Премия
Data
Fusion
Общероссийская кросс-отраслевая премия в области технологий больших данных
15 декабря 2022
– 15 февраля 2023
Приём
заявок
Подать заявку
31 марта 2023
Голосование
жюри
13 апреля 2023
Церемония награждения
award

Номинации

Data Fusion в бизнесе
Прорыв года Монетизация данных
Data Fusion в госсекторе
В масштабах страны Умный регион
Технологии Data Fusion
Вклад в развитие open source Трендсеттер
Data Fusion в образовании
Образовательная инициатива года Обучение работе с данными бизнес-пользователей
Гран-при ВТБ
Бизнес-партнерство в стиле Data Fusion Партнерство в области науки и исследований
Спецноминация Фонда «Сколково»
Data Fusion Stars

Цели премии

Популяризация подхода Data Fusion
Содействие развитию российского рынка технологий, связанных с обработкой больших данных, ИИ, машинного обучения
Общественное признание вклада компаний в развитие подхода Data Fusion в России
Выявление наиболее эффективных проектов по анализу и синергии больших данных в различных отраслях

Жюри

Каем
Кирилл
Фонд «Сколково» Старший вице-президент по инновациям
Кирьянова
Александра
CNews Главный редактор
Кулик
Вадим
ВТБ Заместитель президента-председателя правления
Меньшов
Кирилл
Ростелеком Старший вице-президент по информационным технологиям
Райгородский
Андрей
МФТИ Доктор физико-математических наук, федеральный профессор математики, директор ФПМИ
Потапова
Екатерина
ВШГУ РАНХиГС Академический директор Центра подготовки руководителей и команд цифровой трансформации
Бурнаев
Евгений
Сколтех Доцент по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных
Зеленков
Юрий
НИУ ВШЭ Научный руководитель образовательной программы Бизнес-аналитика и системы больших данных
Саркисов
Тигран
X5 Retail Group Директор по работе с данными
Серебряникова
Анна
Ассоциация больших данных Президент
Мизюрин
Роман
Альфа-банк Руководитель отдела продвинутой аналитики
Мерзляков
Антон
Tele2 Директор по аналитике больших данных
Натекин
Алексей
Open Data Science Директор
Борисенко
Григорий
Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ Заместитель министра
Малькова
Лариса
AXENIX Управляющий директор

Победители

Data Fusion в бизнесе. Монетизация данных
Проект для повышения производительности агрегата непрерывного горячего цинкования с помощью машинного обучения «Ангелина», «Северсталь Диджитал»

Решение позволило перейти от ручного к автоматическому режиму управления скоростью агрегата в технологической части и к автоматическому управлению нагревом полосы в печи термохимического отжига. «Ангелина» сочетает в себе несколько типов моделей, что отвечает подходу Data fusion, а экономический эффект от ее внедрения превысил 100 млн руб.

Андрей Голов, руководитель направления Data Science компании «Северсталь Диджитал»
Data Fusion в бизнесе. Прорыв года
Проект «Высоконагруженные сервисы предоставления аналитики для сотрудников и клиентов»,X5 Tech

Специалисты компании разработали модули «Отчеты» и «Клиентская аналитика» для работы с управленческой отчетностью и историей покупок клиентов. Это помогло уйти от решений западных вендоров и снизить стоимость владения инфраструктурой более чем в два раза, а также вдвое повысить скорость получения данных.

Владимир Ерманченков, менеджер направления развития аналитики «Маркетинг и клиентские данные» X5 Group, получил награду из рук старшего вице-президента ВТБ Сергея Безбогова
Data Fusion в госсекторе
Национальная система маркировки и прослеживаемости «Честный знак», Центр развития перспективных технологий

Система позволяет в режиме онлайн получать информацию о состоянии разных отраслей: динамики производства и импорта, объема запасов и продаж, ценах и наценках по всей цепочке движения товаров. Это помогает снижать нелегальный оборот товаров, предотвращать дефицит и увеличивать налоговые сборы. В систему интегрированы 16 государственных ведомств.

Советник министра цифрового развития Мария Мезенцева вручает награду Сергею Холкину, заместителю гендиректора ЦРПТ
Технологии Data Fusion. Трендсеттер
Система мониторинга состояния водителя «Антисон», КСОР

Решение позволяет отслеживать признаки усталости человека и предотвращать аварии на дорогах, применяется на московском транспорте и в коммерческих организациях. Система мониторинга основана на технологиях искусственного интеллекта, интернета вещей и компьютерного зрения. Операционная система и ПО базируются на технологии многослойных нейронных сетей.

Анна Несмелова, директор по связям с общественностью КСОР
Технологии Data Fusion. Аналитика как сервис
Платформа Stable ID для Programmatic DOOH, «ГПМ Дата»

Платформа позволяет проводить programmatic-закупки инвентаря, наружной рекламы, таргетируя аудитория, управляя показами, измеряя эффект. К ней подключены более тысячи рекламных поверхностей. В 2022 г. в системе было заключено более 300 млн рекламных контрактов.

Инна Кравцова, директор по развитию бизнеса «ГПМ Дата», Евгений Краснов, директор департамента управления дата продуктами «ГПМ Дата», Светлана Лапунова, управляющий директор «ГПМ Дата»
Технологии Data Fusion. Вклад в развитие open source
Middleware-решение для работы с данными Tarantool, VK Tech

Технология помогает крупнейшим российским банкам, телеком-операторам и ритейлерам ускорить обработку данных и создать фундамент для развития цифровых сервисов нового поколения. «Почта России» в 2022 г. за счет внедрения системы обеспечила доставку данных до клиентских и корпоративных систем в режиме, близком к реальному времени.

Руслан Шагалиев, руководитель группы развития Tarantool, Анна Зосимова, менеджер группы развития Tarantool
Data Fusion в образовании. Образовательная инициатива года
Магистерская программа НИУ ВШЭ и Сколковского института науки и технологий «Математика машинного обучения»

Обучение в магистратуре рассчитано на выпускников программ бакалавриата по математике и компьютерным наукам, нацеленным на построение академической карьеры или работу в R&D центрах ведущих технологических компаний. Студенты программы осваивают курсы по машинному и глубинному обучению, обучению с подкреплением, оптимизации, теории вероятностей в пространствах высокой размерности, методам генерации данных, вычислительной математике и другим направлениям.

Алексей Наумов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных, Иван Оселедец, директор Центра технологий ИИ Сколтеха
Data Fusion в образовании. Обучение работе с данными бизнес-пользователей
Система развития практических компетенций сотрудников по аналитике и управлению данными, «Газпромнефть»

В компании сложилась комплексная система развития компетенций профессиональных аналитиков и бизнес-сотрудников. Она включает в себя образовательные программы и инновационные обучающие мероприятия, которые позволяют повысить грамотность сотрудников в работе с данными.

Иван Черницын, начальник управления аналитических решений, технологий больших данных и ИИ дирекции региональных продаж «Газпромнефти»
Бизнес-партнерство в стиле Data Fusion. Гран-при ВТБ
Алгоритмы глубокого машинного обучения обработки данных по рынку ценных бумаг, Московская биржа

ККомпания предоставила инновационные решения и исследования в области технологий ИИ для задач анализа финансовых и неструктурированных данных.

Сергей Шлык, директор по информационным сервисам национального расчетного депозитария, получает награду из рук Сергея Голицына, замруководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ
Бизнес-партнерство в стиле Data Fusion. Гран-при ВТБ
Алгоритмы глубокого машинного обучения обработки данных по рынку ценных бумаг, «СКАН-интерфакс»

Компания предоставила инновационные решения и исследования в области технологий ИИ для задач анализа финансовых и неструктурированных данных.

Юлия Михайлова, директор по развитию системы управления репутацией и медиа-анализа компании «СКАН-интерфакс»
Партнерство в области науки и исследований. Гран-при ВТБ
Имортозащищенная технология криптоанклава, МФТИ

Технология создана в рамках совместного исследовательского проекта лаборатории по созданию инновационных решений в области технологий безопасной передачи данных и искусственного интеллекта.

Сергей Тренин, руководитель ключевых научно-технических направлений Лаборатории прикладных исследований Физтех школы прикладной математики и информатики МФТИ
Data Fusion Stars. Спецноминация «Сколково»
1 место
Проект Geometa, Gems development

Система принятия решений по управлению умными городами создана на основе искусственного интеллекта, ГИС-технологии и подхода Data Fusion. Решение умеет обрабатывать одновременно большой объем данных, чтобы предоставлять их управляющим структурам в виде понятных выводов и метрик.

Георгий Пашнин, архитектор Gems development
Data Fusion Stars. Спецноминация «Сколково»
2 место
Система поддержки принятия решений для торговых центров, «Фокус технологии»

Платформа позволяет руководителям ТЦ следить за тем, как меняется поведение покупателей. Система обрабатывает данные с камер, сенсоров и других датчиков, помогая руководителям в принятии ежедневных решений и формировании долгосрочной стратегии компании.

Алексей Князев, основатель «Фокус технологии»
Data Fusion Stars. Спецноминация «Сколково»
3 место
Технологическая платформа для анализа спутниковой и аэрофотосъемки с помощью искусственного интеллекта и блокчейн-технологий, SR Data

Платформа предоставляет качественные космические и аэрофотоснимки для решения прикладных задач, например, для обнаружения незаконных застроек и сооружений.

Артур Судариков, руководитель разработки SR Data, Игорь Кожелин, основатель SR Data
Проект для повышения производительности агрегата непрерывного горячего цинкования с помощью машинного обучения «Ангелина», «Северсталь Диджитал»
Номинация:
Data Fusion в бизнесе. Монетизация данных
Проект «Высоконагруженные сервисы предоставления аналитики для сотрудников и клиентов», X5 Tech
Номинация:
Data Fusion в бизнесе. Прорыв года
Национальная система маркировки и прослеживаемости «Честный знак», Центр развития перспективных технологий
Номинация:
Data Fusion в госсекторе
Система мониторинга состояния водителя «Антисон», КСОР
Номинация:
Технологии Data Fusion. Трендсеттер
Платформа Stable ID для Programmatic DOOH, «ГПМ Дата»
Номинация:
Технологии Data Fusion. Аналитика как сервис
Middleware-решение для работы с данными Tarantool, VK Tech
Номинация:
Технологии Data Fusion. Вклад в развитие open source
Магистерская программа НИУ ВШЭ и Сколковского института науки и технологий «Математика машинного обучения»
Номинация:
Data Fusion в образовании. Образовательная инициатива года
Система развития практических компетенций сотрудников по аналитике и управлению данными, «Газпромнефть»
Номинация:
Data Fusion в образовании. Обучение работе с данными бизнес-пользователей
Алгоритмы глубокого машинного обучения обработки данных по рынку ценных бумаг, Московская биржа
Номинация:
Бизнес-партнерство в стиле Data Fusion. Гран-при ВТБ
Алгоритмы глубокого машинного обучения обработки данных по рынку ценных бумаг, «СКАН-интерфакс»
Номинация:
Бизнес-партнерство в стиле Data Fusion. Гран-при ВТБ
Имортозащищенная технология криптоанклава, МФТИ
Номинация:
Партнерство в области науки и исследований. Гран-при ВТБ
Проект Geometa, Gems development
Номинация:
Data Fusion Stars. Спецноминация «Сколково»
1 место
Система поддержки принятия решений для торговых центров, «Фокус технологии»
Номинация:
Data Fusion Stars. Спецноминация «Сколково»
2 место
Технологическая платформа для анализа спутниковой и аэрофотосъемки с помощью искусственного интеллекта и блокчейн-технологий, SR Data
Номинация:
Data Fusion Stars. Спецноминация «Сколково»
3 место

FAQ

Какие бизнес-проекты могут участвовать в конкурсе?
Какие государственные проекты могут участвовать в конкурсе?
Какие образовательные проекты могут участвовать в конкурсе?
Какие компании могут участвовать в спецноминации «Data Fusion Stars»?
По каким критериям будут оцениваться заявки?
Что получат победители?

Спонсоры

Генеральный спонсор

Организаторы и операторы