5 февраля 2020 года в Москве прошла конференция «Качество данных 2020: стратегия, инструменты, практика». Мероприятие было организовано издательством «Открытые системы». В качестве спикера конференции выступил Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group.
Олег отметил, что согласно исследованиям DIS Group, в 2019 году 33% крупных российских компаний внедряли у себя Data Governance (DG) в надежде обеспечить прозрачность данных, удобный доступ к ним, возможность отслеживания взаимосвязей между данными, унифицировать терминологию, а также зафиксировать правила и метрики качества данных.
К сожалению, многие компании не уделяют должного внимания обеспечению качества данных внутри инициатив DG или организуют его неэффективно. Как следствие, корпоративная аналитика и отчетность изобилуют неточностями и ошибками, а исправить ситуацию невозможно из-за отсутствия общей картины с качеством данных.
В докладе Олег на примере реальных проектов показал роль обеспечения качества данных в проектах Data Governance, а также объяснил правила настройки и выделил ключевые метрики качества.
Также на конференции выступил Иван Черницын («Газпром нефть»), он рассказал о том, как практика работы с качеством данных стала частью комплексной системы управления данными крупнейшей добывающей компании. А Валерий Артемьев (Банк России) поделился рекомендациями по обеспечению качества финансовых данных.
Дмитрий Волков, программный директор серии практических конференций издательства «Открытые системы» отмечает: «Магия технологий больших данных, искусственного интеллекта, умных периферийных устройств завораживает – многие компании стремятся использовать их для работы со своими ретроспективными и оперативными данными. Однако, независимо от объемов и темпов генерации данных, верные управленческие решения возможны лишь на основе качественных данных. По мере продвижения больших данных в эпоху искусственного интеллекта, компании приходят к печальному выводу – ничего не изменится, если их корпоративные данные будут беспорядочными и грязными. Извлекать выгоду из больших данных сегодня мешает не возможность их хранить, не способность их обрабатывать и даже не способность их интегрировать, а именно качество данных, обсуждению процессов обеспечения которого и посвящена конференция»
