BY DATA

Опыт компании Invento Labs в построении корпоративных хранилищ данных и управленческой аналитики охватывает различные бизнес-отрасли: банковская сфера, телекомы, ритейл, производство и другие сферы. Разнообразие и глубина опыта позволили выявить и систематизировать классические сложности и риски, возникающие при реализации проектов.

В рамках доклада приведены примеры возникающих сложностей, разделенных на 3 типа: управленческие, методологические и технические. Для получения максимальной пользы от доклада представлены способы их преодоления, апробированные на реальных проектах.

Опыт Белгазпромбанка в организации процесса самостоятельного получения и анализа данных конечными пользователями. Как при этом избежать ситуации, характеризующейся фразой из известного мультфильма — «Он и в третий раз ходил за ёлкой, и добыл её… Но это было уже весной, и он отнес ёлку обратно». С какими трудностями столкнулся Банк на пути к self-service, как решил, какую пользу от этого получил, какие видит перспективы развития self-service аналитики.

Большие данные больше не правят миром. Значение имеют только интеллектуальные данные, которые преобразуются в действенные идеи и, в конечном счете, в тысячи высокоценных и высококонверсионных взаимодействий с клиентами.

Как узнать клиента, который стоит за историей транзакций, и превратить эти знания в ценность в каждой точке контакта, изменить подходы клиентов к принятию финансовых решений, предоставив простой и удобный доступ к дата-аналитике.

Представить себе современную жизнь без цифровых сервисов уже невозможно. Банки, телеком, ритейл — одни из лидеров цифровизации. Больше услуг — больше клиентов — больше данных — выше нагрузка на ключевые ИТ-системы компании. А предоставление услуг в реальном времени влечет за собой повышение требований ко времени отклика.

С какими трудностями сталкиваются компании при внедрении цифровых сервисов, как можно ускорить работу сервисов за счет оптимизации доступа к данным, как выдерживать растущие нагрузки, как обмениваться данными между системами. Сценарии на примере конкретных компаний. И, конечно, то, как вам может помочь Tarantool.

Уход из региона некоторых крупных вендоров ПО для обработки и анализа данных ставит под угрозу существующие аналитические системы у множества бизнесов. Это подталкивает компании к поиску надежных альтернатив. Все больше компаний стремятся обратиться к открытым решениям (open source) или проприетарному софту с востока.

• Обзор текущих тенденций использования open source инструментария в решениях для хранения, обработки и анализа данных;
• Анализ реальных кейсов миграции на open source для ключевых элементов аналитических систем (MPP-систем, оркестратора, инструментов для контроля качества данных, BI и визуализации) на основании реализованных кейсов;
• Рекомендации для бизнеса, как организовать переезд своей аналитики на open source рельсы (предпосылки, время, косвенно бюджет, поддержка).

Круглый стол № 1. Open Source и замещение санкционного ПО для обработки данных. Модератор: Алексей Карнаухов, директор департамента управления корпоративными данными, Сбер Банк

• Каковы вызовы и риски при переходе от санкционного ПО к Open Source альтернативам?
  
• Какие конкретные шаги необходимо предпринять для успешного замещения санкционного ПО Open Source аналогами?
  
• Как верифицировать Open Source решения для промышленного применения в обработке данных?
  

Круглый стол № 2. Качество данных. Модератор: Евгений Шишков, заместитель директора по работе с корпоративными клиентами, Invento Labs

• Как обеспечивать согласованность и точность данных при их сборе из разных источников? Какие инструменты и технологии помогают выявлять и устранять ошибки и несоответствия в данных?
  
• Как обучать и сознательно вовлекать персонал в улучшение качества данных в организации?
  
• Какой подход к документации данных и метаданным помогает поддерживать высокое качество данных?