• влияние качества данных на бизнес-результаты: метрики, аудит, мониторинг,
управление затратами
• архитектура данных: потоки и модели, анализ происхождения и зависимости
консолидация данных: очистка, обогащение, устранение дублирования, управление изменениями
• качество реестровой и справочной информации, устранение неопределенностей
• Data Governance: стратегия, стандарты, политики, процедуры, процессы,
владельцы и кураторы данных
• конвейер обеспечения качества данных: методология и подходы с учетом особенностей конкретной организации
• безопасная работа с персональными данными