Steptmn.ru

Степ ТМН
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Каковы элементы круглого стола

Каковы элементы круглого стола?

элементы круглый стол Это модератор, спикеры и зрители. Технически динамика развивается не за круглым столом, а за группой, состоящей из экспертов по определенной теме перед аудиторией..

Обычно есть только один модератор, хотя это может отличаться. Для формирования круглого стола необходимо минимум два участника..

Первый этап — презентация мероприятия и гостей. Далее эксперты высказывают свое мнение в зависимости от цели указанного мероприятия. Наконец, аудитория задает вопросы о вмешательствах.

Мой первый раз

Свой первый настоящий круглый стол я провел 20 лет назад, на второй конференции «Компьютерный бизнес России». Я тогда понятия не имел, что это за работа и почему организатор конференции Александр Прокин, глава агентства «Дейтор», доверил мне, молодому журналисту, организовать и провести открытую дискуссию на тему «Имидж компании».

модератор круглого стола

Источник: фотоархив Dator Communications

Учиться пришлось по ходу подготовки. Первый приглашенный топ-менеджер спросил: «Кто еще будет?». Тут же сочинился список приглашенных, который мы в итоге реализовали на 80%. Еще один директор по маркетингу поинтересовался списком вопросов — и список появился точно так же, на лету. Елена Жуплатова — участница, которой я особенно благодарен — тогда руководила продажами и маркетингом в московском представительстве компании OCS. Она спросила: «А не будет скучно?» — и подбросила две идеи. Первая: пригласить на дискуссию участника с заведомо непопулярными взглядами, которые тот не побоится высказать. Вторая: начать мероприятие с аудиовизуальной заставки, которая поможет слушателям адаптироваться к теме.

Круглый стол прошел на ура. Ролик с рекламой компьютерных компаний за последние восемь лет под аккомпанемент «The Entertainer» Скотта Джоплина с первых минут «включил» аудиторию. «Антагонист» — вице-президент компании, которого я попросил на полтора часа забыть о политкорректности — рубил правду-матку о PR и скрытой рекламе, чем снискал восторг и негодование зала в пропорции 50/50.

Круглый стол по автоматизации планирования

На Online–конференции Planning & Customer collaboration прошел Круглый стол по автоматизации планирования. Участники обсудили вопросы:

1) Зачем нужна единая среда прогнозирования, планирования и принятия решений?
2) Как быстро реагировать на вызовы рынка?
3) В каких случаях стоит использовать машинное обучение и нейросети, а в каких достаточно традиционных систем прогнозирования
4) Порядок подготовки к внедрению проекта machine learning и необходимые слагаемые успешности
5) Почему Data Science проекты тяжело внедрять в бизнес с большой долей «операционки»?
6) Окупаются ли инвестиции в Data Science в задачах, где много данных и понятна метрика качества, например, прогноз спроса, нагрузка на РЦ т.д.?

Читайте так же:
Как можно удлинить ножки стола

Круглый стол по автоматизации

Мы собрали самые интересные высказывания участников Круглого стола:

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: Как быстро реагировать на вызовы рынка?

Егор Алешин, торговая сеть «Магнит»:

Новая скорость принятия решений должна стать культурой компании. поэтому прежде всего, нужно пересматривать операционные процессы. Мы в «Магните» сейчас занимаемся именно этим.

Алексей Батурин, Novo BI:

Чтобы быстро принимать решения, нужно быстро перепланировать, оценивать риски и возможности, анализировать информацию, определять ее значимость для компании. Чтобы делать это быстро, нужно определять, отрабатывать стандарты и увеличивать скорость по цепи поставок.

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: Реагировать на вызовы можно быстро, а можно аккуратно. Действия мы можем выбирать, а вот последствия – нет. Чем здесь полезна единая цифровая среда?

Алексей Батурин, Novo BI:

Единая цифровая среда может помочь в принятии решений. Во-первых, сбор информации осуществляется от всех участников с мест. Во-вторых, машина оценивает качество данных и автоматизирует процессы. Все, что не может сделать человек, может машина: справиться с подготовкой больших объемов данных, рассчитать прогноз, показать риски, перепланировать. Также единая среда помогает повысить скорость обработки информации и принятия решений, повысить точность прогнозов и планов.

Егор Алешин, торговая сеть «Магнит»:

Единая система прогнозирования – это критический фактор для компании, поскольку речь о прогнозе и для коммерции, и для логистики, и для финансов, и для партнеров. Если нет единой системы, где все видят прогнозы, то как-то оценивать KPI и выполнять планы очень трудно.

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: Нужно ли использовать методы машинного обучения (ML) в цепях поставок?

Андрей Андреев, ГК «Балтика»:

В машинное обучение стоит идти, если у вас данные детализированы до товарной строки, до товарной накладной. Если у вас ситуация слайдов «в целом, по компании», то идти в ML не стоит.

Егор Алешин, торговая сеть «Магнит»:

У большинства ритейлеров машинное обучение бывает в виде внутренней разработки, на уровне пилотных проектов. У вендоров отдельным продуктом покупается редко, поскольку и там это все-таки пока комбинация старых добрых методов статистики и элементов ML. Больших проектов, которые полностью работают с данными на машинном обучении, пока нет. Причина, прежде всего, в том, что ML требует инвестиций на уровне полноценного НИОКР, а научные исследования не входят в основные интересы ритейлеров.

Читайте так же:
Как собрать кухонный стол раскладной бабочка

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: В какой момент компания должна решиться и сделать шаг в ML?

Егор Алешин, торговая сеть «Магнит»:

В моем понимании, надо идти путем мини-пилотов. Попробовать разные решения. Где результат лучше, туда инвестировать.

Евгений Смирнов, Navicon:

Нужно найти бизнес, который поставит задачу. Потому что просто брать технологию и с ее помощью пытаться построить прогноз – это и называется НИОКР. Еще крайне важно качество данных. На некоторой информации никакой ML не построит прогноз. Если у вас сейчас нет подходящих данных, задумываться о машинном обучении можно, но стоит начать с того, чтобы собирать и копить данные. И через два года вы сможете войти в проект.

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: Когда данные собраны, как начать ML-проект?

Андрей Андреев, ГК «Балтика»:

Надо посмотреть на данные. Если они все-таки собраны верхнеуровнево, то это дорога в никуда. Следующий шаг – понять, есть ли у вас внутренняя экспертиза. Возможно, стоит привлечь консультантов. Третий шаг – посмотреть, какие результаты дают проекты в пилотных версиях. И только после этого принимать решение: да, идем, хотим, добавим 10 факторов и т.д..

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: То есть машинное обучение не панацея. И возможен вариант, что мы просто наберем дополнительных людей, которые помогут достичь поставленных целей?

Андрей Андреев, ГК «Балтика»:

Да, возможны два сценария. Первый: набираем людей, которые будут пользоваться традиционными моделями. Второй: приобретем дорогую систему и дорогих специалистов, но на недостаточных данных получаем примитивный результат.

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: Что делать в ситуации, когда данных недостаточно, экспертизы нет, каким консультантам доверять, не знаем?

Андрей Андреев, ГК «Балтика»:

Пока играем в русскую рулетку.

Егор Алешин, торговая сеть «Магнит»:

Нужно идти от бизнес-задачи. Например, есть задача «точный прогноз». Решить ее можно машинным обучением, интегратором, консалтингом. Если ритейлер разместит заявку на тендер, я уверен, он получит миллион предложений. Из них можно выбрать оптимальные нашим условиям. И уже с каждым углубиться и понять, какие есть риски, какие результаты, какие ограничения. С наиболее понятным претендентом попробовать мини-пилот. Но как уже не раз сказали, вопрос с данными первичен. Если нет нужных данных, то и пилотировать будет нечего.

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: Насколько тяжело внедрять ML-проекты там, где много операций выполняется людьми?

Алексей Чернобровов, «Нетология» и Coursera:

Читайте так же:
Что делать если разбух стол от воды

Мне кажется, что для начала стоит определиться с тем, что такое машинное обучение. Предложу простое определение. ML – это гибрид двух «математик»: методов оптимизации и теории вероятности. ML не может быть хуже статистических методов, потому что он больше них.

По поводу консультантов: если у вас внутри нет экспертизы, нет культуры работы с данными, то как вы прособеседуете потенциальных специалистов? Конечно, нужно идти к консультантам или хантить кадры у конкурентов. Но вообще, Россия лидирует в мире по наличию Data Science-специалистов. Так что у нас есть из кого выбрать.

Теперь о том, как применить ML-проект в «полевых условиях». Действительно, автоматизация в России плохо окупается из-за дешевизны рабочей силы. Точно так же: если вы хотите заменить Data Science пару-тройку человек с зарплатой 30 тысяч, то проще и дешевле найти еще нескольких людей на такую зарплату. Пока у нас будут такие зарплаты для персонала, технологии не подешевеют. Но как только рабочая сила у нас подорожает в два-три раза, на склады придет автоматизация.

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: Насколько окупаются вложения компаний в Data Science?

Евгений Смирнов, Navicon:

Без бизнес-задачи все превращается в занятия наукой. Инвестиции в Data Science приносят коммерческий успех, поскольку все кейсы просчитываются еще на старте.

Станислав Фридкин, Estée Lauder Companies, модератор Круглого стола: Действительно ли в сложившихся обстоятельствах имеет смысл говорить не о проектах, а о выстраивании процессов? Поскольку ведь сам прогноз мы не продаем.

Андрей Андреев, ГК «Балтика»:

Без процесса сбор данных в принципе не организовать. Процесс должен быть выстроен, и под него должна быть заведена понятная автоматизация.

Алексей Батурин, Novo BI:

Автоматизацию нужно начинать с описания цели, процессов и согласований. Мы работаем с компаниями сначала с использованием статистических моделей, извлекаем пользу из имеющихся данных. Затем, когда у компании появляются новые данные, переходим на следующий уровень автоматизации. Смещаем горизонты, детализацию, углубляемся в цепочку поставок. Поэтому проекты у нас идут с компаниями по 3-5 лет, ежегодно внедряется что-то новое.

Егор Алешин, торговая сеть «Магнит»:

Не всегда выгоды от ML выражаются непосредственно в бизнес-результате. Иногда это приятный хайп для акционеров, влияющий на цену акций. Я считаю, что нужно просматривать процесс от начала до конца. Какой результат хотим получить. Где, куда, какие приложить инструменты. И только потом действовать.

Читайте так же:
Как закрепить клеенку на кухонном столе чтобы не скользила

Евгений Смирнов, Navicon:

Часто мы вместе с клиентом готовим данные, но естественно, компаниям важно выстроить эту работу самостоятельно. Потому что без данных все остальное не работает. Дата сайентисты должны быть визионерами: искать данные, которые понадобятся завтра, уметь их находить сегодня, открывать новые источники.

Алексей Чернобровов, «Нетология» и Coursera:

Одно без другого не работает: данные без процессов и процессы без данных. Соглашусь насчет визионерства и добавлю, что бизнесу надо быть готовым инвестировать в ML.

ФОРУМ «ОРИЕНТИРЫ ДЕТСТВА» «Стратегия развития дошкольного образования на основе традиционных духовно-нравственных ценностей народов Российской Федерации»

Форум проходит на фоне ключевых изменений в российском образовании, связанных с реализацией национальных проектов, поправками в Конституцию Российской Федерации, актуальными направлениями государственной образовательной политики.

Тема форума «Стратегия развития дошкольного образования на основе традиционных духовно-нравственных ценностей народов Российской Федерации» отвечает современным вызовам времени.

Чтобы вырастить достойное поколение граждан России, необходимо прививать детям любовь к малой родине и Отечеству, уважение к истории и традициям.

Ведущие эксперты в области образования, педагоги-новаторы, политические и общественные деятели, создатели уникальных проектов по сохранению родного языка и российской культуры выскажут свое мнение о главных принципах воспитания подрастающего поколения и о роли педагога в формировании личности ребенка.

«ОРИЕНТИРЫ ДЕТСТВА 3.0» – это новая программа, новые спикеры, новые источники вдохновения для педагога и новые векторы развития всей российской системы образования.

Уникальность Форума

Дополнительные возможности

Предлагаем вам воспользоваться дополнительной опцией и пройти разработанный специально для участников форума «ОРИЕНТИРЫ ДЕТСТВА 3.0» курс повышения квалификации «Патриотическое воспитание и формирование традиционных ценностей у детей дошкольного возраста». Курс включает эффективные технологии, методы и практики и направлен на совершенствование профессиональных компетенций педагогов в области воспитания дошкольников на основе традиционных духовно-нравственных ценностей народов Российской Федерации. Программа повышения квалификации состоит из двух частей: очной и дистанционной. Очная часть пройдет 2-3 ноября 2021 г. в рамках настоящего форума. Продолжение обучения — в дистанционном формате в соответствии с учебным планом. По окончании обучения выдается удостоверение о повышении квалификации установленного образца в объеме 36 ак. часов.

О Форуме

«ОРИЕНТИРЫ ДЕТСТВА» — одно из самых масштабных мероприятий современного формата, направленное на развитие дошкольного образования в стране, привлечение внимания общества и государства к вопросам воспитания детей, к повышению престижа работников ДО. Спикеры форума — ведущие эксперты в образовании, психологи, педагоги-новаторы,ученые, общественные деятели, родители — все, кто заинтересован в воспитании поколения достойных граждан России, в успешном развитии нашего государства.

Читайте так же:
Какая часть речи за столом

Во ФГОС ДО большое внимание уделяется воспитанию патриотических чувств, морально-нравственному и познавательному развитию детей дошкольного возраста, приобщению детей к социокультурным нормам и семейным традициям, социализации каждого ребенка.

Именно в раннем детстве силами педагогов и семьи закладываются все основные качества будущего гражданина и формируется его первая модель мира: система представлений об окружающей действительности, о самом себе, своих отношениях с окружающими. Доклады и практико-ориентированные мероприятия форума утверждают ценность и важность воспитательной работы, подчеркивают большую роль взрослых в усвоении детьми норм и ценностей, принятых в обществе, показывают яркие примеры успешной воспитательной работы.

Форум даст старт серии конференций ЕССЕ-РЕГИОН «Воспитание дошкольников на основе традиционных духовно-нравственных ценностей народов Российской Федерации» и ряда других мероприятий.

Николай Веракса Доктор психологических наук, профессор, почетный доктор Гётеборгского университета, ректор МПАДО
Галина Меркулова Председатель Общероссийского профсоюза работников образования
Екатерина Лахова Председатель Общероссийской общественно-государственной организации «Союз женщин России».
Евгений Семченко Директор Департамента государственной политики и управления в сфере общего образования Минпросвещения России.
Ирина Винер-Усманова Председатель Комиссии Общественной палаты РФ по физической культуре и популяризации здорового образа жизни.
Шалва Амонашвили Руководитель Международного Центра Гуманной Педагогики, ректор Академии педагогического искусства и социализации, заведующий лабораторией гуманной педагогики Института системных проектов МПГУ, доктор психологических наук, профессор, академик РАО
Александр Мясников Историк, журналист, писатель, главный редактор проекта «Исторический парк «‎Россия — моя история».
Екатерина Толстая Директор Музея-усадьбы Л.Н.Толстого «Ясная Поляна»

Выступление народного детского хореографического ансамбля имени А.Н.Филиппова «Калинка».

Лариса Тутова Заместитель председателя Комитета Государственной Думы РФ по образованию и науке, руководитель Всероссийской общественной организации «Воспитатели России»
Маргарита Парамонова Декан факультета дошкольной психологии и педагогики МПГУ, кандидат психологических наук
Эльфия Дорофеева Президент Ассоциации развития качества дошкольного образования (АРКАДО), генеральный директор издательства «МОЗАИКА-СИНТЕЗ»
Алексей Чегодаев Директор по развитию Межрегиональной общественной организации «Союз Отцов», председатель Совета отцов Москвы, автор #крутОтец

Выступления воспитанников Детского музыкального театра «Домисолька».

Веракса Александр Николаевич Академик РАО, зав. кафедрой психологии образования и педагогики факультета психологии МГУ им. М.В. Ломоносова, доктор психологических наук.
Маргарита Русецкая Ректор Института русского языка имени Пушкина
Ирина Комарова Кандидат исторических наук, проректор по науке МПАДО

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты
Adblock
detector