Качество данных

26 сентября пройдет IX ежегодный форум «Управление данными», посвященный стратегическим аспектам организации работы с данными, а также реализации подходов Data-Driven в организациях и компаниях.

Цена ошибки из-за некорректных данных или их неактуальности часто оказывается весьма высокой и может стать критичной для бизнеса – необходимая производительность и эффективность выполнения проектов по управлению данными достигаются при комплексном подходе и применении интеграционной шины данных.

Любая деятельность розничной компании предусматривает одновременно и потребление, и генерирование данных, от качества которых зависит успех всего бизнеса. В 2021 году в компании «М.Видео-Эльдорадо» была принята стратегия управления данными, реализация которой позволила существенно сократить время выполнения проверок, создавать которые теперь может даже представитель операционной функции.

DIS Group провела свой ежегодный «Дата саммит», посвятив его обсуждению роли ИИ в формуле эффективности бизнеса.

Данила Наумов, CDO «М.Видео-Эльдорадо», – о подходах компании к управлению качеством данных и о влиянии качества данных на бизнес.

Деятельность любой вертикально-интегрированной компании в производственной индустрии невозможна сегодня без информационной системы, объединяющей и контролирующей инженерные данные по объектам на протяжении всего их жизненного цикла. От качества таких данных и возможности их повторного использования зависит успех бизнеса компании.

Приобретение всех необходимых инструментов для управления качеством данных, определение KPI для продуктов, отладка отдельных процессов проверки качества могут не принести ожидаемых бизнес-результатов при отсутствии сквозного обеспечения качества данных. Компонентный подход позволяет объединить различные процессы, отследить родословную данных и исключить ошибки в их качестве.

Павел Шорохов, директор департамента по работе с данными, и Олег Молчанов, руководитель направления по метаданным и качеству данных сети «Магнит», – о повышении прозрачности информационных активов и роли доверия пользователей к данным для развития компании.

По мере расширения областей применения систем искусственного интеллекта все более актуальным становится проблема обеспечения гарантий их функциональной корректности и безопасности. Особенно важно это в таких критически важных прикладных отраслях, как медицина, транспорт, промышленность, системы безопасности и др. Характеристики функциональности и безопасности систем искусственного интеллекта во многом определяются качеством используемых в них данных.

Методологии и технологии управления данными в России сегодня на подъеме – этому способствуют, с одной стороны, требования экономики данных, а с другой, появление на рынке свободных ниш, занимаемых ранее зарубежными ИТ-игроками. Какие тенденции сегодня наблюдаются в отечественной индустрии управления данными и что можно сказать про прогнозы ее развития? Ведущие представители отрасли делятся своими взглядами на судьбы индустрии.

Евгений Курильщиков, владелец продукта «Управление данными» «Северстали», – об обеспечении качества технологических данных и его роли в скорости реализации дата-проектов.

«Качество данных 2024»: CDO считают обеспечение качества данных ключевым направлением своей работы.

Очередная конференция «Открытых систем» собрала всех, кто заинтересован в повышении доверия бизнеса к данным в организациях.

Ведущие эксперты российской индустрии управления данными — о ключевых тенденциях, движущих силах и перспективах развития отрасли.

Вероника Панайотова, руководитель группы по управлению инженерными данными «Сибур Диджитал», – об организации бизнес-процессов обеспечения качества инженерных данных и создании собственной системы управления ими.

В центре внимания конференции — практические аспекты, определяющие качество данных, успешные примеры реализации проектов по обеспечению максимальной достоверности и актуальности данных в организациях.

Екатерина Мельникова, начальник Центра технологий управления данными Газпромбанка, – об альтернативном подходе к контролю качества данных в системах-источниках, реализованном в ходе проекта DQFirewall.

Наиболее эффективным методом борьбы с синтезом ответов, не имеющих отношения к действительности, специалисты называют подкрепление актуальными данными.

Проблема автоматической передачи без искажений любой информации о состоянии здоровья пациента становится сегодня все более актуальной. Однако гиперавтоматизация бизнес-процессов и рост применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении выявили проблему контроля рисков искажения медицинских записей. Технологической основой системы управления подобными рисками может быть модель контроля качества медицинских записей, подразумевающая наличие встроенного в медицинские информационные системы модуля контроля. Но на пути ее внедрения имеется ряд проблем.

Проблема автоматической передачи без искажений любой информации о состоянии здоровья пациента становится сегодня все более актуальной. Однако гиперавтоматизация бизнес-процессов и рост применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении выявили проблему контроля рисков искажения медицинских записей. Технологической основой системы управления подобными рисками может быть модель контроля качества медицинских записей, подразумевающая наличие встроенного в медицинские информационные системы модуля контроля. Но на пути ее внедрения имеется ряд проблем.