Как экономически эффективно хранить корпоративные данные?

Аналитика в облаке на базе VK.Cloud и Arenadata

ВЕБИНАРЫ ПРОЕКТА DIGITAL4FOOD

бесплатно
20 ноября
онлайн-трансляция
11:00 - 12:00

На вебинаре:

Совместно разработаем инструмент для принятия решений — матрицу оценки, которая позволит сделать осознанный выбор типа инсталляции с учетом потребностей компании.
Разберем основные и не очевидные факторы, которые влияют на итоговую стоимость.
Сравним стоимость построения и эксплуатации корпоративного хранилища данных в облачной или локальной инфраструктуре.
Обсудим современные подходы к хранению и анализу данных.
*
По итогам вебинара участники получат:
  • экономическую модель построения и эксплуатации корпоративного хранилища данных в облаке и на собственной инфраструктуре

  • матрицу оценки важности факторов для выбора способа размещения КХД.
Антон Близгарев
директор по развитию облачного бизнеса компании Arenadata
Алексей Пятов
заместитель директора департамента бизнес-решений VK Cloud по платформе данных и машинному обучению
Опытом поделятся
  • Более 20 лет опыта работы в B2C и B2B сегментах.

  • Более 10 лет работы в партнерском департаменте Microsoft. Практикующий бизнес-тренер.

  • Разработал, развернул и настроил систему стратегического партнерства с облачными провайдерами.

  • Создал тренинг по продуктам Arenadata и обучил более 600 человек.
  • Более 15 лет опыта в сфере обработки и анализа данных.

  • В 2017-2022 отвечал за аналитические проекты в гос.секторе России и стран ближнего зарубежья, разработку решений в сфере data science, AI и управления данными.

  • Преподаватель ВШЭ, МГИМО и Школы управления Сколково.

Организатор

Комьюнити и центр компетенций по цифровизации пищевой отрасли.

Информационные партнеры

Как экономически эффективно хранить корпоративные данные?
Мы отправим напоминание с ссылкой на вебинар
за день и за час до начала
Отправляя заявку, вы соглашаетесь с
Политикой Конфиденциальности.
ВЕБИНАРЫ ПРОЕКТА DIGITAL4FOOD
Аналитика в облаке на базе VK.Cloud и Arenadata
20 ноября
11:00 - 12:00