MLи передовых алгоритмов, слушатели узнали из доклада Николая Тржаскала, SL Soft AI.О преградах, с которыми сталкиваются подавляющее большинство компаний в процессе преобразования данных в красивые отчеты и дашборды, а также о средствах их преодоления рассказали Денис Смирнов, "Денвик Аналитика", и Алексей Арустамов, Loginom Company.Как не поддаться хайпу, не испытать когнитивный диссонанс и заставить генеративный ИИ приносить пользу компании? Ответам на эти вопросы был посвящен доклад Сергея Щербакова, ICL Services.На форуме был представлен стек решений для работы с данными и их анализа, а также продемонстрированы возможности использования ИИ-агентов для решения различных бизнес-задач. Владимир Озеров, CedrusData, обратил внимание аудитории на особенности работы различных аналитических проектов opensource, которые следует учитывать при выборе технологического стека для построения новых аналитических платформ. Алексей Быков, Arenadata Neon, объяснил, что такое ServerlessPostgreSQL, а также привел примеры использования технологии Neon в работе с AI/ML-моделями. Отвечая на запрос бизнеса на обработку данных в режиме онлайн, Игорь Галанов, PolymaticaSL Soft,посвятил выступление эффективной работе с распределенными базами данных в реальном времени с помощью нового коннектора к Yandex Database.Алексей Белозерский, VK Tech, ответил на вопрос, почему построить Lakehouseнамного проще, чем кажется, а также познакомил участников форума с готовыми решениями для построения Lakehouseоn-premise и в публичном облаке. В свою очередь, Николай Федоткин, DISGroup,рассмотрел вопрос Data Lakehouse с точки зрения повышения эффективности ИИ. А Виктор Лесников, Axenix, обратил внимание слушателей на создание нового опыта взаимодействия с ИИ в управлении мастер-данными.Из доклада Константина Артемьева, SherpaRobotics, слушатели узнали, как интегрировать ИИ-агентов в свои процессы, делая минимальные вложения и соблюдая строгие требования информационной безопасности. Дмитрий Дорофеев, Luxms BI, продемонстрировал универсальный дашборд, на котором можно отслеживать и проверять качество данных, а Александр Костюков, EasyReport,представил российского аналитического ИИ-ассистента, который использует современный "хайп-стек" без ущерба для выводимого результата — не допуская искажения фактов и галлюцинаций.Эксперты российских компаний ознакомили аудиторию с практиками внедрения ИИ, поделившись опытом цифровизации производственных процессов и трансформации роли ИТ-специалистов и бизнес-аналитиков. Ключевые аспекты внедрения машинного обучения, компьютерного зрения и предиктивной аналитики для оптимизации производственных процессов, повышения качества продукции и снижения издержек проанализировал Максим Феопентов, "ЕВРАЗ", показав полученный экономический эффект на примере металлургической компании. О создании единой ML-платформы, преодолении разрозненности инструментов в Data Science, ключевых вызовах проекта и о том, как внедрение платформы позволит сократить time-to-production для ML-моделей, рассказали в совместном выступлении Анастасия Боровикова, "Норильский никель"и Илья Маршаков, Data Sapience. Дмитрий Антипов, АБТ, рассмотрел эволюцию процесса разработки ПО и трансформацию роли разработчика: от написания кода — к проектированию, обучению и координации AI-агентов.Многие компании успели накопить серьезный опыт применения технологий ИИ в бизнес-аналитике. Например, команда "Сбера" — Алина Грибанова, Андрей Литвин и Максим Радионов —представила технологию text2SQL, которая дает возможность проводить анализ данных на естественном языке, и подходы в prompt-engineering, позволяющие достигать точности выше 90%. Николай Муравьев, "ПолиАналитика", сделал обзор кейсов использования ИИ и предиктивной аналитики в госсекторе с примерами применения нейросетей для рубрикации обращений граждан. О внедрении детектора аномалий для повышения эффективности аналитики и поиска неочевидных точек роста и утечки дохода рассказала Алена Солдатенко, МТС. Какие эффекты получает бизнес благодаря анализу клиентских путей, слушатели узнали из совместного выступления Ренаты Рамазановой и Натальи Муравьевой, "Клиентская Платформа Т1",проиллюстрировавших методику подготовки и построения клиентского пути на примере процесса онбординга в банке. А Анна Зыкина, Институт бизнес-аналитики, провела параллель между взаимодействием с нейросетью и любовным романом, разобрав кейсы, ошибки и инсайты, помогающие выстроить с ИИ зрелые деловые отношения.Опытом управления данными и преодоления сложностей в этой сфере поделились с участниками форума представители финансовой, производственной и телекоммуникационной отраслей. Николай Шевцов, "ОТП Банк", посвятил выступление стратегии управления данными, наиболее приоритетным областям, а также возникающим трудностям и путям их преодоления. Ольга Свитнева, ГК "Самолет", рассказала о практике построения эффективной стратегии данных и привела примеры успешной автоматизации процессов. Георгий Касабян, t2, представил подход к решению задачи обмена данными между разными юридическими лицами в группе компаний "Ростелеком", пояснив тонкости разработки общего методологического поля и внедрения стандартов качества данных, а также проанализировал эффект, который оказало внедрение платформы обмена данными на бизнес. Александр Бояркин, "Альфа-Банк",оценилпрактическую пользу внедрения практик Data Governance и описал метрики их эффективности. Павел Толстихин, "Газпром Интернэшнл Лимитед", и Василий Борисов, "Серч Сентрик", обсудили свежий кейс построения электронного архива данных и документов на базе генерации с дополненной выборкой (Retrieval-AugmentedGeneration, RAG).Участники форума получили возможность не только послушать доклады, но и принять деятельное участие в интерактивах от технологических компаний. Так, Никита Ильин, Visiology, продемонстрировал работу двух инструментов, в том числе в процессе формирования ETL-цепочек с помощью запросов на естественном языке. А в ходе мастер-класса с Максимом Губиным, Visiology, слушатели с нуля создали рабочий инструмент, который можно применить в своей компании. Дмитрий Тимаков, НОРБИТ, сравнил достоинства и возможности доступных на сегодня генеративных GPT-моделей и вместе с участниками мастер-класса составил промпт для решения рутинных задач руководителей. Ведущий заключительной интерактивной сессии "Спроси юриста про ИИ" Артем Евсеев, ЭБР, рассказал о юридических рисках использования ИИ и о стратегии их минимизации, а также разобрал вопросы, тревожащие бизнес-сообщество.Подробности: https://www.osp.ru/lp/data-ai2025#about
В Москве состоялось событие, посвященное большим данным, аналитике и искусственному интеллекту, — XIVфорумData+AI 2025,организованный издательством "Открытые системы". В фокусе внимания — повышение эффективности бизнеса с помощью данных и ИИ, развитие инструментов для работы с данными, а также опыт применения генеративных моделей.
Форум открылся докладом Глеба Шуклина, Ассоциация Больших Данных, о переменах, происходящих в связи с запуском нацпроекта "Экономика данных и цифровая трансформация государства", в разрезе ресурсов, которые могут стать доступны для развития определенных направлений. Интересные результаты исследования зрелости российского рынка больших данных, включая ключевые тренды, влияние импортозамещения, эффективность аналитики и роль облачных решений, представил Александр Фикс, K2 Cloud. Сергей Карпович, Т1 ИИ, рассказал, как добиться эффективности цифровой трансформации за счет правильного применения платформенного подхода и развития ИИ-сервисов в цифровой платформе. Доклад о ближайших перспективах развития платформы данных и адаптации платформ данных к новому типу пользователей — ИИ-агентам и ИИ-ассистентам — выступление Антона Балагаева, Arenadata.
Станислав Лазуков, TData, рассмотрел инструменты и сценарии обработки данных для получения качественных и релевантных данных для обучения моделей. Как превратить данные в ценный актив, снизить нагрузку на специалистов и повысить эффективность бизнес-процессов, реализовав единую среду обработки разноформатных данных с помощью систем на базе LLM, MLи передовых алгоритмов, слушатели узнали из доклада Николая Тржаскала, SL Soft AI.
О преградах, с которыми сталкиваются подавляющее большинство компаний в процессе преобразования данных в красивые отчеты и дашборды, а также о средствах их преодоления рассказали Денис Смирнов, "Денвик Аналитика", и Алексей Арустамов, Loginom Company.Как не поддаться хайпу, не испытать когнитивный диссонанс и заставить генеративный ИИ приносить пользу компании? Ответам на эти вопросы был посвящен доклад Сергея Щербакова, ICL Services.
На форуме был представлен стек решений для работы с данными и их анализа, а также продемонстрированы возможности использования ИИ-агентов для решения различных бизнес-задач. Владимир Озеров, CedrusData, обратил внимание аудитории на особенности работы различных аналитических проектов opensource, которые следует учитывать при выборе технологического стека для построения новых аналитических платформ. Алексей Быков, Arenadata Neon, объяснил, что такое ServerlessPostgreSQL, а также привел примеры использования технологии Neon в работе с AI/ML-моделями. Отвечая на запрос бизнеса на обработку данных в режиме онлайн, Игорь Галанов, PolymaticaSL Soft,посвятил выступление эффективной работе с распределенными базами данных в реальном времени с помощью нового коннектора к Yandex Database.
Алексей Белозерский, VK Tech, ответил на вопрос, почему построить Lakehouseнамного проще, чем кажется, а также познакомил участников форума с готовыми решениями для построения Lakehouseоn-premise и в публичном облаке. В свою очередь, Николай Федоткин, DISGroup,рассмотрел вопрос Data Lakehouse с точки зрения повышения эффективности ИИ. А Виктор Лесников, Axenix, обратил внимание слушателей на создание нового опыта взаимодействия с ИИ в управлении мастер-данными.
Из доклада Константина Артемьева, SherpaRobotics, слушатели узнали, как интегрировать ИИ-агентов в свои процессы, делая минимальные вложения и соблюдая строгие требования информационной безопасности. Дмитрий Дорофеев, Luxms BI, продемонстрировал универсальный дашборд, на котором можно отслеживать и проверять качество данных, а Александр Костюков, EasyReport,представил российского аналитического ИИ-ассистента, который использует современный "хайп-стек" без ущерба для выводимого результата — не допуская искажения фактов и галлюцинаций.
Эксперты российских компаний ознакомили аудиторию с практиками внедрения ИИ, поделившись опытом цифровизации производственных процессов и трансформации роли ИТ-специалистов и бизнес-аналитиков. Ключевые аспекты внедрения машинного обучения, компьютерного зрения и предиктивной аналитики для оптимизации производственных процессов, повышения качества продукции и снижения издержек проанализировал Максим Феопентов, "ЕВРАЗ", показав полученный экономический эффект на примере металлургической компании. О создании единой ML-платформы, преодолении разрозненности инструментов в Data Science, ключевых вызовах проекта и о том, как внедрение платформы позволит сократить time-to-production для ML-моделей, рассказали в совместном выступлении Анастасия Боровикова, "Норильский никель"и Илья Маршаков, Data Sapience. Дмитрий Антипов, АБТ, рассмотрел эволюцию процесса разработки ПО и трансформацию роли разработчика: от написания кода — к проектированию, обучению и координации AI-агентов.
Многие компании успели накопить серьезный опыт применения технологий ИИ в бизнес-аналитике. Например, команда "Сбера" — Алина Грибанова, Андрей Литвин и Максим Радионов —представила технологию text2SQL, которая дает возможность проводить анализ данных на естественном языке, и подходы в prompt-engineering, позволяющие достигать точности выше 90%. Николай Муравьев, "ПолиАналитика", сделал обзор кейсов использования ИИ и предиктивной аналитики в госсекторе с примерами применения нейросетей для рубрикации обращений граждан. О внедрении детектора аномалий для повышения эффективности аналитики и поиска неочевидных точек роста и утечки дохода рассказала Алена Солдатенко, МТС. Какие эффекты получает бизнес благодаря анализу клиентских путей, слушатели узнали из совместного выступления Ренаты Рамазановой и Натальи Муравьевой, "Клиентская Платформа Т1",проиллюстрировавших методику подготовки и построения клиентского пути на примере процесса онбординга в банке. А Анна Зыкина, Институт бизнес-аналитики, провела параллель между взаимодействием с нейросетью и любовным романом, разобрав кейсы, ошибки и инсайты, помогающие выстроить с ИИ зрелые деловые отношения.
Опытом управления данными и преодоления сложностей в этой сфере поделились с участниками форума представители финансовой, производственной и телекоммуникационной отраслей. Николай Шевцов, "ОТП Банк", посвятил выступление стратегии управления данными, наиболее приоритетным областям, а также возникающим трудностям и путям их преодоления. Ольга Свитнева, ГК "Самолет", рассказала о практике построения эффективной стратегии данных и привела примеры успешной автоматизации процессов. Георгий Касабян, t2, представил подход к решению задачи обмена данными между разными юридическими лицами в группе компаний "Ростелеком", пояснив тонкости разработки общего методологического поля и внедрения стандартов качества данных, а также проанализировал эффект, который оказало внедрение платформы обмена данными на бизнес. Александр Бояркин, "Альфа-Банк",оценилпрактическую пользу внедрения практик Data Governance и описал метрики их эффективности. Павел Толстихин, "Газпром Интернэшнл Лимитед", и Василий Борисов, "Серч Сентрик", обсудили свежий кейс построения электронного архива данных и документов на базе генерации с дополненной выборкой (Retrieval-AugmentedGeneration, RAG).
Участники форума получили возможность не только послушать доклады, но и принять деятельное участие в интерактивах от технологических компаний. Так, Никита Ильин, Visiology, продемонстрировал работу двух инструментов, в том числе в процессе формирования ETL-цепочек с помощью запросов на естественном языке. А в ходе мастер-класса с Максимом Губиным, Visiology, слушатели с нуля создали рабочий инструмент, который можно применить в своей компании. Дмитрий Тимаков, НОРБИТ, сравнил достоинства и возможности доступных на сегодня генеративных GPT-моделей и вместе с участниками мастер-класса составил промпт для решения рутинных задач руководителей. Ведущий заключительной интерактивной сессии "Спроси юриста про ИИ" Артем Евсеев, ЭБР, рассказал о юридических рисках использования ИИ и о стратегии их минимизации, а также разобрал вопросы, тревожащие бизнес-сообщество.
Материал предоставлен третьими лицами. Агентство не несет ответственности за содержание материала. Товары и услуги подлежат обязательной сертификации. Мнение автора может не совпадать с позицией редакции. Авторские материалы публикуются без изменений и исправлений. Любые оценки и прогнозы, высказанные экспертом, являются его собственным мнением.
Доступ к чату заблокирован за нарушение правил.
Вы сможете вновь принимать участие через: ∞.
Если вы не согласны с блокировкой, воспользуйтесь формой обратной связи
Обсуждение закрыто. Участвовать в дискуссии можно в течение 24 часов после выпуска статьи.
