Предыдущие конференции: 2014 | 2015
  • Русский
  • English
Поделиться:

Ярослав Недашковский

System Architect at SoftElegance

Ярослав Недашковский

System Architect at SoftElegance

Биография

Получил степень магистра в области прикладной математики и системного анализа в 2008 году в НТУУ «КПИ». С 2004 по 2008 год работал по контракту на Институт биоорганической и нефтехимии НАНУ, Киев. Начинал как инженер-программист в проектах, связанных с добычей полезных ископаемых и визуализации сейсмических данных. С 2011 года работает в SoftElegance, c 2015 занимает позицию системного архитектора. Имеет большой опыт в создании различных успешных SaaS решений, работе с Data Lake, в основном специализируется на распределенной системе, IoT и Big Data.

Доклад

Тема: Диджитализация и анализ данных в нефтяной отрасли: от сбора данных с сенсоров до прогностического анализа

О чем: В SoftEleganceData мы занимаемся построением Data Lake для нефтяной промышленности. За последние 10 лет, благодаря широкому развитию технологий работы с большими данными, облачным вычислениям, повсеместному внедрению сенсоров, нефтяная отрасль получила возможности собирать и анализировать петабайты данных с углеводородных месторождений. Одним из важных аспектов процесса анализа является создание прогностических моделей. Вступление к презентации будет включать в себя обзор архитектуры data lake с кратким описанием технологий, которые используются. Будет представлена основная цель, заставляющая компании решать такие масштабные задачи. В основной части презентации будут продемонстрированы практические примеры сбора данных с нефтяных вышек, их предварительная обработка и дальнейшее использование для построения прогностических моделей. Мы рассмотрим одну из таких моделей, которая позволяет делать прогнозы выхода из строя оборудования, которое используется для интенсификации добычи нефти. Заключение — почему прогностические модели сложно было строить раньше.

Все доклады Ярослав Недашковский

Презентация: Диджитализация и анализ данных в нефтяной отрасли: от сбора данных с сенсоров до прогностического анализа
Level: middle