Большие данные и BI: новая архитектура решений в эпоху ИИ

Российский рынок больших данных растет, подстегиваемый курсом на импортозамещение и массовым внедрением нейросетей. Сегодня аналитические инструменты превратились из конкурентного преимущества в базовое условие выживания бизнеса. На фоне усложнения задач происходит и технологическая трансформация: громоздкие «озера данных» (Data Lake) уступают место более гибким архитектурам Lake House. Интеграция искусственного интеллекта позволяет автоматизировать рутинную сборку дашбордов, делегируя роботам техническую работу и освобождая аналитиков для поиска нестандартных стратегий.



Однако за технологическим прогрессом стоит вопрос экономической эффективности. Главным вызовом для компаний остается монетизация данных: высокая стоимость серверной инфраструктуры и дефицит дорогостоящих специалистов создают барьеры для окупаемости проектов. В этих условиях приоритетом становится не просто накопление информации, а создание решений, способных генерировать прибыль и оправдывать значительные вложения в цифровую трансформацию.



Российский рынок

1. Каков объем рынка больших данных и на какие среднегодовые темпы роста можно рассчитывать до 2030 года?

2. Как меняются приоритеты российского бизнеса в работе с данными?

3. Какие условия (господдержка, инвестиции, технологии) необходимы для роста рынка аналитики и больших данных в ближайшие годы?

4. Насколько рынок готов к открытию доступа к государственным дата-сетам для коммерческого сектора и станет ли это ключевым драйвером роста для частного бизнеса?

5. Наблюдаем ли мы монополизацию рынка данных крупнейшими экосистемами (банковскими и телеком-гигантами), и остается ли на этом поле место для независимых игроков и стартапов?



Практика импортозамещения

6. Какие секторы экономики лидируют по внедрению дата-решений и как перераспределяются их доли сегодня?

7. Насколько успешно проходит «переезд» с привычных западных BI-инструментов на отечественные платформы?

8. С какими «подводными камнями» и архитектурными сложностями сталкиваются компании при миграции данных на российское ПО?

9. Становится ли отсутствие унифицированных правил работы с большими данными тормозом для совместимости различных ИТ-систем и развития отрасли в целом?

10. Остается ли работа с большими данными эксклюзивной территорией корпораций, или такие такие кейсы окупаются в среднем и малом бизнесе?



Технологический стек и инфраструктура

11. Какие российские программные продукты уже сейчас могут на равных конкурировать с мировыми лидерами по функционалу и стабильности?

12. Хватает ли текущих мощностей отечественных дата-центров и облачных провайдеров для поддержки роста объема данных?

13. Как экосистемы вроде Яндекса, Сбера и VK формируют технологический стандарт и задают вектор развития инструментов для всей индустрии?

14. На какие связки технологий — например, Edge Computing + IoT или LLM + аналитика — бизнесу стоит делать ставку в ближайшие два года?

15. Как в условиях участившихся утечек компании находят баланс между глубоким анализом клиентских данных и их строгой конфиденциальностью?



Барьеры и зоны риска

16. Что сегодня сильнее всего тормозит развитие рынка больших данных?

17. Помогает ли внедрение ИИ снизить зависимость от редких специалистов?

18. Какие этические проблемы возникают при при использовании больших данных и ИИ в бизнес-процессах?

19. Как подготовить данные для реализации аналитических проектов?

20. Как минимизировать ущерб от «галлюцинаций» нейросетей и ошибок в моделях, которые могут стоить компании миллионов рублей?



Будущее и бизнес-результаты

21. Какие российские кейсы последних лет можно считать успешными с точки зрения возврата инвестиций в работу с данными?

22. Как переход на data-driven подход меняет традиционный бизнес?

23. В каких неочевидных сферах мы увидим прорыв в использовании аналитики в ближайшее время?

24. Стали ли данные реальным инструментом в руках топ-менеджмента для долгосрочного планирования?

25. Как меняется отношение россиян к «цифровому следу» и успевает ли законодательство регулировать правила игры в этой сфере?

К участию приглашаются представители государственных ведомств, компаний всех отраслей экономики, уже работающих с большими данными и BI-системами или только задумывающихся об их внедрении, ИТ-компаний, разрабатывающих или внедряющих современные ИТ-продукты, а также аналитики и независимые эксперты.