Работа с Big Data при помощи облачных технологий позволит анализировать информацию с большей эффективностью и меньшими затратами по сравнению с обработкой более традиционными методами на собственных физических серверах компании. Решения, принятые на основе правильно проанализированной информации, позволят организации оптимизировать процессы внутри своего бизнеса.
189 миллиардов долларов составила стоимость индустрии Big Data к 2019 году и продолжает активно расти. К 2020 году она достигнет 247 миллиардов (Infoworks)
Big data и cloud tech активно используются и развиваются крупными корпорациями. Такие гиганты, как Google или Microsoft, готовы предложить заинтересованным компаниям свои облачные решения. Для создания целостной IT-среды необходимо приложить усилия, благодаря которым cloud tech и Big Data повысят количественные и качественные показатели деятельности компании.
94% рабочих нагрузок будут обрабатывать именно облачные дата-центры в 2021 году (Cisco)
На онлайн-конференцию мы пригласили представителей компаний и IT-специалистов для живого диалога о развитии cloud tech в работе с Big Data. Они поделятся опытом крупных корпораций в сфере работы с большими данными и расскажут об их облачных решениях.
80% крупных мировых компаний закроют свои ЦОДы и перейдут на использование облачных технологий (Gartner)
Основные темы конференции:
- Cloud tech для Big Data: какие инструменты и методы анализа используются для обработки данных в облаке? Чем они отличаются в крупных корпорациях и малых компаниях? Как связаны cloud tech и безопасность?
- Работа с большими данными в корпоративном контуре: какие облачные решения создали крупные корпорации? Как отличаются методы сбора и обработки данных в маленьких и больших компаниях?
- Облачная бизнес-аналитика: как бизнес становится Data-ориентированным? Различные виды облаков и их особенности. Какие из них используют крупные корпорации, а какие малые компании?
Тема доклада: Данные в облаке: преимущества, недостатки и специфика проектов. Опыт Яндекс.Облака
Всеволод Грабельников, архитектор облачных решений Яндекс.Облако
Более 10 лет занимается проектами в сфере анализа данных. Имеет практический опыт работы с распределенными СУБД: Teradata, Greenplum, Netezza, Hadoop. Работал в различных международных и российских ИТ-компаниях: Microsoft, IBM, Teradata, Тинькофф Банк в качестве архитектора аналитических решений и консультанта.
C 2018 года работает в Яндекс.Облаке на позиции старшего архитектора облачных решений.
Тема доклада: Облачная Big Data: возможности платформы Mail.ru Cloud Solutions
- Как работают с данными в крупных корпорациях и какие решения актуальны для малого и среднего бизнеса
- Как экосистема инструментов для анализа данных Mail.ru Data Plaform может помочь всем типам бизнеса
- На каком этапе развития культуры работы с данными правильно подключать облачные решения и что в целом заставляет бизнес становиться data-ориентированным.
Александр Волынский, архитектор PaaS-продуктов Mail.ru Cloud Solutions
Александр — архитектор PaaS-направления облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions. Специализируется на инструментах Big Data и AI и занимается внедрением сложных кастомных проектов. Участвовал в создании хранилищ данных в таких компаниях как «Платформа ОФД», X5 Retail Group, Mail.ru Group.
Тема доклада: Облачные решения BeeCLOUD - обеспечение непрерывности и гибкости бизнеса.
- Голова в облаках: проблемы дистанционной работы
- Административные барьеры digital-трансформации и спасительный аутсорс
- Инструменты организации удаленных рабочих мест. Реальные кейсы.
- Использование платформенных решений для развития digital и web-проектов
Сергей Кондратьев, руководитель департамента облачных решений ПАО "ВымпелКом"
Сергей - эксперт в области цифровизации бизнеса, отраслевого внедрения ИКТ, облачных, IoT, Big DATA и digital технологий.
Тема доклада: Работа с большими данными в корпоративном контуре. Data Intelligence
- Клиентские кейсы
- Как «большие» данные помогают повысить эффективность переработки нефти
- Обзор решения SAP Data Intelligence и какие преимущества получает клиент, используя SAP Data Intelligence.
Елена Ганченко, Эксперт по решениям SAP для управления данными
Более 10 лет опыта в построении больших Хранилищ Данных в том числе на in-memory технологиях и внедрении аналитических инструментов на разных ролях от консультанта до руководителя практики в крупном металлургическом холдинге. В SAP фокусируюсь на решениях для управления данных и внедрения машинного обучения.
Ведущая мероприятия - Екатерина Колпакова, руководитель и архитектор DWH в Ситимобил
Преподаватель открытого курса "Проектирование хранилищ больших данных" Техносферы (МГУ).
Закончила Иркутский Государственный Университет по специальности "прикладная математика и информатика". Занимаюсь проблематикой DWH с 2013 года. Участвовала в разработке DWH BigData в Тинькофф Банке в роли разработчика и системного аналитика c 2014 по 2017 год.
С 2018 года - руководитель группы системной аналитики в DWH BigData в Mail.Ru Group.
С ноября 2019 - руководитель/архитектор DWH в Ситимобил, где занимаюсь построением DWH с нуля.
Работала с СУБД: Hadoop/Hive, Exasol, ClickHouse, Greenplum, Vertica, Postgres. Любитель системного анализа и проектирования. Адепт и поклонник Code-Driven ETL.
Запись митапа здесь.
Больше информации о мероприятиях #tceh – в telegram-канале.
Партнёры мероприятия
Дополнительные партнёры
Комментарии