В нем проявились два больших тренда: демократизация аналитики и ее ускорение. Запуск единого окна позволил разным подразделениям «Магнита» в считанные минуты прогнозировать результаты промоакций на базе синергии самых разных данных — от свойств товаров и особенностей торговых точек до погоды и сезонных изменений спроса

Искусственный интеллект и геоаналитика позволили ведомству сделать выявление незарегистрированных объектов недвижимости массовым и быстрым: с 7 тыс. объектов в год скорость выявления выросла до 40 тыс. в день.

В основу проекта легло объединение всех данных столичного транспорта — от метро до самокатов, то позволило выстроить персонализированные коммуникации с каждым пассажиром и прогнозировать загруженность транспорта.

Компании не только объединили свои данные, чтобы монетизировать знания о клиенте, но и выстроили механизмы обмена данными через API. Это позволило встроить данные одной компании в бизнес-процессы другой. Проект ярко продемонстрировал тенденцию развития дата-партнерств.

Компания по заказу «Роскосмоса» создала геоинформационную платформу с 27 аналитическими сервисами для самых разных отраслей: строительства, сельского хозяйства, надзорно-контрольных мероприятий, мониторинга чрезвычайных ситуаций и многих других.

В программе представлены нестандартные подходы к подготовке специалистов по работе с данными. Собрана междисциплинарная команда преподаватели, которые дают возможность студентам с первых дней погрузиться в исследовательскую деятельность и получить практический опыт работы с нейросетевыми моделями, методами моделирования рассуждений, планирования поведения.

При изучении конкурсных заявок члены жюри искали лучший образовательный проект по дата-сайенс, находящийся за периметром классической системы высшего образования. Курсы BigData Team на английском языке прошли более 100 тыс. слушателей. Более 50% специалистов по Big Data и Machine Learning в России начали свой путь именно с этой образовательной площадкой.

Команда телекоммуникационного оператора реализовала полномасштабный сервис по лидогенерации «под ключ». Применение в этом продукте каскада моделей машинного обучения и сложнейшей инфраструктуры позволяет получить идеальные аудиторные сегменты под конкретные финансовые продукты.

До настоящего момента отсутствовали российские решения в области оптимизации, способные конкурировать с иностранными аналогами. ВТБ благодаря партнерству с МФТИ удалось превзойти аналогичные решения в части задач на финансовых рынках.

Компания разработала платформу прогнозной аналитики и управления рисками на основе искусственного интеллекта Webiomed. Это первая в России AI-система, зарегистрированная Росздравнадзором как программное медицинское изделие. Использование системы помогает сократить в 10 раз время обработки врачом медицинских данных пациента при диагностике.

Разработка помогает агрономам собрать информацию с полей в единую систему и обработать с помощью алгоритмов, прогнозируя развитие ситуации. Применение системы Skyscout увеличивает урожайность до 15%, объем обслуживаемых площадей — в 2,5 раза. Решение позволяет сэкономить на 20% удобрения, семена и средства защиты растений.

Компания строит таргетинг на основании транзакционных данных о покупках пользователей. Команда разработчиков первыми создали продукты по анализу эффективности диджитал и ТВ рекламы совместно с крупнейшими операторами связи и ритейлом.