Data&AI

Основа успеха цифровых предприятий – данные, однако почти половина их оказывается непригодной для использования. Без системного подхода к управлению данными происходит искажение данных на всех этапах их жизненного цикла, а соответствующие продукты теряют доверие бизнеса. Исправить ситуацию поможет синергия процессов разработки и Data Governance. Как это реализовать и почему не работают традиционные подходы?

Развертывание единого хранилища данных, объединяющего данные из нескольких крупных монолитных систем, позволяет организациям получить гибкий и масштабируемый ИТ‑ландшафт. Однако переход к микросервисной архитектуре сам по себе не гарантирует улучшения качества данных, напротив, без переосмысления подходов к управлению данными часто приводит к росту числа инцидентов и усложнению процессов анализа их причин.

Данные стали сегодня главным препятствием на пути проектов ИИ. Классический Data Governance, усиленный подходом AI Governance, позволит компаниям выстроить системный подход к внедрению ИИ и превратить инвестиции в ИИ в доход, а не в убыток.

Какой эффект дает подход Data Quality by Design и какие важные аспекты нужно учесть при его внедрении в организации? Ведущие эксперты рынка решений управления качеством данными — о роли интеграции управления качеством данных в бизнес-процессы, способствующей повышению эффективности бизнес-процессов, ускорению принятия управленческих решений и снижению операционных рисков благодаря исключению из работы некачественных данных.

Внедрение оптической инфраструктуры становится задачей первостепенной важности, считают участники форума OFC 2026 и отраслевые эксперты.

Порядок создания работающего процесса контроля качества данных в финансовых организациях строго регламентирован, однако при его проектировании почти невозможно сразу охватить все данные и информационные системы банка. Построение процесса контроля качества данных организации требует решения множества вопросов, от выбора документации и критериев оценки качества данных и вплоть до назначения ответственных и вовлечения в процесс всех сотрудников финансовой организации.

Татьяна Скобелева, исполнительный директор управления корпоративных данных «Сбера», – о глубокой модернизации системы управления справочниками и мастер-данными и роли этого проекта для бизнеса.

Олег Конорев, директор департамента развития машинного обучения и искусственного интеллекта Билайн Big Data & AI и Алексей Жданов, директор продукта Smart Platform компании red_mad_robot, — о создании DCD Design — тиражируемого подхода и продуктовой архитектуры работы с корпоративными данными и знаниями для ИИ-агентов.

Даниил Наумов, директор по инновационному развитию искусственного интеллекта MOEX, — о создании корпоративного ИИ-ассистента для работы с информацией, направленного на построение единой платформы по управлению внутрикорпоративными данными.

Андрей Евтихов, управляющий директор GigaData в Сбербанке, и Кирилл Буданаев, CPO поверхностей GigaChat, – о реализации поиска по доменным знаниям для корпоративного искусственного интеллекта GigaChat.

Павел Мартынов, руководитель службы развития BI компании «Комус», – о создании каталога данных, в котором отражены все накопленные дата-активы.

Половина усилий реагирования на киберинциденты будет связана с ИИ-приложениями пользователей.

Компания отказалась от планов развивать генератор видео и изображений и лицензировать персонажей крупнейших киностудий.

Александр Соложонкин, руководитель группы проектов «Тайле», — о внедрении ИИ-агента, который способен автоматически подбирать оборудование под запросы клиентов.

Дмитрий Соловьев, директор по техническому развитию направления Т1 ИИ, — о разработке платформы для управления ИИ-системами на всех стадиях их жизненного цикла в компаниях.

XuanTie C950 более чем втрое опережает своего предшественника по производительности.

Для перехода на другие модели ИИ необходим промежуточный период, который позволит бизнесу подготовиться ко всем изменениям, полагает вице-премьер.

На XV форуме «Данные+ИИ» говорили не только о технологиях, а о реальной ценности данных и ИИ для бизнеса.

Duo Agentic Identity, новые возможности AI Defense, защита агентных сред OpenShell и OpenClaw позволят управлять безопасностью ИИ‑агентов в корпоративной среде.

«ИИ-фабрики» решат многие проблемы обработки ИИ-нагрузок, считают в Nvidia.