«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.
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.
В центре внимания конференции — практические аспекты, определяющие качество данных, успешные примеры реализации проектов по обеспечению максимальной достоверности и актуальности данных в организациях.
Екатерина Мельникова, начальник Центра технологий управления данными Газпромбанка, – об альтернативном подходе к контролю качества данных в системах-источниках, реализованном в ходе проекта DQFirewall.
Наиболее эффективным методом борьбы с синтезом ответов, не имеющих отношения к действительности, специалисты называют подкрепление актуальными данными.
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.
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.
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?
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.
Программа мероприятия отразила особенности работы над качеством данных в условиях экономической неопределенности и внезапных изменений.
Павел Тойменцев, независимый эксперт по цифровой трансформации холдинговых компаний, — о развитии систем по управлению мастер-данными и их роли в деятельности современных компаний.
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.
Это единственная в России конференция, посвященная решениям для обеспечения гарантированного качества данных.
Мероприятия издательства «Открытые системы» неизменно остаются вашим навигатором в мире, движущей силой которого выступают данные!
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.