01ИзданиеИнтервью
Data Ocean
платформа данных
Заголовок интервью № 1 о Data Ocean — до 90 знаков
Лид 200–250 знаков: главный тезис спикера и почему он важен рынку
СпикерИмя Фамилия, должность
Читать интервью
Data Sapience: только полезное и ничего лишнего
Раз в две недели — только ценная аналитика.
Самые важные и интересные новости в одном письме.
Самые важные и интересные новости в одном письме.
Нажмите «принять», если вы соглашаетесь с условиями обработки куки‑файлов/cookie-файлов и данных о поведении на сайте, нужных нам для аналитики. Запретить обработку куки‑файлов/cookie-файлов можно через браузер
Data Sapience Data Day 2026 · лонгрид
Data Sapience
Data Day 2026
В своей стихИИ
Шесть больших публикаций о платформах данных и ИИ выходят по одной. После конференции здесь появится разбор каждого выступления.
Шесть больших публикаций о платформах данных и ИИ — и отдельный разбор каждого выступления конференции.
Абзац-анонс 300–400 знаков: когда и где пройдёт конференция, главные темы дня
Абзац-итог конференции 300–400 знаков: когда и где прошла, сколько участников, главные темы дня
Фундамент
«Чем прочнее этот фундамент, тем дальше светит ИИ, как маяк с высокой башни»
Подводка 1–2 предложения: о чём шесть публикаций и как они связаны
02ИзданиеИнтервью
Data Ocean
платформа данных
Заголовок интервью № 2 о Data Ocean — до 90 знаков
Лид 200–250 знаков: другой угол — экономика, миграция или ИИ-готовность платформы
СпикерИмя Фамилия, должность
Читать интервью03ИзданиеИнтервью
Data Ocean Governance · EMM + DQ
управление метаданными и качеством данных: каталог, бизнес-глоссарий, дата-контракты и инциденты
Заголовок интервью о метаданных и качестве данных
Лид 200–250 знаков
СпикерИмя Фамилия, должность
Читать интервью04ИзданиеИнтервью
Data Ocean Governance · MDM
управление мастер-данными: очистка, обогащение, стандартизация, дедупликация
Заголовок интервью о мастер-данных
Лид 200–250 знаков
СпикерИмя Фамилия, должность
Читать интервью05ИзданиеИнтервью
Data Ocean Governance · Ingresso One
организация и автоматизация работы со справочными (НСИ) и пользовательскими данными
Заголовок интервью о НСИ
Лид 200–250 знаков
СпикерИмя Фамилия, должность
Читать интервью06ХабрСтатья
ИИ в мастер-данных
Data Ocean Governance · MDM
Заголовок статьи на Хабре — до 80 знаков
Лид: какую задачу мастер-данных решает ИИ и что показала практика
АвторИмя Фамилия, должность
Читать на ХабреВыступления конференции
Каждое выступление — отдельная публикация
Фото со сцены, краткий пересказ и запись доклада. Кейсы клиентов разобраны подробно, по ссылке из карточки.
фото дискуссии
фото со сценыСберБанкГазпромбанкучастники уточняются
«ИИ в данных и ИИ в работе Data people команд»
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
01
фото спикера
фото со сценыСпикер уточняется
Тема выступления уточняется
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
02
фото со сценыЮрий Селивановуправляющий директор
StarshipRocks: пилотный запуск в Сбере
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
03
фото со сценыИгорь Гончаровруководитель службы управления данными
Миграция хранилища Уралсиба на Data Ocean Nova: вопрос, подходит ли Lakehouse для DWH, закрыт!
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
04
фото со сценыАлексей Чудиновначальник департамента развития корпоративных аналитических платформ
AI-миграция с легаси КХД в Lakehouse-платформу
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
05
фото со сценыЕвгений ВилковCPO Data Ocean
Готовность платформы Data Ocean к ИИ-вызовам. Планы развития.
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
06
фото со сценыОлег БаженовCDO
Опыт миграции DWH+BI со стека MS на стек российского вендора Data Sapience
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
07
фото спикера
фото со сценыСергей Кулешовруководитель группы архитектуры данных
Тема выступления уточняется
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
08
фото со сценыКирилл Зельвянскийруководитель BI и DWH
Data Governance — путь Гранд-Трейда
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
09
Роман Зарубинлидер IT-платформы
Алёна Аникинаруководитель по поддержке системных данных
Практическое внедрение каталога данных: от инфраструктуры до бизнес-метрик
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
10
фото со сценыКирилл ЕвдокимовCPO Data Ocean Governance (EMM+DQ)
Data Ocean Governance: эволюция в эпоху ИИ
Абзац описания 350–450 знаков: задача, что сделали, главный результат с цифрой, одна цитата спикера
11
После конференции
Итоги Data Sapience
Data Day 2026
Материалы по следам конференции появляются здесь по мере выхода: разговор о том, зачем она нужна, новые продукты, сверка планов с результатами и данные опроса участников.
фото спикера
ИзданиеИнтервью
Андрей Кондратовдолжность
Заголовок интервью о Data Sapience Data Day 2026 — до 90 знаков
Лид 200–250 знаков: зачем компания проводит конференцию, что изменилось за год и что дальше
Цитата спикера, одно-два предложенияЧитать интервью
ПлощадкаОбзор
Заголовок материала о новых продуктах, показанных на конференции
Лид 200–250 знаков: что представили и для каких задач
Продукт 1что нового — одна строкаПодробнее
Продукт 2что нового — одна строкаПодробнее
Продукт 3что нового — одна строкаПодробнее
ПлощадкаСверка
Обещали — сделали
Лид: что компания обещала на прошлой конференции и что из этого готово к Data Sapience Data Day 2026
Обещали год назадСделали к Data Sapience Data Day 2026Статус
Обещание 1Что сделаноСделано
Обещание 2Что сделаноСделано
Обещание 3Что сделано и что осталосьВ работе
Обещание 4Почему и на когдаПеренесено
ИсследованиеPDF
Название исследования по данным опроса участников
Методика: сколько участников ответили, когда проходил опрос, кто в выборке
[NN] %доля участников, которые … — одна строка
[NN] %доля участников, которые … — одна строка
[NN] %доля участников, которые … — одна строка