Управление данными

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.

Ассоциация больших данных предложила рынку программу FIT Academy Russia подготовки по международным стандартам специалистов по управлению данными.

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.

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.

После того, как западные ИТ-вендоры ушли из России, отечественная индустрия данных и ИИ встала на собственный путь развития. Чем он характеризуется и каковы его перспективы?

Российским организациям, взявшим курс на импортозамещение информационных и цифровых технологий, придется обеспечить независимое развитие корпоративной культуры принятия решений на основе данных.

OpenHouse унифицирует управление таблицами, сочетая в себе возможности озер данных с неструктурированными данными и реляционных хранилищ.

Алексей Нейман, исполнительный директор Ассоциации больших данных, – о запуске программы FIT Academy Russia, выпускающей дата-экспертов, подготовленных по международным стандартам, ее задачах и роли в развитии рынка.

«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.

По мере перевода корпоративных нагрузок в публичные облачные среды расходы на совместно используемую инфраструктуру растут быстрее, чем на выделенное оборудование

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.

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

Сегодня многие российские компании и предприятия задумались об использовании решений для управления данными. На рынке имеется множество готовых коммерческих и открытых решений, поддерживающих разные процессы. Однако любые системы автоматизации не решают проблему, а лишь облегчают ее решение, — успех зависит от того, правильно ли на предприятии выстроены процессы. Если они еще не достигли определенного уровня зрелости, внедрение системы управления данными ожидаемых плодов не принесет.

Как обеспечить долговременное хранение документов по кадрам в соответствии с нынешней нормативно-законодательной базой.

Как отметили эксперты традиционного ежегодного форума «Открытых систем», управление данными играет важную роль в проектах цифровой трансформации компаний.

Эксперты в области работы с данными поделились опытом повышения зрелости процессов Data Governance и обсудили перспективы применения в них искусственного интеллекта.

В основе классической ИТ-архитектуры лежат приложения, каждое со своей базой данных, что обычно приводит к дублированию информации в бизнес-объектах. Ядро дата-центричной архитектуры – данные, доступные всем потребителям через единую точку, роль которой в сложных системах исполняет логическая витрина основанная на модели консолидированных данных. В чем преимущества использования онтологий для построения такой модели и как построить онтологическую модель, обеспечив гибкость и целостность?