Большие данные и BI: новая архитектура решений в эпоху ИИ

1 декабря 2026 года CNews проводит конференцию «Большие данные и BI: новая архитектура решений в эпоху ИИ». Тема — как российский рынок работы с данными меняется под влиянием импортозамещения и массового внедрения нейросетей. Событие собирает заказчиков из компаний разных отраслей, ИТ-разработчиков, представителей госсектора, аналитиков и независимых экспертов.

Что будут обсуждать

Аналитические инструменты перестали быть конкурентным преимуществом и стали условием работы бизнеса. Громоздкие озёра данных (Data Lake) уступают место более гибкой архитектуре Lake House, а ИИ берёт на себя рутинную сборку дашбордов и освобождает аналитиков для стратегических задач. За технологиями встаёт вопрос экономики: высокая стоимость инфраструктуры и дефицит специалистов упираются в монетизацию данных и окупаемость проектов.

Цель и главные темы

Цель конференции — свести заказчиков, ИТ-вендоров и госсектор, чтобы обсудить, как строить архитектуру работы с данными и получать с неё прибыль. Ключевые направления программы:

• российский рынок больших данных: объём, темпы роста до 2030 года, доступ бизнеса к государственным дата-сетам;

• практика импортозамещения: переход с западных BI-инструментов на отечественные платформы и сложности миграции;

• технологический стек и инфраструктура: конкурентоспособность российского ПО, мощности ЦОД, связки Edge Computing + IoT и LLM + аналитика, роль экосистем вроде Яндекса, Сбера и VK;

• барьеры и риски: дефицит кадров, этика работы с данными, «галлюцинации» нейросетей и цена ошибок в моделях;

• бизнес-результаты: окупаемость дата-проектов, переход на data-driven подход и успешные российские кейсы.

Для кого будет полезно

Конференция рассчитана на представителей госведомств, компании всех отраслей, которые уже работают с большими данными и BI или только планируют внедрение, ИТ-компании, которые разрабатывают и внедряют такие продукты, а также аналитиков и независимых экспертов.

Зачем участвовать

На конференции вы сможете:

• разобраться, как переходить с западных BI-платформ на российские и обойти типичные сложности миграции;

• сравнить отечественные продукты по функционалу и стабильности с мировыми аналогами;

• понять, как считать окупаемость дата-проектов и монетизировать накопленные данные;

• сверить свой подход к безопасности и работе с клиентскими данными с практикой крупных экосистем.