Качество данных

Применение методов исследования данных в процессах разработки ПО позволяет выиграть в конкурентной борьбе. Например, в программной инженерии получила распространение методика измерения характеристик программного обеспечения, однако без средств автоматизации невозможно разобраться в огромных массивах получаемых с помощью этой методики данных и учесть все их взаимозависимости.

Внедрение смарт-контрактов увеличивает прозрачность, скорость и детализацию принятия решений, а благодаря постоянной проверке данных повышается и качество решений.

В Москве прошла конференция «Качество данных 2020».

В торговой сети реализуется проект автоматизированной верификации информации, среди целей которого : повышение безопасности перевозок, сокращение хищений, обеспечение надежности поставок товара, выявление неблагонадежных водителей.

Без выполнения работ по нормативно-справочной информации невозможно обеспечить эффективную трансформацию материально-технического обеспечения компании, снизить запасы, сократить неликвиды и увеличить оборачиваемость ресурсов. Всего этого можно достигнуть с помощью тиражируемой системы для нормализации основных данных. Все подробности на конференции «Качество данных — 2020».

Без выполнения работ по нормативно-справочной информации нельзя обеспечить эффективную трансформацию материально-технического обеспечения компании, снизить запасы, сократить неликвиды и увеличить оборачиваемость ресурсов. Тиражируемая система для нормализации основных данных KPMG Normalization System for Master Data позволяет адаптироваться к используемым на предприятиях программным платформам и системам ERP, учитывать особенности организации бизнеса и ускорить нормализацию за счет исключения рутинных операций.

Универсальная платформа создания систем управления данными позволяет решать общие задачи обеспечения качества данных, их целостности и актуальности, а также настраивать систему для учета особенностей работы с корпоративными данными конкретного предприятия.

Цифровая трансформация требует переосмысления понятия «данные» и подходов к их управлению — достижению этих целей служит руководство «DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными».

Эффективное применение технологий машинного обучения для работы с текстами невозможно без средств предварительного семантического анализа, которые в будущем должны использоваться при подготовке и разметке обучающих выборок.

«Выпас данных» — так можно перевести название новой специальности data wrangling, в задачу представителей которой входит подготовка больших массивов данных для последующего их анализа.