❓Как большие данные меняют нашу жизнь, обсудили в эфире ПостНауки заместитель директора Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Ольга Максименкова, которая входит в команду разработчиков системы iFORA, и менеджер ML-продуктов в Selectel Антон Чунаев.
Несколько фраз из их диалога приведены на карточках. ⏭
#большие_данные
Несколько фраз из их диалога приведены на карточках. ⏭
#большие_данные
Big Data уже давно стали ликвидным товаром и их роль в экономике будет только возрастать.
🔹В России в 2021 г. каждая 4️⃣-я организация использовала технологии сбора, обработки и анализа больших данных (+3,4 п.п. к уровню 2020 г.).
🔹 Лидирует, ожидаемо, финсектор, где подобные решения для управления активами задействует почти половина организаций.
🔹Кроме того, эти технологии так или иначе внедряет каждая третья организация в семи из 18 анализируемых отраслей, причем нецифровые отрасли (ритейл, высшее образование, здравоохранение) конкурируют с цифровыми (ИТ-отрасль, информация и связь).
👉 По ссылке представлены результаты исследования ИСИЭЗ практик применения технологий сбора, обработки и анализа больших данных в компаниях. А иллюстрация к посту отражает «мнение» алгоритмов ИИ Midjourney по этому вопросу.
⏭ Скоро выйдет новый статсборник серии «Индикаторы цифровой экономики», где использованию цифровых технологий в организациях впервые посвящен целый раздел.
#цифровые_технологии #большие_данные
🔹В России в 2021 г. каждая 4️⃣-я организация использовала технологии сбора, обработки и анализа больших данных (+3,4 п.п. к уровню 2020 г.).
🔹 Лидирует, ожидаемо, финсектор, где подобные решения для управления активами задействует почти половина организаций.
🔹Кроме того, эти технологии так или иначе внедряет каждая третья организация в семи из 18 анализируемых отраслей, причем нецифровые отрасли (ритейл, высшее образование, здравоохранение) конкурируют с цифровыми (ИТ-отрасль, информация и связь).
👉 По ссылке представлены результаты исследования ИСИЭЗ практик применения технологий сбора, обработки и анализа больших данных в компаниях. А иллюстрация к посту отражает «мнение» алгоритмов ИИ Midjourney по этому вопросу.
⏭ Скоро выйдет новый статсборник серии «Индикаторы цифровой экономики», где использованию цифровых технологий в организациях впервые посвящен целый раздел.
#цифровые_технологии #большие_данные
Сегодня заканчивает работу Международный научный симпозиум «Форсайт и научно-техническая и инновационная политика» в составе XXIV Ясинской (Апрельской) конференции НИУ ВШЭ, организованный ИСИЭЗ в рамках Научного «Центра междисциплинарных исследований человеческого потенциала» и Кафедры ЮНЕСКО по исследованиям будущего НИУ ВШЭ.
Предлагаем ознакомиться с его подробной программой и обращаем внимание на мероприятия второго дня:
10:00–11:30 сессия 3 «Большие данные в Форсайт-исследованиях»
11:45–13:30 сессия 4 «Рейтинг инновационной привлекательности мировых городов HSE
GCII 2023: ключевые открытия и история создания» (создатели нового рейтинга расскажут об исследовательской «кухне»)
13:45–15:15 сессия 5 «Научно-техническая и инновационная политики: современные тенденции и вызовы»
15:30–17:20 Сессия 6 «Инновации для устойчивого развития»
С докладами выступят представители ведущих научно-образовательных центров и компаний из таких стран, как Россия, Бразилия, Великобритания, Казахстан, Китай, ЮАР и др.
Рабочие языки: русский и английский (синхронный перевод)
Подключиться к платформе Webinar.ru можно по ссылке.
#Ясинка #Форсайт #НТИ_политика
#большие_данные #цифровая_трансформация
Предлагаем ознакомиться с его подробной программой и обращаем внимание на мероприятия второго дня:
10:00–11:30 сессия 3 «Большие данные в Форсайт-исследованиях»
11:45–13:30 сессия 4 «Рейтинг инновационной привлекательности мировых городов HSE
GCII 2023: ключевые открытия и история создания» (создатели нового рейтинга расскажут об исследовательской «кухне»)
13:45–15:15 сессия 5 «Научно-техническая и инновационная политики: современные тенденции и вызовы»
15:30–17:20 Сессия 6 «Инновации для устойчивого развития»
С докладами выступят представители ведущих научно-образовательных центров и компаний из таких стран, как Россия, Бразилия, Великобритания, Казахстан, Китай, ЮАР и др.
Рабочие языки: русский и английский (синхронный перевод)
Подключиться к платформе Webinar.ru можно по ссылке.
#Ясинка #Форсайт #НТИ_политика
#большие_данные #цифровая_трансформация
К 2030 году Россия может получить цифрового двойника экономики, а связанное с большими данными (Big Data) направление планируется оформить в новый нацпроект, пишет «Независимая газета».
Издание сопоставляет планы органов власти с результатами исследований ряда think tanks, в частности цитирует экспресс-информацию ИСИЭЗ «Китай: топ-15 технологических трендов цифровой трансформации».
#большие_данные #iFORA
Издание сопоставляет планы органов власти с результатами исследований ряда think tanks, в частности цитирует экспресс-информацию ИСИЭЗ «Китай: топ-15 технологических трендов цифровой трансформации».
#большие_данные #iFORA
Независимая
Big Data по-русски пошла в рост / Экономика / Независимая газета
Большие данные (Big Data) – одно из самых многообещающих направлений цифрового развития, на которое уже сделали ставку, например, власти Китая и которое скоро будет оформлено в новый нацпроект в России. Главное – определиться в нацпроекте с целевым результатом…
К теме управления большими данными в России в контексте проработки нацпроекта «Экономика данных» обращается «Независимая газета».
Чтобы данные стали фактором производства во всей экономике, особенно в реальном секторе (в промышленности, сельском хозяйстве и т.п.), предстоит пройти длинный путь, считает замдиректора Центра стратегий и программ ИСИЭЗ Тамара Зинина. Причем важна готовность к изменениям не только госаппарата, но и бизнеса.
🗣️ Для отдельных групп компаний (в первую очередь это крупные цифровые платформы, агрегаторы, телеком-операторы, банки, соцсети, маркетплейсы) данные, безусловно, не просто фактор производства, но и условие их существования, — подчеркивает Тамара Зинина. — Эти игроки уже хорошо научились работать с большими данными, извлекать из них ценность.
В то же время, по результатам проведенного нами опроса бизнеса, около 6–8% компаний в экономике, собирающих большие данные разных видов, никак эти данные не анализируют и не используют для совершенствования своей деятельности. При этом в среднем 25% компаний собирают большие данные.
Для многих видов данных источник и потребитель — разный. Например, больницы собирают данные о симптомах, течении болезней, медицинские снимки, а компании, которые разрабатывают инструменты диагностики на основе искусственного интеллекта, заинтересованы в этих данных (конечно, обезличенных), чтобы обучать нейросетевые модели. Именно поэтому обеспечение обмена данными, развитие рынка данных — ключевое условие извлечения из них максимальной ценности для экономики и общества🗣️ .
См. также наш недавний обзор подходов к управлению данными в ведущих странах мира.
#цифровая_трансформация #большие_данные
Чтобы данные стали фактором производства во всей экономике, особенно в реальном секторе (в промышленности, сельском хозяйстве и т.п.), предстоит пройти длинный путь, считает замдиректора Центра стратегий и программ ИСИЭЗ Тамара Зинина. Причем важна готовность к изменениям не только госаппарата, но и бизнеса.
В то же время, по результатам проведенного нами опроса бизнеса, около 6–8% компаний в экономике, собирающих большие данные разных видов, никак эти данные не анализируют и не используют для совершенствования своей деятельности. При этом в среднем 25% компаний собирают большие данные.
Для многих видов данных источник и потребитель — разный. Например, больницы собирают данные о симптомах, течении болезней, медицинские снимки, а компании, которые разрабатывают инструменты диагностики на основе искусственного интеллекта, заинтересованы в этих данных (конечно, обезличенных), чтобы обучать нейросетевые модели. Именно поэтому обеспечение обмена данными, развитие рынка данных — ключевое условие извлечения из них максимальной ценности для экономики и общества
См. также наш недавний обзор подходов к управлению данными в ведущих странах мира.
#цифровая_трансформация #большие_данные
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
issek.hse.ru
Экономика данных: мировые подходы к управлению
В последние годы многие государства усилили интерес к развитию экономики данных. Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ проанализировал зарубежные документы стратегического…
www.hse.ru
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера…
В Вышке недавно прошла масштабная конференция по машинному обучению Fall into ML, участники которой обсудили последние достижения в сфере ИИ и их практическое применение в различных отраслях.
В рамках организованного ИСИЭЗ воркшопа «Наука для бизнеса: вызовы и ИИ-решения» руководители Центра стратегической аналитики и больших данных (его команда разрабатывает iFORA) Константин Вишневский и Дмитрий Загорулькин продемонстрировали возможности визуальной аналитики и решения реальных бизнес-задач. О рассмотренных кейсах подробнее в новости на сайте iFORA.
#большие_данные #ИИ
В рамках организованного ИСИЭЗ воркшопа «Наука для бизнеса: вызовы и ИИ-решения» руководители Центра стратегической аналитики и больших данных (его команда разрабатывает iFORA) Константин Вишневский и Дмитрий Загорулькин продемонстрировали возможности визуальной аналитики и решения реальных бизнес-задач. О рассмотренных кейсах подробнее в новости на сайте iFORA.
#большие_данные #ИИ
issek.hse.ru
Большие данные для ИИ
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ продолжает изучать решения и практики, связанные с технологиями искусственного интеллекта, и анализирует масштабы использования при…
Большие данные сами по себе малоприменимы, для их использования нужны специальные инструменты, главным образом на основе искусственного интеллекта. В свою очередь, обучать ИИ-модели невозможно без больших данных.
ИСИЭЗ анализирует масштабы использования массивов больших данных (МБД) при внедрении ИИ-технологий и обеспеченность пользователей МБД необходимым для их обработки оборудованием, кадрами и компетенциями.
ℹ️Оценки основаны на данных специализированного статистического обследования более 2,3 тыс. организаций различных отраслей, проведенного в 2024 году.
Выводы такие:
▫️Среди организаций, работающих с ИИ-технологиями, более четверти (28,6%) используют в своей деятельности массивы больших данных и только 9,8% их применяют именно в целях работы с ИИ. Активнее всего это делают компании сектора информации и связи.
▫️Три четверти компаний проводят аналитику больших данных силами штатных сотрудников, 9,7% полностью делегируют эту задачу внешним контрагентам, 14,7% комбинируют оба подхода.
▫️Лишь 4,6% обследованных организаций, использующих в своей деятельности МБД, не занимаются аналитикой больших данных. Катализатором повышения эффективности работы с данными для них могут стать именно решения на основе искусственного интеллекта, которые в тандеме значительно повышают инновационный потенциал организаций.
👉По ссылке подробнее, в том числе о барьерах для использования больших данных и подходах к их хранению.
#ИИ #большие_данные
ИСИЭЗ анализирует масштабы использования массивов больших данных (МБД) при внедрении ИИ-технологий и обеспеченность пользователей МБД необходимым для их обработки оборудованием, кадрами и компетенциями.
ℹ️Оценки основаны на данных специализированного статистического обследования более 2,3 тыс. организаций различных отраслей, проведенного в 2024 году.
Выводы такие:
▫️Среди организаций, работающих с ИИ-технологиями, более четверти (28,6%) используют в своей деятельности массивы больших данных и только 9,8% их применяют именно в целях работы с ИИ. Активнее всего это делают компании сектора информации и связи.
▫️Три четверти компаний проводят аналитику больших данных силами штатных сотрудников, 9,7% полностью делегируют эту задачу внешним контрагентам, 14,7% комбинируют оба подхода.
▫️Лишь 4,6% обследованных организаций, использующих в своей деятельности МБД, не занимаются аналитикой больших данных. Катализатором повышения эффективности работы с данными для них могут стать именно решения на основе искусственного интеллекта, которые в тандеме значительно повышают инновационный потенциал организаций.
👉По ссылке подробнее, в том числе о барьерах для использования больших данных и подходах к их хранению.
#ИИ #большие_данные