В настоящее время перед обществом стоит задача обеспечить создание автоматизированных технологий, в разы повышающих производительность труда специалистов-предметников, которые смогут быстро создавать и обучать информационно-аналитические системы (ИАС) и системы поддержки принятия решений (СППР) и быстро решать новые аналитические и прогнозные задачи поддержки принятия решений на основе обработки всех доступных данных.
        Дефицит специалистов в области создания таких ИАС и СППР составляет десятки тысяч человек. Перед обществом стоит задача в короткие сроки подготовить специалистов по разработке, использованию, сопровождению и развитию современных обучаемых компьютеров (ОК) для различных областей применения, а также обеспечить создание автоматизированных технологий, в разы повышающих производительность труда при создании ИАС.
        В 2013 г. в МИЭМ Научно-исследовательского университета Высшая школа экономики образована базовая кафедра «Информационно-аналитические систем» под руководством Председателя Правления ЗАО «ЕС-лизинг» д.т.н., профессора А.В.Шмида.
Кафедра разработала новую концепцию магистерской подготовки, направленную на подготовку архитекторов ИАС и СППР, а также учителей ОК. Она основана на учебной платформе, содержащей разделы по решению трех видов задач: управленческих, фундаментальных, инженерных. На базе ресурсов Центра компетенции по платформе IBM Big Data создана инфраструктура для исследований и экспериментальных работ, которая позволяет реализовать крайне важную идею крупноблочного проектирования ОК на основе конструктора и совершенствования его характеристик путем обучения ОК.
В рамках этой инфраструктуры на базе лабораторных работ IBM для MIT специалистами ЕС-лизинг и магистрантами кафедры:  создан комплекс из 10 лабораторных работ для практического изучения элементов конструктора; разработаны методические материалы и состав учебно-боевых задач, решение которых позволяет практически освоить технологию решения задач создания ОК и платформу IBM Big Data для их реализации. В 2013−2016 гг. магистрантами осуществлено более 200 успешных выполнений лабораторных работ. Магистрантам, выполнившим все лабораторные работы, корпорация IBM выдала сертификаты своей академической программы – всего около 30 таких сертификатов.
С 2015 г. лабораторные работы доступны в облачной среде. В 2016 г. издан научно-технический сборник, в котором опубликованы общая концепция использования технологии Big Data, существо технологических платформ и руководства по выполнению лабораторных работ.
Для обучения новым методам создания и использования ИАС кафедра предоставляет магистрантам: конструктор (на базе инструментальных средств платформы IBM BIG Data); лабораторные работы; учебно-боевые задачи.
Значительный интерес к дополнительному обучению по проблематике Big Data и ИАС проявляют многие организации. Для удовлетворения потребностей заказчиков по дополнительному обучению Центр компетенции по IBM Big Data проводит переподготовку специалистов по различным аспектам создания ИАС современными методами, в том числе и на платформе IBM Big Data.
   
 Список лабораторных работ  

  1. Работа с неструктурированными данными в распределенной файловой системе Hadoop
  2. Управление процессами обработки неструктурированных данных с помощью BigInsights
  3. Анализ структурированных и неструктурированных данных с использованием BigSheets
  4. Управление большими данными при помощи Big SQL
  5. Структурирование данных с помощью специализированных языков обработки текстовой информации
  6. Анализ потоковой информации с использованием специализированных языков обработки потоков данных
  7. Управление обработкой потоковых данных
  8. Исследование текстовой информации с помощью Data Explorer
  9. Анализ структурированных и неструктурированных данных с помощью Content Analytics
  10. Выявление скрытых связей на основе анализа текстов с помощью i2

Учебно-боевые задачи Кафедры
  1. Прогнозирование «бегства вкладчиков»
  2. Выявление аффилированных лиц
  3. Оценка степени удовлетворенности клиентов услугами
  4. Обнаружение фактов инсайда
  5. Изучение и анализ информационного поля в Интернет. Выделение троллинга
  6. Поиск источников вброса, каналов и путей распространения информации
  7. Дополнение информации о клиентах из открытых источников
  8. Прогнозирование оттока клиентов
  9. Выявление лиц, связанных с пропагандой и употреблением наркотиков
  10. Выявление организаций, осуществляющих деятельность на рынке микрофинансирования, не состоящих в Государственном реестре
  11. Мониторинг и анализ цен конкурентов для формирования оптимальной цены и ассортимента
  12. Оценка и прогноз производственной устойчивости сельскохозяйственных товаропроизводителей
  13. Оценка финансовой устойчивости сельскохозяйственных товаропроизводителей
  14. Определение целевой аудитории для товаров компании ООО "Коти Бьюти" среди участников социальных сетей
  15. Разработка инструментов и методов стандартизации адресов торговых точек