Управление данными в промышленности с ИИ: лучшие практики и инструменты
Сегодня способность быстро найти нужную информацию и проанализировать данные критична для конкурентоспособности промышленного предприятия. На вебинаре мы разберем, как компании из реального сектора внедряют умные системы управления данными, автоматизируют поиск и анализ через единый интерфейс. 📌 Это видео для вас, если вы: - IT-директор или руководитель IT-отдела предприятия, ищущий решение для управления разнородными данными в 50+ системах - Менеджер производства, который тратит часы на поиск информации о поставщиках, регламентах и технических характеристиках - Специалист по цифровизации, внедряющий ИИ-инструменты для оптимизации бизнес-процессов без больших вычислительных затрат - Лидер трансформации, который хочет показать ROI автоматизации рутинных операций при сохранении контроля над качеством решений ⏱️ Что вы услышите в вебинаре: 00:00:42 — Введение 00:07:18 — Цели встречи: как ИИ решает проблемы управления разнородными данными 00:08:11— 3 основные проблемы промышленных предприятий: разрозненность данных, актуальность информации, внешние источники 00:11:27 — Три подхода к управлению данными: база знаний, каталоги данных и поисковая система 00:13:58 — Цели работы с данными: быстрый доступ и аналитика для принятия решений 00:15:45 — Разметка данных и извлечение сущностей: ФИО, организации, суммы договоров через ИИ 00:17:39 — Семантический поиск: нахождение дублирования текста и переиспользования документов 00:19:34 — Виды поиска: полнотекстовый, по смыслу и объединённые результаты в одной выдаче 00:26:02 — Выделение именованных сущностей (NER): автоматическое извлечение структурированных данных из текста 00:29:23 — Кастомизированные пайплайны: автоматические маршруты для типовых задач сотрудников 00:42:41 — Кейс: объединение четырёх источников данных в один интерфейс — результат: поиск в одной точке 00:44:43 — Кейс: снижение времени поиска на 55% через встроенный поиск в ведущие системы 00:45:48 — Кейс: автоматическая каталогизация неструктурированного архива с поиском по семантике 00:47:08 — Кейс: быстрая выдача информации по координатам и поиск происшествий 00:48:09 — Сложности внедрения ИИ в промышленности: недоверие к моделям, завышенные ожидания, вычислительные мощности 00:52:06 — Оценка успеха внедрения: метрики эффективности и повышение удовлетворённости сотрудников 00:57:01— Модели NLP и дообучение: как адаптируются модели под задачи конкретного заказчика 00:58:08 — Практическая задача: автоматизация закупочной деятельности и исключение субъективности ✅ Почему это важно смотреть СЕЙЧАС: Промышленные предприятия теряют часы ежедневно на работу с разнородными источниками данных — это критично для конкурентоспособности Спикеры — эксперты с глубокими знаниями в текстовой аналитике и ИИ, внедрившие решение в крупнейших компаниях реального сектора Узнайте, как избежать типичных ошибок при внедрении ИИ без завышенных ожиданий #УправлениеДанными #КорпоративныйПоиск #ИИдляПредприятия #ТекстоваяАналитика #АвтоматизацияДанных #ИИвПромышленности #ИІЮТекнологии #ЦифровизацияПредприятия #НейросетиNLP #Наумен #2025IT #ЭнтерпрайзАИ #ПоисковаяСистема #ДанныеПредприятия #БизнесПроцессы
Сегодня способность быстро найти нужную информацию и проанализировать данные критична для конкурентоспособности промышленного предприятия. На вебинаре мы разберем, как компании из реального сектора внедряют умные системы управления данными, автоматизируют поиск и анализ через единый интерфейс. 📌 Это видео для вас, если вы: - IT-директор или руководитель IT-отдела предприятия, ищущий решение для управления разнородными данными в 50+ системах - Менеджер производства, который тратит часы на поиск информации о поставщиках, регламентах и технических характеристиках - Специалист по цифровизации, внедряющий ИИ-инструменты для оптимизации бизнес-процессов без больших вычислительных затрат - Лидер трансформации, который хочет показать ROI автоматизации рутинных операций при сохранении контроля над качеством решений ⏱️ Что вы услышите в вебинаре: 00:00:42 — Введение 00:07:18 — Цели встречи: как ИИ решает проблемы управления разнородными данными 00:08:11— 3 основные проблемы промышленных предприятий: разрозненность данных, актуальность информации, внешние источники 00:11:27 — Три подхода к управлению данными: база знаний, каталоги данных и поисковая система 00:13:58 — Цели работы с данными: быстрый доступ и аналитика для принятия решений 00:15:45 — Разметка данных и извлечение сущностей: ФИО, организации, суммы договоров через ИИ 00:17:39 — Семантический поиск: нахождение дублирования текста и переиспользования документов 00:19:34 — Виды поиска: полнотекстовый, по смыслу и объединённые результаты в одной выдаче 00:26:02 — Выделение именованных сущностей (NER): автоматическое извлечение структурированных данных из текста 00:29:23 — Кастомизированные пайплайны: автоматические маршруты для типовых задач сотрудников 00:42:41 — Кейс: объединение четырёх источников данных в один интерфейс — результат: поиск в одной точке 00:44:43 — Кейс: снижение времени поиска на 55% через встроенный поиск в ведущие системы 00:45:48 — Кейс: автоматическая каталогизация неструктурированного архива с поиском по семантике 00:47:08 — Кейс: быстрая выдача информации по координатам и поиск происшествий 00:48:09 — Сложности внедрения ИИ в промышленности: недоверие к моделям, завышенные ожидания, вычислительные мощности 00:52:06 — Оценка успеха внедрения: метрики эффективности и повышение удовлетворённости сотрудников 00:57:01— Модели NLP и дообучение: как адаптируются модели под задачи конкретного заказчика 00:58:08 — Практическая задача: автоматизация закупочной деятельности и исключение субъективности ✅ Почему это важно смотреть СЕЙЧАС: Промышленные предприятия теряют часы ежедневно на работу с разнородными источниками данных — это критично для конкурентоспособности Спикеры — эксперты с глубокими знаниями в текстовой аналитике и ИИ, внедрившие решение в крупнейших компаниях реального сектора Узнайте, как избежать типичных ошибок при внедрении ИИ без завышенных ожиданий #УправлениеДанными #КорпоративныйПоиск #ИИдляПредприятия #ТекстоваяАналитика #АвтоматизацияДанных #ИИвПромышленности #ИІЮТекнологии #ЦифровизацияПредприятия #НейросетиNLP #Наумен #2025IT #ЭнтерпрайзАИ #ПоисковаяСистема #ДанныеПредприятия #БизнесПроцессы