В Астане обсуждают внедрение анализа больших данных в госорганах и национальных компаниях
Астана, 17 августа 2016 г.
В Астане проходит семинар на тему «Цифровая трансформация организаций на основе аналитики больших данных». Мероприятие проводится АО «Национальные информационные технологии» при поддержке R&D лаборатории международной корпорации EMC (г.Санкт-Петербург).
В рамках семинара обсуждаются возможности BigData и шаги по цифровой трансформации компаний на основе аналитики больших данных. Среди участников — представители АО НИКХ «Зерде», АО «Astana Innovations» и АО «Казахстанский институт развития индустрии». Мероприятие состоит из двух блоков: концептуальный — для менеджеров и аналитиков, и технологический — для узких специалистов.
По словам заместителя председателя правления АО «НИТ» Жаната Мырзабекова, в мировой практике наиболее эффективно возможности больших данных используются в секторе финансов, инфокоммуникационных технологий, продаж и логистики. Именно поэтому каждая из компаний-участников семинара может извлечь для себя дополнительные преимущества от применения BigData. Большие перспективы можно отметить в рамках реализации новой государственной программы «Цифровой Казахстан-2020».
По данным экспертов, уже сегодня большие данные дают заметный эффект в бизнесе. «Например, выяснилось, что в транснациональных компаниях, входящих в список Fortune 500, где, казалось бы, до мелочей отлажены все процедуры и процессы, внедрение технологий больших данных на 5–7% увеличило эффективность использования ресурсов — труда, основных производственных фондов, энергии, и на 7–9% обеспечило рост объемов продаж. Причем, следует отметить, что данные получены в условиях, когда мировая экономика испытывает на себе последствия глубочайшего финансово-экономического кризиса и экономический рост измеряется в лучшем случае 1–2%», — отмечает директор департамента анализа данных АО «НИТ» Ринат Жукенов.
Семинар будет проходить в течение двух дней, 16 и 17 августа. Планируется, что по итогам обсуждений будет составлен согласованный план работ в части применения анализа больших данных.