Как монетизировать данные с помощью AI: практический воркшоп Datanomix в Алматы

24 июня команда Datanomix провела практический воркшоп в Алматы на тему «Данные как актив: практическая монетизация с ИИ». Мероприятие прошло в отеле DoubleTree by Hilton и собрало более 40 участников – CDO, CIO, Head of Data, а также продуктовых и бизнес-руководителей, заинтересованных в извлечении реальной ценности из данных.

Воркшоп был построен вокруг конкретных шагов по генерации и отбору идей монетизации, анализа их потенциала (по модели Impact × Effort) и проектирования архитектуры реализации на базе Qlik и Talend. Участники получили инструмент, который позволяет сразу же применять полученные знания на практике, формируя пилотные гипотезы для своих команд.

  • Александр Полоротов открыл воркшоп с разбором причин, по которым внедрение AI в компаниях часто не даёт ожидаемого эффекта, и представил подходы, позволяющие этого избежать.
  • Никита Сусоев поделился кейсами внедрения AI у клиентов Datanomix, продемонстрировал влияние решений на бизнес-метрики и представил фреймворк, который используется в брейншторм-сессиях с заказчиками. Все участники получили доступ к веб-приложению, реализующему этот фреймворк – оно было создано исключительно с помощью AI-инструментов.
  • Александр Кособоков рассказал о современных подходах к построению дата-архитектуры в эпоху активного внедрения AI.
  • Айнaш Гайсина акцентировала внимание на управлении изменениями и о том, как обеспечить бесшовную интеграцию новых технологий в крупные организации.

По итогам мероприятия участники поделились отзывами:

  • “Интересен был подход внедрения ИИ – от генерации гипотез до оценки через Impact-Effort. Особенно запомнился фреймворк и открытый обмен кейсами”.
  • “Понравился фреймворк поиска и скоринга гипотез применения AI дал чёткую структуру. Планирую повторить с командой”.
  • “Важно, что прозвучали не только плюсы, но и реальные ограничения — это создало ощущение честного, зрелого разговора о технологиях”.

В Datanomix уверены: извлекать прибыль из данных можно только тогда, когда AI‑инициативы опираются на реальные задачи бизнеса, архитектурно и организационно готовы к внедрению.

Комментарии 0

Авторизуйтесь чтобы оставить комментарий