Данные — топливо для систем искусственного интеллекта, сырье для аналитических алгоритмов и основа для систем автоматизации бизнес-процессов. Однако наивно ожидать, что данные изначально будут чистыми и пригодными для обработки, а если исходные данные некорректны, то и результаты будут соответствующими. Что можно сделать для устранения дефектов в данных? Как определить, что следует исправить, а что нет? Как узнать, когда надо устранить проблему, а когда лучше ничего не трогать? Иначе говоря: как управлять качеством данных?
Внедрение смарт-контрактов увеличивает прозрачность, скорость и детализацию принятия решений, а благодаря постоянной проверке данных повышается и качество решений.
По наблюдениям аналитиков, рынок отдает предпочтение решениям MDM с гибкой лицензионной политикой и наличием различных вариантов развертывания.
Между тем большинство отраслевых программ обучения и государственные инициативы пока не помогают формировать наиболее важные профессиональные навыки сотрудников.
Год 2020 завершает второе десятилетие XXI века, ставшее переломным для многих экономик, — именно в этот период родилась концепция цифровой трансформации и стали предприниматься реальные усилия по ее воплощению в жизнь. Рубеж двух десятилетий ознаменуется возвратом к человеку. Сквозная идея технологических прогнозов на 2020 год — влияние цифровых новаций на человека.
Компании, способные с помощью графов знаний управлять сложностью своих информационных систем, получат преимущества в условиях цифровой экономики.
29 ноября 2018 года эта тема подробно обсуждается на конференции "Технологии управления данными 2018"
Большие Данные изменили привычные представления о роли информации в организации, открыв новые возможности управления и создав условия для появления новых бизнес-моделей, основанных на использовании информации как ценного актива. Одновременно Большие Данные требуют изменения методов управления информацией, создания условий для интеграции этой новой концепции с целями и задачами предприятия.
Технологии Больших Данных получают все более широкое распространение, что вынуждает задуматься о надежной защите не только самих технологий, но и обрабатываемых с их помощью данных. К сожалению, для огромных объемов информации неприменима классическая триада безопасности: конфиденциальность, целостность, доступность — поэтому традиционные средства защиты могут оказаться неэффективными.