ЭКОСИСТЕМА ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
24 сентября
Десятый юбилейный Форум обмена опытом
руководства и управления данными
руководства и управления данными
ДМИТРИЙ ВОЛКОВ
программный директор
«Любые ошибки в данных могут стать для информационного общества критичны, поэтому столь востребованы сейчас методики и инструменты руководства и управления данными. Как свидетельствует десятилетний опыт проведения наших Форумов, из ценного актива данные превратились в источник жизненной силы современных предприятий. Десятый юбилейный Форум – уникальная площадка для обмена идеями и прошедшим проверку кризисами опытом реализации стратегий управления и извлечения ценности из данных. Самые актуальные темы и лучшие спикеры».
В программе:
- Как зарабатывать на данных?
- Стратегии, архитектуры и практики работы с данными
- Data Gavernance для оптимизации бизнес-процессов
- Инфраструктура интеллектуального управления данными
- Эффективность компании: управление данными и культура
- Бизнес-аналитика как драйвер бизнеса
- Данные для ИИ и ИИ для управления данными
- Предприятия AI-driven, AI-ready, AI-native – мода или риски
- Оценка эффективности проектов управления данными
- Бизнес-системы для формирования Каталога данных
- Роль CDO в управлении цифровыми активами и ключевыми показателями компании
- Культура работы с данными: роли, владельцы, инженеры по данным
- Мониторинг данных, аудит, контроль, управление инцидентами, проверка на соответствие бизнес-правилам и нормативным требованиям
- Кто ответит за данные?
- Конвейер управления данными: от Data Warehouse и Data Lakehouse до Data Governance
- Мониторинг качества данных: обнаружение аномалий, прозрачность, родословная
- Инструменты self-service для работы с данными
- Сбор и интеграция источников разнородных данных
- Платформы и методологии управления данными
- MDM – мифы и реальность. Средства гармонизации мастер-данных
- ИИ в управлении данными
- Технологии обеспечения безопасности данных
- Ландшафт российских систем бизнес-аналитики
- Единое Хранилище Данных для аналитики
- ИИ в повседневной работе бизнес-аналитика
- Зачем бизнесу BI? Кейсы, выгоды, риски
- Аналитика реального времени: как «на лету» сделать правильные выводы
- Демократизация аналитики – Self-service BI
- Экосистема многомерного анализа данных
- Отраслевые практики управления данными
- Каталог данных – основа бизнес-систем бюджетирования, консолидации и адаптивной отчетности
- Стоимость и ценность данных, риски, гигиена работы с ними
- От данных к результатам: повышение прозрачности и производительности data-центричного бизнеса
- Данные и эффективность компании
- Методологии построения процессов создания и эксплуатации сервисов управления данными
- Процессы монетизации данных за работой
- Как превратить сырые сведения в качественные данные?
- Независимый стек технологий управления данными
- Гибкие инструменты хранения и обработки больших данных
- Автоматизация и роботизация процессов управления НСИ
- Как готовить данные для ИИ
- Инструменты управления качеством данных
- Данные в облаках: теория и практика
- Практики профилирования, очистки и трансформации данных
- Искусственный интеллект создает организации data-driven
- Тенденции и стратегии развития систем бизнес-аналитики
- BI & AI управляют компанией
- CDAO – кто он?
- Как построить эффективный дашборд?
- Построение целевой модели BI: подходы и ограничения
- Функциональные и отраслевые сценарии использования систем бизнес-аналитики
- Как генеративный BI трансформирует бизнес-аналитику
Спикеры
- Сбер
- ВТБ
- «Банк Уралсиб»
- «МТС-Банк»
- Проектная деятельность
в управлении данными:
от идеи до реализацииЕвгений Быков
Евгения Клепова
ПСБ - «Московская биржа»
- РЖД
- НЛМК
- СИБУР
- «Северсталь»
- «Норильский никель»
- «ЕвроХим»
- «АЛРОСА»
- ТВЭЛ
- «Юнилевер Русь»
- «Пивоваренная Компания "Балтика"»
- «Ренессанс страхование»
- ВСК
- Полина Колесникова
Владислав Буслов
«Магнит» - «Лемана ПРО»
- t2
Полина Колесникова, «Магнит»
Окончила Кубанский государственный университет. Почти 20 лет опыта работы в сфере управления нормативно-справочной информацией. Сейчас – руководитель управления по сопровождению НСИ, компания «Магнит», отвечает за создание и эксплуатацию централизованной системы управления НСИ, внедрение системы MDM, описание более сотни сервисов и процессов, а также автоматизацию множество процессов. В зоне ответственности — более 100 справочников, распределенных по нескольким системам.
Владислав Буслов, «Магнит»
Окончил Краснодарскую Академию маркетинга и социально-информационных технологий (ИМСИТ) по специальности программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем. Боле 15 лет опыта работы в ИТ-индустрии. Сейчас – руководитель направления по роботизации процессов в компании «Магнит».
Владислав Буслов, «Магнит»
Окончил Краснодарскую Академию маркетинга и социально-информационных технологий (ИМСИТ) по специальности программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем. Боле 15 лет опыта работы в ИТ-индустрии. Сейчас – руководитель направления по роботизации процессов в компании «Магнит».
Автоматизация процессов кодировки НСИ
Что делать, если количество заявок на кодировку физлиц резко начинает расти, причем каждая из них напрямую влияет на своевременность выплаты зарплаты? Речь идет о сотрудниках, получающих зарплату на карты сторонних банков — вне рамок централизованных зарплатных проектов. Такие сотрудники по процессу компании кодируются в справочнике «Контрагенты». Обработка подобных заявок вручную приводила к нарушению SLA, росту нагрузки на сотрудников и, самое критичное — к риску задержек выплат и штрафных санкций. Как автоматизировать кодировку зарплатных контрагентов и торговых точек? Какие процессы в НСИ действительно можно доверить роботам? Доклад посвящен ответам на эти вопросы на опыте практического кейса автоматизации в блоке нормативно-справочной информации (НСИ) – с помощью внутреннего RPA-решения был внедрен робот, самостоятельно обрабатывающий заявки, валидирующий шаблон, сверяющий данные в «1С» и автоматически кодирующий контрагента. Особое внимание в докладе уделено анализу результатов проекта: автоматизация 85% потока заявок, снижение времени обработки с восьми до одной минуты и стабильное выполнение SLA. Также в докладе обсуждается опыт автоматизации кодировки торговых точек.
Что делать, если количество заявок на кодировку физлиц резко начинает расти, причем каждая из них напрямую влияет на своевременность выплаты зарплаты? Речь идет о сотрудниках, получающих зарплату на карты сторонних банков — вне рамок централизованных зарплатных проектов. Такие сотрудники по процессу компании кодируются в справочнике «Контрагенты». Обработка подобных заявок вручную приводила к нарушению SLA, росту нагрузки на сотрудников и, самое критичное — к риску задержек выплат и штрафных санкций. Как автоматизировать кодировку зарплатных контрагентов и торговых точек? Какие процессы в НСИ действительно можно доверить роботам? Доклад посвящен ответам на эти вопросы на опыте практического кейса автоматизации в блоке нормативно-справочной информации (НСИ) – с помощью внутреннего RPA-решения был внедрен робот, самостоятельно обрабатывающий заявки, валидирующий шаблон, сверяющий данные в «1С» и автоматически кодирующий контрагента. Особое внимание в докладе уделено анализу результатов проекта: автоматизация 85% потока заявок, снижение времени обработки с восьми до одной минуты и стабильное выполнение SLA. Также в докладе обсуждается опыт автоматизации кодировки торговых точек.
Информационные партнеры
Медиа
Мы ждем Вас!
24 сентября 2025
24 сентября 2025
Место проведения:
Москва, Radisson Blu Leninsky Prospect Hotel
(Москва, Ленинский проспект 90/3)
Москва, Radisson Blu Leninsky Prospect Hotel
(Москва, Ленинский проспект 90/3)
.
© 1992 – 2025
Издательство «Открытые системы»
Издательство «Открытые системы»
ИНТЕРНЕТ - ИЗДАНИЯ