Data Fusion Awards
Синергия разнородных данных становится неотъемлемой частью бизнеса, науки и государства

Data Fusion — концепция работы с данными и технологиями искусственного интеллекта, цель которой — достичь максимального синергетического эффекта при объединении данных из нескольких источников. В Росси активно реализуется этот подход как представителями бизнеса, так и госсектора, сферы науки. В этом году лучшие проекты в области работы с данными были отмечены первой кросс-отраслевой премией Data Fusion Awards.

Текст: Анастасия Стадник

Состав жюри премии:

Евгений Бурнаев, доцент Центра «Сколтеха» по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных;
Юрий Зеленков, научный руководитель образовательной программы «Бизнес-аналитика и системы больших данных» НИУ ВШЭ;
Кирилл Каем, старший вице-президент по инновациям Фонда «Сколково»;
Александра Кирьянова, главный редактор CNews;
Вадим Кулик, заместитель президента-председателя правления ВТБ;
Антон Мерзляков, директор по аналитике больших данных Tele2;
Данила Наумов, директор дата офиса «М.Видео-Эльдорадо»;
Екатерина Потапова, руководитель направления исследований и аналитики Центра подготовки руководителей и команд цифровой трансформации ВШГУ РАНХиГС
Андрей Райгородский, директор Физтех-школы прикладной математики и информатики (ФПМИ) МФТИ;
Тигран Саркисов, директор по работе с данными X5 Retail Group;
Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных;
Екатерина Трофимова, руководитель направления по предоставлению услуг финансовым институтам «Делойт» в СНГ.

Первые победители Data Fusion Awards

Организатором премии Data Fusion Awards выступило издание CNews, спонсором — ВТБ. В течение трех месяцев компании самых разных отраслей, а также представители государства, присылали свои конкурсные заявки. Шорт-лист по итогам конкурсного отбора получился не таким уж коротким — в него вошли 36 проектов. Победителей выбирало авторитетное жюри путем голосования.

Премией были отмечены семь проектов в трех номинациях: «Data Fusion в бизнесе» («Прорыв года», «Монетизация данных», «Трендсеттер»), «Data Fusion в госсекторе» («В масштабах страны», «Умный регион»), «Data Fusion в образовании» («Образовательная инициатива года», «Инновационный подход»). Еще пять проектов стали лауреатами в спецноминациях «Сколково» и ВТБ. При оценке конкурсных заявок жюри оценивало инновационный подход к работе с данными, масштабируемость решений, достигнутые результаты от внедрения.

Церемония награждения прошла 14 апреля 2022 г. на конференции Data Fusion.

В Москве 14 апреля 2022 г. прошла торжественная церемония награждения победителей премии в области больших данных Data Fusion Awards

«В этом году премия стартовала впервые, но количество и качество проектов позволяют говорить о тренде Data Fusion как о межотраслевом явлении. Мы увидели, что этот подход активно применяется в России: в ритейле, финсекторе, телекоммуникационной отрасли, промышленности, на транспорте, а также развивается государством и набирает обороты в науке и образовании», — отметила Александра Кирьянова, главный редактор CNews, которая также стала модератором открываюшей дискуссионной сессии конференции «Ставка на Data Fusion».

Всего в рамках конференции 14—15 апреля выступили более 100 спикеров во время 30 виртуальных и гибридных сессий, посвященных технологическим трендам, становлению новых моделей и концепций работы с данными, интеграции прорывных технологий в бизнес-практику.

Сергей Безбогов, заместитель руководителя технологического блока, старший вице-президент ВТБ:

«Государство должно задавать общий фреймворк и обозначать границы, за которые заходить нельзя. А внутренний правила взаимодействия — это зона ответственности партнеров или третьей стороны, как, например, «доверенный посредник». Я верю, что при наличии прозрачного, понятного, не допускающего широких интерпретаций регулирования со стороны государства можно построить и двусторонние, и многосторонние контрактные отношения между игроками. Поэтому нужна комбинация между государственным регулированием и частными договоренностями»

Ставка на Datа Fusion

Перспективы подхода Datа Fusion в России в ходе дискуссионной сессии обсудили представители жюри конкурса, лауреаты и номинанты премии. Они поговорили о возможностях, перспективах и точках роста подхода, остановились на основных трендах и вызовах рынка больших данных. А также обменялись опытом по созданию знаковых проектах Data Fusion в России.

Скорость принятия решений

Бизнес-стратегия многих компаний основана на концепции Data Fusion, в частности в финансовой сфере ее считают естественным шагом в развитии Data Science.

Сергей Безбогов, заместитель руководителя технологического блока, старший вице-президент ВТБ, во время конференции Data Fusion

Проект «Промо-прогнозирование с использованием машинного обучения», «Магнит»

Более 40 механик проведения промо, обработка более 30Тб информации ежедневно.
Ядро прогнозной машины составляет стек AI/ML алгоритмов: бустинг, нейросети, линейные модели, ARIMA / SARIMA.
Учет внутренних и внешних факторов: информация о товарах, магазинах, погоде и осадках.
Внутренняя метрика качества: WAPE или взвешенная абсолютная процентная ошибка прогнозирования.
Бизнес-метрики: рост продаж, сокращение потерь и списаний, оптимизация планирования и логистики.
+23 пп точности прогноза промо продаж.
Экономический эффект в несколько млрд руб. чистой прибыли.
Сокращение доли потерь.

В рамках премии Data Fusion Awards в номинации «Data Fusion в бизнесе. Прорыв года» члены жюри выделили проект, который продемонстрировал два больших тренда: демократизация аналитики и ее ускорение. Лауреатом стала компания «Магнит» с проектом «Промо-прогнозирование с использованием машинного обучения». Запуск единого окна позволили разным подразделениям «Магнита» в считанные минуты прогнозировать результаты промоакций на базе синергии самых разных данных — от свойств товаров и особенностей торговых точек до погоды и сезонных изменений спроса.

«Эффективное использование машинного обучения и больших данных — это ключевые компетенции для развития компаний в современных реалиях. Грамотное внедрение этих инструментов и их гибкое применение в повседневной работе позволяют успешно решать многие бизнес-задачи. Наш проект по прогнозированию, основанный на большом количестве параметров, позволяет с высокой эффективностью рассчитать, сколько штук товара будет продано во всех 26 тысяч магазинов компании на совершенно разной географии. За счет детального анализа мы можем минимизировать потенциальные потери или недостаток продукции на полке», — сказал Алексей Четыркин, директор департамента по аналитике данных розничной сети «Магнит».

Алексей Четыркин, директор департамента по аналитике данных розничной сети «Магнит», получил премию в номинации «Data Fusion в бизнесе. Прорыв года»

Дата-партнерство

Алексей Нейман, исполнительный директор Ассоциации больших данных (АБД) на конференции Data Fusion

«В подходе Data Fusion можно выделить два направления: внутреннее и внешнее обогащение данных. Рыночные игроки уже научились объединять данные, извлекать из них пользу, строить модели на основе корпоративных, внутренних данных. Теперь на рынке созрел аппетит к данным, дотянуться до которых значительно сложнее, чем «до своих». И рынок готов потреблять данные внешние, чтобы улучшать свои модели, развивать сервисы. Другой тренд в большей степени касается B2C-сегмента — это обезличивание и управление рисками, связанными с данными. Для финансового сектора такой подход уже — must have, а для других игроков рынка он пока в новинку», — отметил Алексей Нейман, исполнительный директор, Ассоциация больших данных (АБД).

Проект «Монетизация данных», «Вымпелком» и «Альфа-банк»

Внедрение решения по оценке кредитных рисков.
Верификация данных о клиентах банка.
Оценка спроса на банковские продукты и выявление потенциальных клиентов.
Созданы индустриальные механизмы обмена большими данными.
В результате:
— пересмотрен подход к организации процесса перекрестных продаж;
— повышено качество оценки кредитных рисков (+4% Gini);
— 100 гипотез+ проверено в рамках проекта;
— 15 успешных коммерческих кейсов реализовано;
— 20+ внедренных моделей, построенных на данных двух компаний;
— 30 тыс. скрытых премиальных клиентов обнаружено в базе;
— повышение эффективности бизнеса «Альфа-банка».

В номинации «Data Fusion в бизнесе. Монетизация данных» был отмечен премией совместный проект «Вымпелкома» и «Альфа-банка», в котором проявился тренд на дата-партнерство. Организации не только объединили свои данные, чтобы монетизировать знания о клиенте, но и выстроили механизмы обмена данными через API, что позволило встроить данные одной компании в бизнес-процессы другой.

Команда «Вымпелкома» и «Альфа-банка» получила награду в номинации «Data Fusion в бизнесе. Монетизация данных»

«Данных и их источников с каждым днем появляется всё больше, они становятся всё сложнее. Низко висящие плоды уже собраны, и сейчас сформировались три основных вызова в области data science. Первый — поиск новых источников данных с высоким потенциалом монетизации. Второй — нужно решать всё более сложные технические задачи по их подключению и алгоритмические задачи по их использованию. Третий вызов связан с управлением данными: чем сложнее становится структура данных, тем критичнее наличие и эффективность системы контроля их качества», — сказал на конференции Data Fusion Роман Мизюрин, руководитель продвинутой аналитики рисков и общекорпоративных функций «Альфа-банка».

Артем Блинов, директор по закупкам девелоперской группы «Самолет»:

«В мире очень сильно ускоряется волатильность всех процессов. Менеджеры компаний ежедневно принимают решения, когда и за сколько купить, а потом — как продать. И с каждым днем принятие таких решений самостоятельно становится все труднее. Сервисы динамического, гипердинамического ценообразования станут одним из главных трендов в сложившихся обстоятельствах — когда цена покупки или продажи зависит от рыночной ситуации и сложной цепочки создания ценности в разных отраслях. Это поможет людям, которым каждый день нужно принимать решения по определению цены»

Экономическое прогнозирование

По мнению экспертов, на рынке в последние годы растет интерес к экономическому прогнозированию на основе объединенных данных.

Артем Блинов, директор по закупкам девелоперской группы «Самолет»

Проект компании вошел в шорт-лист премии Data Fusion Awards. Автоматизированная система прогнозирования цен на закупаемые материалы определяет изменение цены на арматуру в горизонте нескольких месяцев, что позволяет планировать закупку заранее для обеспечения производственных потребностей компании по более выгодным ценам. За год чистый экономический эффект от закупки с использованием разработанной модели составил 3% от спенда закупки по данной категории. В проекте используется анализ исторических данных и текущей рыночной информации, а также машинное обучение и методы предиктивной аналитики.

Проект «Комплекс отраслевых информационных сервисов «Цифровая Земля – Сервисы», «Терра Тех»

Направлен на создание единого общедоступного геоинформационного пространства РФ.
В комплекс «Цифровая Земля — сервисы» входят 7 геосервисов и 27 информационно-аналитических продуктов по направлениям: лесное и сельское хозяйство, недропользование, строительство, землепользование, экология, ЧС.
1552 отработанных кейса в 8 пилотных регионах.
3+ млн кв. км. космической съемки обработано.
Стек технологий: big data, AR/VR, облачные технологии, нейросети, глубокое машинное обучение.
Используются протоколы AWS, докер-контейнеры, средства PostgresSQL, REST API, MongoDB, WMS, Flask, Nginx, uWSGI.
Применяются фреймоворки сверточных нейронных сетей Tensorflow, Keras, Pytorch.
Комплекс не имеет аналогов на мировом рынке.

Объединение и анализ геоданных

Полученные заявки на премию Data Fusion Awards позволяют констатировать, что объединение и анализ данных космического мониторинга вместе с госданными — это мощный тренд в России.

Лучшим проектом в номинации «Data Fusion в бизнесе. Трендсеттер» стал «Комплекс отраслевых информационных сервисов «Цифровая Земля-Сервисы» компании «Терра Тех» (оператор по геотехнологиям Госкорпорации «Роскосмос»)

«Мы очень рады получить эту награду! Для нас она особенно символичная — два дня назад, 12 апреля, страна отмечала 61-ю годовщину полета в космос Юрия Гагарина. И победа нашего проекта, в котором объединены космические данные с технологиями ИИ, показала тот колоссальный потенциал, который заложен в космосе, но еще не до конца раскрыт. Миссия нашей компании — показать, как изменяется Земля, и способствовать открытию этих знаний, познанию изменяющегося мира людьми и организациями. Тренд на геоаналитические решения и продукты сегодня уже очевиден, и, надеюсь, мы стали идеологами этого направления, задали тренд. Полученная награда — это успех каждого члена команды, победа опыта, профессионализма, оптимизма и веры в дело, которое мы делаем», — сказала в благодарственной речи Елена Натарова, директор по маркетингу компании «Терра Тех».

Елена Натарова, директор по маркетингу «Терра Тех» получила награду в номинации «Data Fusion в бизнесе. Трендсеттер»

Data Fusion как основа для саморегулирования рынка данных

Эксперты в рамках конференции поговорили о межотраслевом тренде Data Fusion, его перспективах, возможностях технологий, влиянии на развитие рынка данных

Рынок данных молод и бурно развивается. Появляются новые данные и новые игроки, все более активным игроком рынка становится государство. Но обилие данных не всегда означает их ценность. Неочевидно, какие данные «сыграют». Кроме того, существует еще достаточно много сдерживающих факторов развития рынка, есть «серые зоны».

По мнению экспертов, на рынке присутствует ряд проблем. Например, отсутствие доверия игроков друг к другу, к тому, как будут использоваться переданные дата-сеты. Второй момент — сложность организации больших проектов, с более чем двумя операторами данных. Непросто выходить на неизведанное поле, присутствует высокая степень неопределенности, непонятно, какой будет результат подобных проектов и через какое время ждать результаты. Необходим равнозначный вклад всех участников, и изначально нужно быть готовым к тому, что вероятность успеха составит порядка 5–7%. Кроме того, не многие могут позволить себе такие венчурные инвестиции на входе, особенно с конкурентами.

Роман Мизюрин, руководитель продвинутой аналитики рисков и общекорпоративных функций «Альфа-банка»

«Мы и внутри Ассоциации больших данных, и с госорганами обсуждаем возможность введение такого понятия как «доверенный посредник». Это некоммерческий игрок, который сможет предоставлять набор сервисов, инфраструктуру, регуляторные режимы и прочее для реализации проектов по кросс-индустриальному объединению данных или объединению данных из разных источников одной сферы. По экспертной оценке АБД, такая модель взаимодействия, через посредника, позволит рынку развиваться быстрее. Сейчас такой трастовой площадкой можем быть как мы, так и другие участники рынка, кто готов работать в этом направлении», — добавил Алексей Нейман во время дискуссии в рамках конференции.

Также по мнению эксперта, в кризисный период нужно оставить регулирование как есть или даже двигаться в сторону либерализации текущих норм — отрасль и так уже связана по рукам и ногам, что зачастую мешает реализовывать инновационные проекты. Кроме того, необходимо инвестировать в развитие внутренних компетенций, в образование квалифицированных специалистов по работе с данными. Это та реальная помощь, которую государство может оказать.

Оппонентом Алексея Неймана стал Роман Мизюрин. «Рынку нужно регулирование, но только оно должно быть максимально прозрачным, в нем должно быть минимум «серых зон». Это станет одним их драйверов, чтобы интенсивно двигаться дальше. Еще один вопрос в том — могут ли конкурирующие между собой компании регулировать себя сами. Здесь регуляция нужна для того, чтобы игроки «не съели» окружающую среду, чтобы она не стала выжженым полем», — отметил он.

На фото слева направо: Сергей Безбогов, Артем Блинов, Роман Мизюрин

Поддержал его и Сергей Безбогов: «Государство должно задавать общий фреймворк и обозначать границы, за которые заходить нельзя. А внутренний правила взаимодействия — это зона ответственности партнеров или третьей стороны, как, например, «доверенный посредник». Я верю, что при наличии прозрачного, понятного, не допускающего широких интерпретаций регулирования со стороны государства можно построить и двусторонние, и многосторонние контрактные отношения между игроками. Поэтому нужна комбинация между государственным регулированием и частными договоренностями».

Участники сошлись во мнении, что нужен баланс в регулировании и саморегулировании отрасли данных.

Проект: «Умный кадастр» (УМКА), Росреестр

Протестирован в составе эксперимента по созданию Единого информационного ресурса о земле и недвижимости (ЕИР).
5 пилотных регионов: Краснодарский край, Иркутская область, Пермский край, Республика Татарстан, Сахалинская область.
в 2 124 раза выросла скорость выявления незарегистрированных объектов недвижимости.
Выявление почти 40 тыс. незарегистрированных объектов в день (ранее – 6, 8 тыс. объектов в год).
75+ тыс. га земли будет вовлечено в оборот для жилищного строительства к 2024 г. (~300 млн м2 жилья).
в 1,5–2 раза будут сокращены издержки контрольно-надзорных мероприятий.
100+ млрд руб. дополнительного дохода от налогов и сборов поступят в региональные бюджеты.

Государство становится участником рынка ответственных игроков

При создании фабрики данных государство может стать уникальным оператором, который за многие годы накопил огромное количество дата-сетов и их комбинаций. Сегодня государство начинает активно применять подход Data Fusion, приоткрывать свои накопленные данные или собирать новые, строя на них впечатляющие проекты. Подтверждением этому послужили конкурсные заявки, которые присылали на премию Data Fusion Awards организации федерального, регионального или муниципального уровней.

В рамках этой номинации «Data Fusion в госсекторе. В масштабах страны» за победу боролись «тяжеловесы»: проекты Федеральной налоговой службы, МЧС, Минцифры, Минпромторга, Счетной палаты и других ведомств. Победителем в номинации «Data Fusion в масштабах страны» стал Росреестр с проектом «Умный кадастр» (УМКА). Применение технологии искусственного интеллекта и геоаналитика позволили ведомству значительно увеличить выявление количества незарегистрированных объектов недвижимости.

Елена Мартынова, заместитель руководителя Росреестра, получила премию в номинации «Data Fusion в госсекторе. В масштабах страны»

На сессии «Практическое внедрение управления данными в органах государственной власти» говорили о необходимости слаженной работы с данными — чтобы появилась сквозная система управления данными от муниципального до федерального уровней.

«До сих пор эта тема не являлась мейнстримом, в части понимания и глубокого погружения в нее абсолютно всех госслужащих. Чтобы работа с данными была эффективной, нужен широкий, массовый охват, попадание во всеобщую повестку», — отметила модератор дискуссии Екатерина Потапова, академический директор Центра подготовки руководителей и команд цифровой трансформации ВШГУ РАНХиГС.

Для формирования единого подхода команда исследований и аналитики Центра в соавторстве с государственными и бизнес-экспертами выпустили навигатор «Управление данными в госсекторе». Доклад поможет руководителям цифровой трансформации и их командам глубже погрузиться в процессы по управлению данными, чтобы согласовать свои задачи с федеральной повесткой и скоординировать стратегии цифровой трансформации.

«Конечная цель освоения разнообразных методов работы с данными состоит в том, чтобы строить на основе данных госуправление всех уровней — от небольшого департамента до министерств и государства в целом», — считает Екатерина Потапова.

Проект «Цифровые городские сервисы на базе больших данных», Инновационный центр «Безопасный транспорт» Департамента транспорта Москвы

Объединены все данные столичного транспорта, что позволило создать сервисы, повышающие безопасность передвижения жителей.
Анализ данных о валидации билетов метро, наземного транспорта, МЦД, МЦК, телематике наземного транспорта, такси, самокатах, электричках, пешеходного графа дорог и графа связи станций метро и остановок плюс множества справочников.
4 млн скачиваний и 700+ тыс. пользователей в месяц приложения «Московский транспорт».
Каждый 10-й пассажир Москвы – пользователь приложения.
90% – точность прогноза загруженности транспорта.
> 80% пользователей удовлетворены работой сервисов.

Масштабирование технологий

Большие данные являются ключевым драйвером развития инфраструктурных и транспортных инноваций. Благодаря этой технологии обоснованно принимаются важные управленческие решения в рамках развития транспортных продуктов и поддерживается высокий уровень оказания услуг. Транспортные комплексы играют большую роль в жизни людей, особенно в мегаполисе. И вопрос оптимизации транспортных потоков, облегчения жизни водителей и пассажирского опыта очень важен для государства.

Победителем в номинации «Data Fusion в госсекторе. Умный регион» стал Инновационный центр «Безопасный транспорт» Департамента транспорта Москвы с проектом «Цифровые городские сервисы на базе больших данных». В его основу легло объединение всех данных столичного транспорта — от метро до самокатов, что позволило выстроить персонализированные коммуникации с каждым пассажиром и прогнозировать загруженность транспорта.

Алексей Нейман вручил премию Александру Абаркину, первому заместитель по ИТ руководителя Инновационного центра «Безопасный транспорт». Победа в номинации «Data Fusion в госсекторе. Умный регион»

«В транспортной отрасли без Data Fusion существовать невозможно. В Москве есть большое количество разных видов транспорта, и для того, чтобы создать целостную транспортную картину, данные необходимо собирать, обрабатывать и объединять. По части развития тренда в госсекторе и транспорте, будет масштабирование столичных инноваций в регионы. Мы с партнерами из коммерческого сектора начинаем взаимодействовать, чтобы создавать новые цифровые сервисы и максимизировать их ценность для пользователей транспорта»», — сказал Александр Абаркин, первый заместитель по ИТ руководителя Инновационного центра «Безопасный транспорт».

Магистерская программа «Методы и технологии искусственного интеллекта», МФТИ

В сентябре 2019 г. была запущена магистерская программа.
Разработана Центром когнитивного моделирования совместно с Институтом проблем искусственного интеллекта ФИЦ ИУ РАН.
МТИИ готовит специалистов широкого профиля в области методов ИИ.
4 человека на место составляет ежегодный конкурс.
По 2 публикации делают студенты за время учебы.
В магистерскую программу включены лекции, практические занятия от мировых ученых в направлениях: ML и интеллектуальный анализ больших данных, когнитивное моделирование, компьютерная лингвистика, многоагентные системы, ИС для робототехники, нейросетевые модели, теория глубокого обучения и др.
Студенты могут предлагать междисциплинарный подход к построению систем ИИ.

Кадры решают все

Премия Data Fusion Awards была вручена также в номинации «Data Fusion в образовании». К участию были приглашены образовательные проекты, применяющие нестандартные подходы к подготовке специалистов по работе с данными и стремящиеся к синергии компетенций разного плана для более глубокого анализа данных. Номинация представлена двумя подноминациями «Образовательная инициатива года» и «Инновационный подход».

Александру Панову, директору Центра когнитивного моделирования ФПМИ МФТИ, награду «Data Fusion в образовании. Образовательная инициатива года» вручила Екатерина Трофимова, руководитель направления по предоставлению услуг финансовым институтам «Делойт» в СНГ

Лучшей «Образовательной инициативой года» была признана магистерская программа «Методы и технологии искусственного интеллекта» МФТИ. Отличительная особенность программы в том, что студентам предлагается междисциплинарный подход к построению систем искусственного интеллекта, который сочетает в себе методы прикладной математики, программирования, психологии, нейрофизиологии и лингвистики.

«Мы очень рады, что наша программа была удостоена этой премии. Сегодня не так много наград в сфере образования, поэтому в этом смысле Data Fusion Awards — отличный пример. В Физтех-школе прикладной математики и информатики МФТИ нам удалось собрать уникальную междисциплинарную команду специалистов и в короткие сроки запустить магистерскую программу. Я надеюсь, что мы и дальше продолжим развиваться и выпускать отличных специалистов в сферах анализа данных и в целом в области искусственного интеллекта. А они будут продвигать науку в России и в мире вперед», — сказал Александр Панов, руководитель Центра когнитивного моделирования ФПМИ МФТИ.

Юрий Зеленков, научный руководитель образовательной программы «Бизнес-аналитика и системы больших данных» НИУ ВШЭ:

«Сегодня аналитика, основанная на слиянии данных из различных внутренних и внешних источников, уже играет весомую роль в любой деятельности и, несомненно, это влияние будет только возрастать. Но при этом возникает проблема согласования данных, отслеживания изменений, разрешения противоречий — то, что называется data governance, и то, чем должен заниматься Chief Data Officer. Это совершенно новый вид задач и ответственности, который требует специфических компетенций. Спрос на таких специалистов будет колоссальным»

По наблюдениям профессора Зеленкова, члена жюри премии Data Fusion Awards, в России сейчас нет образовательных программ, направленных на подготовку специалистов профиля CDO. В зарубежных университетах такие программы на уровне бакалавриата и магистратуры большей частью отсутствуют, обучение ведется в рамках дополнительного образования. При этом очевидно, что для подготовки такого специалиста необходимы не только теория и практические кейсы, но и соответствующая технологическая инфраструктура.

«В целом, это очередной вызов для системы образования — надо определить необходимый набор компетенций, сформировать соответствующие образовательные программы, поддержать их технологиями, кейсами и практикой, найти компетентных профессоров. В Высшей школе бизнеса НИУ ВШЭ мы движемся в этом направлении, в частности, курсы по data governance мы включаем в магистерские программы по направлению «Бизнес-информатика» и предлагаем соответствующие специализации в рамках дополнительного образования», — добавил Юрий Зеленков.

Continuous Evolution, BigData Team

BigData Team специализируется на обучении Big Data, Machine Learning и промышленной разработке на Python.
Курсы для ИТ-специалистов запущены в 2017 г. при партнерстве с «Яндексом» на платформе Coursera.
> 100 тыс. слушателей уже прошли обучение.
Более 50% специалистов по Big Data и Machine Learning в России начали свой путь с курсов BigData Team, согласно исследованию Сбера.
BigData Team могут планировать нагрузку на вычислительные ресурсы в зависимости от учебного плана, числа обучающихся, их бэкграунда.
Сервисы для проверки: In-browser Big Data coding, Zero-time environment launch, Free Docker containers for local playground, Distributed execution and validation within 5 min SLA.
BigData Team проводит воркшопы и курсы для X5 Retail Group, Xing (Германия), Сбер, «Мегафон», «Альфа-банк», Mail.ru, «Русагро», Skyeng, АСИ, ВШЭ, МФТИ, МГУ, Xiamen University (Китай), Harbour.Space University (Испания).

Победителем в подноминации «Инновационный подход» стала команда BigData Team с проектом Continuous Evolution, который включает различные курсы для ИТ-специалистов. При изучении конкурсных заявок члены жюри искали лучший образовательный проект по дата-сайенс, находящийся за периметром классической системы высшего образования.

«В нашу методологию Continuous Evolution мы привнесли практический опыт поддержки и развития ИТ-продуктов. На основе больших массивов информации и смежных источников данных мы прогнозируем и оптимизируем нагрузку на инфраструктуру, проверяем гипотезы, прицельно улучшаем учебные модули и персонализируем образовательные траектории. Касательно доступности образования, отмечу, что мы были и будем доступны по всему миру без исключений, поскольку образование должно быть доступно каждому!» — сказал во время своего видеообращения основатель и CEO BigData Team Алексей Драль.

Эмили Драль, ведущему эксперту BigData Team, награду в номинации «Data Fusion в образовании. Инновационный подход» вручила Екатерина Трофимова, член жюри премии Data Fusion Awards 2022

Проверенное временем партнерство

Иван Кушнарёв, менеджер по развитию бизнеса «Мегафона» получил награду в номинации «Бизнес-партнерство в стиле Data Fusion. Гран-при ВТБ»

Подход Data Fusion лежит в основе многих партнерств ВТБ с другими игроками рынка данных. Специальной премией банк отметил совместные достижения в бизнесе и R&D.

Победителем в номинации «Бизнес-партнерство в стиле Data Fusion» стала компания «Мегафон» с проектом «Самый результативный сервис лидогенерации». Команда телекоммуникационного оператора первая на рынке реализовала полномасштабный сервис по лидогенерации «под ключ». Применение в этом продукте каскада моделей машинного обучения и сложнейшей инфраструктуры позволяет получить идеальные аудиторные сегменты под конкретные финансовые продукты.

Сергей Голицын, вице-президент, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ:

«Задачи оптимизации носят значимый прикладной характер практически для всех отраслей экономики. При этом, до настоящего момента отсутствовали российские решения в области оптимизации, способные конкурировать с иностранными аналогами. Благодаря партнерству с МФТИ удалось превзойти аналогичные решения в части задач на финансовых рынках. Наше партнерство носит долгосрочный характер, так как в дальнейшем развитие нашего первого совместного промышленного решения может использоваться для широкого спектра задач в различны отраслях экономики»

В номинации «Партнерство в области науки и исследований» члены жюри премии отметили наградой Московский физико-технический институт с проектом «Оптимизатор для формирования оптимальных стратегий на финансовых рынках».

Сергей Голицын, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ, вручил награду Алексею Чернову, старшему научному сотруднику МФТИ. Победа в номинации «Партнерство в области науки и исследований. Гран-при ВТБ»

Кирилл Каем, старший вице-президент по инновациям Фонда «Сколково»:

«Data Fusion — это тренд, который во всем мире сейчас стремительно развивается. Вычислительные и телекоммуникационные возможности выросли настолько, что для принятия сложных, неочевидных решений и выстраивания алгоритмов с применением искусственного интеллекта недостаточно использовать один источник. Совершенно неожиданно комбинируя разные источники, можно создавать и оказывать новые сервисы, даже новые рынки рождаются в рамках такого подхода»

Звезды зажигают

К участию в номинации Data Fusion Rising Stars — спецноминация Фонда «Сколково» были представлены стартапы, работающие на рынке не более 5 лет и ведущие разработку технологических решений, основанных на подходе Data Fusion. Авторитетное жюри изучило более 50 компаний. Награды удостоились три стартапа.

Александр Гусев, директор по развитию компании «К-Скай». 1 место в спецноминации Фонда «Сколково» Data Fusion Rising Stars

Евгений Карпов, директор по продукту Skyscout. 2 место в спецноминации Фонда «Сколково» Data Fusion Rising Stars

Победителем была признана компания «К-Скай», разработавшая платформу прогнозной аналитики и управления рисками на основе искусственного интеллекта Webiomed. Это первая в России AI-система, зарегистрированная Росздравнадзором как программное медицинское изделие. Использование системы помогает сократить в 10 раз время обработки врачом медицинских данных пациента при диагностике.

Александр Старостин, основатель компании «Фёрст Дата». 3 место в спецноминации Фонда «Сколково» Data Fusion Rising Stars

Второе место заняла «Инттерра» с системой автосопровождения Skyscout для сельского хозяйства. Разработка помогает агрономам собрать информацию с полей в единую систему и обработать с помощью алгоритмов, прогнозируя развитие ситуации. Применение системы Skyscout увеличивает урожайность до 15%, объем обслуживаемых площадей — в 2,5 раза. Решение позволяет сэкономить на 20% удобрения, семена и средства защиты растений.

Замыкает тройку лидеров компания «Ферст Дата» с платформой по персонализации коммуникаций на базе больших данных. Компания строит таргетинг на основании транзакционных данных о покупках пользователей. Команда разработчиков первыми создали продукты по анализу эффективности диджитал и ТВ рекламы совместно с крупнейшими операторами связи и ритейлом.

Data fusion для всех кто в Data science

Идея Data Fusion — в партнерстве, от которого выигрывают все — и участники, и клиенты

Организаторы премии рассчитывают, что в следующем году премия Data Fusion Awards вновь объединит лучшие проекты в области работы с данными. Присоединятся новые участники, а конкурсанты этого года решат взять реванш. Впереди — новые решения и новые победы. А для того, чтобы будущие проекты приносили больше пользы и меньше нервных переживаний, CNews собрал советы экспертов конференции в инструкцию по работе над дата-проектами.