Роль ИИ в подготовке и анализе данных

Разберём, как встроить ИИ в подготовку и анализ данных так, чтобы он снижал стоимость аналитического контура, помогал контролировать качество данных и усиливал управленческие решения, а не создавал новые риски.

Практический вебинар
для руководителей аналитики, BI и цифровой трансформации

Хочу на вебинар!

19:00 МСК

10 ноября, вторник

работать с неопределённостью, доверительными интервалами и качеством выводов

находить ошибки до того, как они попадут в отчёты и решения

перестраивать роль владельца метрик в сторону product ownership

оценивать влияние ИИ на TCO аналитического контура

За 60 минут вы узнаете, как:

Программа вебинара

ИИ в аналитике: где он даёт эффект, а где создаёт новую стоимость

Разберём, какие задачи в подготовке и анализе данных ИИ действительно помогает ускорить, а где его использование может увеличить затраты, усложнить архитектуру и добавить новые точки контроля.

TCO аналитического контура: считать нужно не только лицензии

Поговорим о полной стоимости аналитики: инфраструктура, подготовка данных, интеграции, поддержка моделей, проверка качества, обучение команды, сопровождение сценариев и цена ошибок в управленческих решениях.

«Ветряная мельница ошибок»: как неточности проходят через данные, модели и отчёты

Покажем, как ошибка на входе усиливается на следующих этапах: в подготовке данных, расчётах, модели, визуализации и интерпретации. Разберём, почему ИИ не отменяет контроль качества, а делает его критически важным.

Доверительные интервалы: почему бизнесу нужен не один ответ, а уровень уверенности

Обсудим, как работать с неопределённостью в данных и аналитических выводах. Почему руководителю важно видеть не только результат, но и степень доверия к нему, диапазон возможных значений и риск ошибочной интерпретации.

Metrics owner становится product owner

Разберём, почему владелец метрики больше не может отвечать только за формулу. Теперь зона ответственности шире: качество данных, логика расчёта, пользовательский сценарий, интерпретация и влияние метрики на реальные решения.

Компетенции команды: что меняется с появлением ИИ

Поговорим о навыках, которые становятся обязательными: постановка задач для ИИ, понимание ограничений моделей, проверка результата, работа с бизнес-правилами, контроль качества данных и умение переводить аналитический вывод в действие.

Сооснователь и директор компании Loginom. Более 30 лет опыта в анализе данных и продвинутой аналитике. Специалист в области систем принятия решений, AI, моделирования и оптимизации.

Алексей Арустамов

Мария Гирда

Технический эксперт Fastboard. Проекты для 200+ компаний – Леруа Мерлен, Яндекс, Правительство Москвы, РЖД, КЖД.

Кому будет полезно

Руководителям аналитики и BI...

...если нужно понять, как встроить ИИ в аналитический процесс без роста хаоса, дублирования расчётов и потери доверия к данным.

Руководителям цифровой трансформации...

...если важно оценить, где ИИ снижает стоимость аналитического контура, а где требует новой архитектуры, процессов и ответственности.

Data / Analytics product owners...

...если вы отвечаете за метрики, витрины, отчёты или аналитические продукты и хотите перейти от поддержки отчётности к управлению ценностью аналитики для бизнеса.

Бизнес-заказчикам аналитики...

...если вы принимаете решения на основе отчётов, прогнозов и моделей, но хотите лучше понимать качество данных, ограничения ИИ и степень доверия к аналитическим выводам.

Все материалы к вебинару
в нашем канале!

Посмотреть

Почему стоит прийти

Поймёте реальную экономику ИИ в аналитике

ИИ может ускорить подготовку данных и анализ, но его эффект нужно считать через TCO: инфраструктуру, поддержку, качество данных, проверку результата и стоимость ошибочных решений.

Увидите, где возникают ошибки

Разберём, как неточности проходят через весь аналитический контур: от исходных данных до модели, отчёта и управленческого решения.

Разберётесь с неопределённостью

Поговорим о доверительных интервалах, риске неправильной интерпретации и том, почему бизнесу важно видеть не только цифру, но и уровень уверенности в ней.

Поймёте, как меняется ответственность за метрики

Обсудим, почему metrics owner всё чаще становится product owner: отвечает не только за показатель, но и за его качество, смысл, сценарий использования и влияние на решение.

Бонус для участников

Чек-лист: готов ли ваш аналитический
контур к ИИ

1

Данные и источники

2

Качество и воспроизводимость расчётов

3

Зоны риска при использовании ИИ

4

Метрики и владельцы ответственности

5

Процессы проверки результата