Управление данными

Какая дорожная карта поможет встроить управление качеством данных в бизнес-процессы и что нужно, чтобы в конечном итоге сформировать культуру доверия к предоставляемым данным и решениям на их основе.

Федор Кирдяшов, директор по обучению Arenadata, — о реализации проекта «Кадры для экономики данных», охватывающего полный цикл профессионального развития.

Какого рода инструменты обеспечения качества данных нужны в организации и как их встроить в бизнес-процессы, чтобы получить ощутимую пользу для бизнеса.

Дмитрий Ганаев, начальник офиса управления данными «ММК-Информсервис», – о переходе на российскую платформу ведения бизнес-глоссария и выстраивании на его основе системы Data Governance.

Какие ключевые эффекты можно достичь благодаря внедрению подхода Data Quality by Design и какие важные аспекты нужно учесть, внедряя его в организации.

Станислав Карамушко, основатель Data Adventurers Guild, — о создании независимого профессионального сообщества, направленного на обсуждение управления данными как дисциплины стратегического уровня.

Дмитрий Якоб, заместитель генерального директора по ИТ компании ТМК, — о создании единого источника мастер-данных отечественной разработки, ставшего основой для будущих цифровых инициатив.

Вероника Панайотова, руководитель практики по управлению инженерными данными «Сибур Диджитал», – о создании отечественного решения для управления инженерными данными и цифровыми активами полного цикла.

Как показало исследование «Управление данными в России 2025», проведенное профессиональным сообществом The Data Adventurers Guild, российские компании окончательно разделились на два мира: 10–15% компаний уже понимают ценность данных, а 85–90% пока только боятся штрафов и воспринимают управление данными как бюрократию.

Данные – ключевой актив компаний, однако их накопленный объем еще не означает эффективного управления, повышению которого препятствуют проблемы с доступностью, производительностью и интерпретацией данных. Для решения подобных проблем необходимо разделить работу с данными по уровням управления, на каждом из которых применяется свой индивидуальный подход к процессам и инструментам.

Многие компании несут убытки из-за ошибок в мастер-данных, не представляя себе с чего начать их исправление, как правильно распределить ресурсы и какой бюджет целесообразно выделить на соответствующие инструменты? Часто кажется, что проблема с НСИ разом пропадет после внедрения специализированной системы MDM, однако стоимость подобных решений столь высока, что проект может остановиться на неопределенное время, за которое ком проблем с НСИ будет расти еще больше, а очищенные данные вновь обрастут ошибками.

Культура работы с данными в конечном счете определяет успех любых инициатив, связанных и с организацией, и с обеспечением работы с данными, а также с эффективным использованием всех информационных активов предприятия.

Эксперты GlowByte и Data Sapience — об актуальных вопросах выстраивания и развития Data Governance в организациях.

К участию в конкурсе приглашаются специалисты и команды с впечатляющими проектами, готовые продемонстрировать силу данных и их возможности в трансформации бизнеса компаний.

Инфраструктура — важнейший компонент любой платформы данных, и от правильного выбора соответствующих технологий во многом зависит, сможет ли компания реализовать весь потенциал имеющихся технологий. Большинство публикаций по lakehouse традиционно акцентируют внимание лишь на вычислениях и хранении, однако lakehouse также предусматривает слой инфраструктуры, отвечающий за безопасность и интеграцию вычислительных движков со слоем хранения.

Все больше организаций, которых не устраивают возможности аналитики своих систем ERP, начинают задумываться о развертывании серьезной инфраструктуры поддержки своих корпоративных аналитических платформ. Как запустить процесс внедрения аналитических инструментов, создать эффективную систему их развития и определить ответственных лиц? Как сформировать команду, способную разрабатывать или мигрировать аналитическую отчетность? Почему сотрудники, уже занимающиеся разработкой отчетности в платформах ERP, не всегда оказываются идеальными кандидатами для выполнения этих задач?

Масштаб современных задач уже превосходит возможности среднестатистического работника — справочники производственных систем могут содержать миллионы записей различной структуры и детализации. Данные поступают из множества источников, часто противоречат друг другу и требуют тщательной обработки, с которой традиционные методы уже не справляются. Для выполнения такой работы можно привлекать цифровых ИИ-помощников, на ранних этапах работы позволяющих предотвратить возможные проблемы с данными.

В центре внимания юбилейного форума — дата-стратегии и ИИ-трансформация.

Заявки на участие в конкурсе Data Award 2026 принимаются с 1 октября 2025 года до 15 февраля 2026 года.

Форум вновь собрал экспертов и практиков в области руководства и управления данными для обсуждения вопросов, касающихся наведения порядка в данных организаций и извлечения максимальной выгоды из имеющихся активов данных.