Workshop «Бизнес-аналитика: от данных к знаниям»

«Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. Новые возможности работы с большими объемами информации»

Регистрация на мероприятие
Повестка дня

Руководители: 

селезнев

Селезнев Кирилл Андреевич заместитель министра информационного развития и связи Пермского края

Чуприна Светлана Игоревна кандидат физико-математических наук, доцент (ПГНИУ)

Мероприятие предназначено для руководителей и ведущих специалистов предприятий края.

Цель: обсудить текущее состояние дел и продемонстрировать результаты некоторых практически значимых проектов в области современной бизнес-аналитики, разработанных сотрудниками ПГНИУ.

Программа:

1. Пленарное заседание:
1.1. «Открытые данные и проблемы государственного управления» – зам. министра информационного развития и связи Пермского края Селезнев К.А.
1.2. «Новые тенденции в бизнес-аналитике больших и сверх-больших объемов данных» – зав. каф. МОВС ПГНИУ, к.ф.-м.н. Чуприна С.И.
1.3. Дискуссия «От хранения данных к управлению информацией»

2. Мастер-классы:
2.1. «Аналитика открытых данных»

Докладчики — Начальник отдела «Электронное правительство» Министерства информационного развития и связи Пермского края Доброхотова М.А., ассистент кафедры МОВС ПГНИУ Постаногов И.С.

Целью мастер-класса является демонстрация возможностей работы с современными порталами открытых данных, а также особенностей разработки приложений, использующих открытые данные.
В программу мастер-класса входит:

  • Обсуждение существующих возможностей пользовательских и программных интерфейсов порталов открытых данных.
  • Демонстрация приложений, использующих данные портала открытых данных Пермского края http://opendata.permkrai.ru/opendata/.
  • Обсуждение вопросов интеллектуального доступа к открытым данным и перспектив развития порталов открытых данных.
  • Демонстрация сервиса запросов на естественном языке к реляционным базам данных.

2.2. «Вопросы практического применения в задачах анализа данных методов и средств онтологического инжиниринга на базе стека технологий Hadoop 2.0»

Докладчики – кандидат физико-математических наук Чуприна С.И., ПГНИУ; Полещук А.Н.,ГК ИВС.ивс

Целью мастер-класса является демонстрация специалистам авторских продуктов, опыта их разработки и инструментальных средств создания программных систем анализа массивных данных (структурированных, полу-структурированных, неструктурированных) на базе методов онтологического инжиниринга (демонстрируются программные продукты, разработанные сотрудниками каф.МОВС и ООО «МИП КНОВА»).

В программу мастер-класса входит:

  • Демонстрация возможностей практического применения визуального адаптируемого редактора онтологий ОНТОЛИС специалистами, не являющимися экспертами в области онтологического инжиниринга.
  • Демонстрация возможностей адаптируемого решения задач класса NLP (NaturalLanguageProcessing) инструментальной среды TAISim.
  • Обсуждение технологических аспектов создания приложений класса OBDA (OntologyBasedDataAccess – основанный на онтологиях доступ к данным), возможностей семантического поиска и анализа информации с использованием web-сервиса Reply, инструментальной среды TAISim и облачного репозитория данных C2R.

2.3. «Методы контроллинга в задачах бизнес-аналитики»

Докладчик: профессор кафедры ПМИ ПГНИУ, доктор технических наук Гусев А.Л.

Целью мастер-класса является знакомство ИТ-специалистов с новыми авторскими методами и возможностями контроллинга. Целевая аудитория это сотрудники предприятий, имеющие потребность в прогнозе различных показателей (медицинских, экономических и т.д.); установлении причинно-следственных связей между показателями; непрерывном мониторинге показателей. Целевой аудиторией также являются студенты старших курсов, магистры, и аспиранты.
В программу мастер-класса входит:

  • Обсуждение проблем прогноза различных показателей; обсуждение общей концепции и условий применения авторского метода сжатия-расширения информационного пространства при решении задачи прогноза.
  • Обсуждение классического метода непрерывного статистического контроля и авторского метода непрерывного статистического контроля с памятью.
  • Демонстрация многоцелевого программного продукта, реализующего метод непрерывного статистического контроля с памятью.

2.4. «Адаптация систем научной визуализации к сторонним решателям и системам бизнес-аналитики» (на примере мультиплатформенной системы научной визуализации SciVi)

Докладчик: кандидат физико-математических наук Рябинин К.В., ПГНИУ

Целью мастер-класса является объяснение принципов и демонстрация практически значимых средств адаптации систем научной визуализации к сторонним источникам данных, таким, как программы-решатели (solvers), порождающие массивы чисел в результате проведения вычислительных экспериментов, выполнения расчетных задач на базе моделирования процессов и явлений в различных предметных областях. Целевой аудиторией являются сотрудники различных предприятий, имеющие потребность в наглядном отображении разнородных данных и процессов их изменения, включая результаты мониторинга различных показателей и их анализа, а также студенты старших курсов, магистры, и аспиранты.

В программу мастер-класса входит:

  • Обсуждение проблем адаптации систем визуализации к специфике сторонних решателей (источников данных) и к особенностям рендеринга результатов вычислений (настройка на вид визуализируемых объектов и на тип сцены, включая 3-D модели).
  • Демонстрация практических преимуществ использования онтологического подхода для настройки системы визуализации на решаемую задачу и индивидуальные предпочтения пользователей.
  • Демонстрация адаптационных возможностей мультиплатформенной программной системы SciVi (построенной на базе средств онтологического инжиниринга) на примере настройки на специфику задач из различных областей, в частности, из области гидродинамики, медицины и др.
  • Демонстрация web-приложения, предназначенного для визуализации и анализа геопозиционных данных на примере решения задачи о прогнозировании затопления рудника.

2.5. «Вопросы практического применения методов и средств AR (AugmentedReality– Дополненная Реальность)»

Докладчики: заведующий лабораторией инструментальных средств разработки программного обеспечения ПГНИУ Дураков А.В., старший преподаватель кафедры МОВС ПГНИУ Юрков К.А., выпускница каф. МОВС ПГНИУ Баданина И.Я.

Целью мастер-класса является демонстрация широкому кругу ИТ-специалистов возможностей применения решений на базе AR в практических задачах на базе авторских продуктов, опыта их разработки и инструментальных средств их создания. Рассматриваются сценарии, подходящие для использования AR, типичные ошибки при разработке AR-приложений, инструменты и технологии создания современных приложений дополненной и виртуальной реальности.

В программу мастер-класса входит:

  • Обсуждение вопросов практического использования технологий дополненной реальности в музейном деле на примерах проектов для Астраханского краеведческого музея и Мемориального комплекса политических репрессий.
  • Демонстрация использования инструментов разработки приложений AR для решений на основе виртуальной реальности на примере проекта уроков для школьников.
  • Демонстрация особенностей использования средств дополненной реальности в проектах реализации виртуальных помощников на примере задач обучения и контроля за процессом сборки сложных технических изделий (агрегатов) на заводах.
  • Технологические аспекты создания приложений дополненной реальности для наружной рекламы на примере проекта «Путешествие в Рождество 2015-2016, ярмарка на Манежной площади».

2.6. «Системы визуализации данных и углубленной аналитики АО «ПРОГНОЗ»

Докладчик: главный специалист отдела по организации научной деятельности и взаимодействию с учебными заведениями,кандидат экономически наук Васёва Г.С.

Целью мастер-класса является демонстрация для студентов, преподавателей учебных прогноззаведений и широкого круга ИТ-специалистов возможностей открытого он-лайн ресурса Prognoz BI University (university.prognoz.ru), предоставляющего доступ к инструменту моделирования, прогнозирования и сервису статистических данных.

В программу мастер-класса входит:

  • демонстрация сервиса, предоставляющего доступ к данным российской международной статистики, – эффективному инструменту поиска, анализа, обработки и визуализации данных;
  • обсуждение вопросов исследования данных, создания эконометрических моделей и осуществления на их основе аналитических расчетов с использованием веб-инструмента моделирования и прогнозирования Prognoz Platform.