Качество данных

Как повысить доверие к клиническим данным?

Проблема автоматической передачи без искажений любой информации о состоянии здоровья пациента становится сегодня все более актуальной. Однако гиперавтоматизация бизнес-процессов и рост применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении выявили проблему контроля рисков искажения медицинских записей. Технологической основой системы управления подобными рисками может быть модель контроля качества медицинских записей, подразумевающая наличие встроенного в медицинские информационные системы модуля контроля. Но на пути ее внедрения имеется ряд проблем.

Как повысить доверие к клиническим данным?

Проблема автоматической передачи без искажений любой информации о состоянии здоровья пациента становится сегодня все более актуальной. Однако гиперавтоматизация бизнес-процессов и рост применения искусственного интеллекта в российском здравоохранении выявили проблему контроля рисков искажения медицинских записей. Технологической основой системы управления подобными рисками может быть модель контроля качества медицинских записей, подразумевающая наличие встроенного в медицинские информационные системы модуля контроля. Но на пути ее внедрения имеется ряд проблем.

Как обосновать инвестиции в качество данных

Данные для любого предприятия цифровой экономики — это ценный актив, но как его измерить, а специалистам по управлению данными обосновать перед руководством экономический эффект от проектов, направленных на повышение качества данных? Можно ли оценить целесообразность затрат на повышение качества конкретных данных: клиентских, данных кредитного портфеля банка и общих справочников?

Качество данных: путь самурая или цель бизнеса?

В рамках конференции «Качество данных — 2023» выступающие использовали такие метафоры, как «путь самурая» и «покорение космоса». Все больше компаний ассоциируют управление качеством данных с бесконечным процессом, но при этом признают его растущую важность.

В Москве прошла конференция «Качество данных 2023»

Программа мероприятия отразила особенности работы над качеством данных в условиях экономической неопределенности и внезапных изменений.

MDM: порядок в данных — всегда хорошо

Павел Тойменцев, независимый эксперт по цифровой трансформации холдинговых компаний, — о развитии систем по управлению мастер-данными и их роли в деятельности современных компаний.

Открытая платформа управления качеством данных

На базе стека Open Source в «Газпромбанке» развернута система, позволившая решить ключевые задачи управления качеством данных. Наличие конструктора проверок, системы визуализации и рассылки уведомлений, а также инструментов интеграции с любыми системами, работающими в контуре организации, позволяет оперативно выстраивать процессы контроля основных показателей качества данных и интегрировать их в бизнес-процессы.

«Открытые системы» открывают деловой сезон конференцией «Качество данных — 2023»

Это единственная в России конференция, посвященная решениям для обеспечения гарантированного качества данных.

Будем рады встретиться в 2023 году!

Мероприятия издательства «Открытые системы» неизменно остаются вашим навигатором в мире, движущей силой которого выступают данные!

Цифровые двойники: от концепций до промышленной эксплуатации

Цифровые двойники помогают принимать оптимальные решения на каждом этапе жизненного цикла физического объекта, компонентов конкретной системы и рыночных сегментов. Однако чтобы можно было доверять двойнику, необходимо обеспечить качество и достоверность данных, от которых напрямую зависит информационная безопасность.

Информация против стихии

Ущерб от стихийных явлений часто связан с неинформированностью руководителей, приводящей к слишком позднему осознанию возможных воздействий. Евгений Вязилов, номинант на премию Data Award 2022 рассказывает как исключить потери от природных катастроф, минимизировав или исключив возможный ущерб?

«Качество данных — 2022»: управление, практика, аналитика

В Москве прошла конференция «Качество данных — 2022»

Традиционно на конференции выступают представители предприятий и организаций — флагманов индустрии данных в самых разных отраслях экономики: в финансах и телекоммуникациях, на транспорте и в розничной торговле, в промышленности и онлайн-дейтинге.

Проверка истинности информации

Эффективность любой корпоративной информационной системы определяется качеством и достоверностью содержащихся в ней данных – именно вера пользователя в истинность сведений делает систему пригодной для использования. Но на практике возможно появление в системе ложных данных. Для современных корпоративных информационных систем необходимы инструменты проверки истинности вводимых данных.

16 февраля «Открытые системы» проведут конференцию «Качество данных — 2022»

Это единственная в России ежегодная конференция для профессионалов, целиком посвященная стратегиям и практикам обеспечения качества данных.

Данные для медицины: естественный язык vs структурированные галлюцинации

На тематической сессии юбилейного форума BIG DATA 2021 обсудили проблемы медицинских данных.

«Открытые системы» открыли новый сезон мероприятий конференцией «Качество данных — 2021»

«Качество данных — 2021. Стратегия, инструменты, практика» — единственная в России конференция, целиком сфокусированная на одной из важнейших тем цифровой эпохи — на обеспечении требуемого качества данных.

Внедрение искусственного интеллекта: Диалог и доверие

Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных и управляющий партнер компании nlogic, рассказывает о возможностях искусственного интеллекта в работе с документами и актуальных задачах российской индустрии больших данных.

«Открытые системы» проведут конференцию «Качество данных — 2021. Стратегия, инструменты, практика»

25 февраля 2021 года издательство «Открытые системы» открывает новый сезон мероприятий практической конференцией «Качество данных — 2021. Стратегия, инструменты, практика».

Программная инженерия для систем аналитики данных

Создание зависимого от данных ПО отличается от разработки традиционных программ: соответствующие методы должны учитывать ошибки и в коде, и в данных. Необходимо помнить, что отладка производительности так же важна для исследователей данных, как и отладка корректности.

LLM и дата-каталог: описание метаданных

Как описать метаданные и поддерживать дата-каталог в актуальном состоянии? И как при этом может помочь LLM?

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