Управление данными

Дата-саммит 2026: данные требуют демократизации

Доступность, открытость и демократизация данных стала одной из основных тем ежегодного форума, организуемого компанией DIS Group.

ВТБ: качество данных в микросервисной архитектуре

Владимир Громов, заместитель руководителя департамента технологического развития общебанковских систем, Даниил Казаков, начальник управления архитектуры данных, и Ростислав Даньков, директор по управлению проектами группы методологии управления данными ВТБ, — о реализации проекта «Управление жизненным циклом данных в условиях постоянных изменений», ставшего архитектурной инновацией промышленного управления данными.

«АстраЗенека», Axenix, TData: платформа управления данными для фармацевтики

Максим Кириченко, Head of Data Management «АстраЗенека» в России и Евразии, Полина Сорокина, Data governance & Data strategy Manager компании Axenix, и Александр Юрасов, директор по разработке инструментов управления данными TData, – о внедрении российской платформы для управления корпоративными данными.

Банк Санкт-Петербург: платформа, снявшая ограничения

Ян Гузов, CDO, и Глеб Смирнов, Data CTO Банка Санкт-Петербург, — о запуске централизованной платформы управления данными, ставшей основой для кредитного конвейера, системы маркетингового взаимодействия с клиентами и системы поддержки корпоративного кредитования.

Качество дата-продуктов: Data Governance и DataOps

Основа успеха цифровых предприятий – данные, однако почти половина их оказывается непригодной для использования. Без системного подхода к управлению данными происходит искажение данных на всех этапах их жизненного цикла, а соответствующие продукты теряют доверие бизнеса. Исправить ситуацию поможет синергия процессов разработки и Data Governance. Как это реализовать и почему не работают традиционные подходы?

Масштабирование процессов управления данными при переходе на микросервисную архитектуру

Развертывание единого хранилища данных, объединяющего данные из нескольких крупных монолитных систем, позволяет организациям получить гибкий и масштабируемый ИТ‑ландшафт. Однако переход к микросервисной архитектуре сам по себе не гарантирует улучшения качества данных, напротив, без переосмысления подходов к управлению данными часто приводит к росту числа инцидентов и усложнению процессов анализа их причин.

Интеграция управления качеством данных в бизнес-процессы

Какой эффект дает подход Data Quality by Design и какие важные аспекты нужно учесть при его внедрении в организации? Ведущие эксперты рынка решений управления качеством данными — о роли интеграции управления качеством данных в бизнес-процессы, способствующей повышению эффективности бизнес-процессов, ускорению принятия управленческих решений и снижению операционных рисков благодаря исключению из работы некачественных данных.

Процессы контроля качества данных

Порядок создания работающего процесса контроля качества данных в финансовых организациях строго регламентирован, однако при его проектировании почти невозможно сразу охватить все данные и информационные системы банка. Построение процесса контроля качества данных организации требует решения множества вопросов, от выбора документации и критериев оценки качества данных и вплоть до назначения ответственных и вовлечения в процесс всех сотрудников финансовой организации.

«Сбер»: модернизация MDM с пользой для бизнеса

Татьяна Скобелева, исполнительный директор управления корпоративных данных «Сбера», – о глубокой модернизации системы управления справочниками и мастер-данными и роли этого проекта для бизнеса.

«Комус»: данные становятся прозрачными

Павел Мартынов, руководитель службы развития BI компании «Комус», – о создании каталога данных, в котором отражены все накопленные дата-активы.

ВТБ: качество данных без «серой зоны»

Юлия Карасева, начальник отдела качества клиентских данных, и Наталья Арепьева, директор группы развития клиентских сервисов ВТБ, – о разработке собственной MDM-системы для клиентов-юридических лиц, позволившей свести «серую зону» потенциальных дублей к нулю.

Gartner: Основные прогнозы в отношении данных и их анализа на 2026 год

Сегодняшние системы искусственного интеллекта не просто поддерживают нас, но выступают в качестве партнеров.

«5 Элемент»: от разрозненных данных к бизнес-аналитике

Максим Клиш, начальник отдела управления данными «5 Элемент», – о консолидации разрозненных данных из информационных систем в корпоративном хранилище данных.

ВЭБ.РФ: платформа мониторинга эффективности

Юлия Потёмкина, управляющий партнер центра «Технологии. Процессы. Данные» блока «Финансовый бизнес ВЭБа», – о создании комплексной аналитической платформы сбора, обработки, хранения и публикации данных на базе отечественных решений.

НОРБИТ: в работе с НСИ поможет генеративный ИИ

Артем Ивакин, директор по развитию бизнеса НОРБИТ, – о создании собственного решения для автоматизации процесса нормализации нормативно-справочной информации – AI MasterData.

РСХБ: технология миграции данных при импортозамещении

Владимир Зубков, архитектор департамента больших данных РСХБ, – о внедрении технологии CDC, позволившей снизить сроки реализации инфраструктурных проектов импортозамещения и избавившей от необходимости закупки дорогостоящего оборудования.

Nedra Digital: единый язык для нефтегазового рынка

Алексей Щербич, директор по индустриальным решениям Nedra Digital, – о создании платформы данных разведки и добычи Nedra.DATA, призванной обеспечить единые стандарты по обмену информацией.

«Аллюр»: от информационного хаоса к единой точке правды

Гаухар Сарсембекова, Data Management Team Lead группы компаний «Аллюр», – о внедрении платформы данных и создании инструмента мониторинга, основанный на проверенных и актуальных данных

ОТП Банк: как в данные встроить качество

Николай Шевцов, CDO ОТП Банка, и Елена Будерацкая, лидер команды Data Governance, – о создании единого корпоративного пространства Data Governance с автоматизированными правилами и метриками качества.

Pure Storage становится Everpure

Компания объявила о приобретении стартапа 1touch и новой стратегии, сфокусированной на интеллектуальных средствах управления данными.

Почему 90% ИИ-проектов «умирают» на этапе пилота и как этого избежать?

Искусственный интеллект за последние два года прошёл путь от экспериментальной технологии до обязательного элемента цифровой повестки.

Мы используем cookie, чтобы сделать наш сайт удобнее для вас. Оставаясь на сайте, вы даете свое согласие на использование cookie. Подробнее см. Политику обработки персональных данных