Управление данными. Бизнес-глоссарий
Внедрение системы управления данными в организации включает в себя разработку стратегии, внедрение процессов и функционально-ролевой модели управления данными, развертывание соответствующего технологического инструментария. Одним из инструментов, предлагаемых в рамках классической методологии Data Governance, является бизнес-глоссарий. Но насколько использование этого инструмента приносит дополнительную ценность компании и оправдывает инвестиции в создание процесса наполнения глоссария и технологического решения?
Как подружить источники данных с потребителями
Дата-контракт помогает достичь взаимопонимания между всеми сторонами процесса обмена данными и включают в себя соглашения, спецификации и различные структурные аспекты, призванные обеспечить проверку структуры и ключевых параметров данных, которыми обмениваются различные системы. Однако при реализации таких проверок возникает ряд проблем, преодоление которых требует нового подхода к заключению дата-контракта и проведению автоматической проверки его различных элементов.
На форуме «Управление данными» пройдет обсуждение ключевых вопросов формирования фундамента цифровой экономики
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.
Управление данными: понять, принять, применить
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.
От «Дата-ада» к знаку качества
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.
Перед прыжком в ИИ
DIS Group провела свой ежегодный «Дата саммит», посвятив его обсуждению роли ИИ в формуле эффективности бизнеса.
«М.Видео-Эльдорадо»: от «дата-ада» к знаку качества
Данила Наумов, CDO «М.Видео-Эльдорадо», – о подходах компании к управлению качеством данных и о влиянии качества данных на бизнес.
Управление инженерными данными «Сибур Диджитал»: качественные данные для мегапроектов
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.
Компонентный подход к качеству данных
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.
«Магнит»: качественные данные с виртуальным помощником
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.
Функциональность и безопасность систем искусственного интеллекта: качество данных
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.
Развитие управления данными в России: факторы и векторы
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.
«Северсталь»: прозрачность технологических данных
Евгений Курильщиков, владелец продукта «Управление данными» «Северстали», – об обеспечении качества технологических данных и его роли в скорости реализации дата-проектов.
Качество данных – в приоритете
«Качество данных 2024»: CDO считают обеспечение качества данных ключевым направлением своей работы.
«Качество данных — 2024»: как сделать информационное «сырье» максимально полезным для принятия решений
Очередная конференция «Открытых систем» собрала всех, кто заинтересован в повышении доверия бизнеса к данным в организациях.
Управление данными в России: факторы и векторы развития
Ведущие эксперты российской индустрии управления данными — о ключевых тенденциях, движущих силах и перспективах развития отрасли.
«Сибур»: инженерные данные под контролем
Вероника Панайотова, руководитель группы по управлению инженерными данными «Сибур Диджитал», – об организации бизнес-процессов обеспечения качества инженерных данных и создании собственной системы управления ими.
14 февраля «Открытые системы» проведут пятую ежегодную конференцию «Качество данных»
В центре внимания конференции — практические аспекты, определяющие качество данных, успешные примеры реализации проектов по обеспечению максимальной достоверности и актуальности данных в организациях.
DQFirewall: контроль качества данных как сервис
Екатерина Мельникова, начальник Центра технологий управления данными Газпромбанка, – об альтернативном подходе к контролю качества данных в системах-источниках, реализованном в ходе проекта DQFirewall.
Что надо знать о «галлюцинациях» искусственного интеллекта
Наиболее эффективным методом борьбы с синтезом ответов, не имеющих отношения к действительности, специалисты называют подкрепление актуальными данными.