Data Governance

Фраза «Спасение утопающих – дело рук самих утопающих» стала сегодня актуальной и для бизнес-аналитики. Почему self-service BI становится устойчивой тенденцией в бизнес-аналитике и как сделать так, чтобы она стала реальным драйвером для совершенствования корпоративной культуры, а не осталась лишь благим пожеланием?

Александр Бояркин, руководитель дирекции развития процессов управления данными Альфа-Банка, – о выстраивании процесса управления данными как корпоративным активом на всех этапах жизненного цикла данных.

Евгений Жилов, руководитель департамента аналитики и управления данными «Национальной лотереи», — о создании современного хранилища данных и внедрении практик Data Governance.

Михаил Пекер, директор по управлению данными СберФакторинг, – о разработке платформы управления корпоративными данными, позволившей создать новые возможности для развития бизнеса.

Николай Шевцов, CDO ОТП Банка, — о роли Data Governance и трансформации культуры сотрудников в повышении эффективности банка.

На конференции «Качество данных 2025» обсудили управленческие аспекты создания эффективной системы управления качеством данных.

Станислав Карамушко, генеральный директор компании «Центр информационного менеджмента», – о запуске программы подготовки стюардов данных, призванной повысить уровень зрелости практик Data Governance в российских компаниях и создать сообщество специалистов по управлению данными.

Внедрение системы управления данными в организации включает в себя разработку стратегии, внедрение процессов и функционально-ролевой модели управления данными, развертывание соответствующего технологического инструментария. Одним из инструментов, предлагаемых в рамках классической методологии Data Governance, является бизнес-глоссарий. Но насколько использование этого инструмента приносит дополнительную ценность компании и оправдывает инвестиции в создание процесса наполнения глоссария и технологического решения?

Ярослав Назаров, начальник управления корпоративных данных Fplus, – о внедрении хранилища данных на платформе RT.Warehouse и влиянии доступности данных на корпоративную культуру работы с ними.

Эксперты отрасли — о специфике и наиболее острых вопросах управления данными, порождаемыми на уровне систем MES, АСУТП и промышленного Интернета вещей.

Какие вопросы и проблемы являются самыми острыми в управлении данными цифровых партнерских экосистем и как их можно решать.

Как строится управление данными в современных партнерских экосистемах и насколько оно отличается от управления данными в отдельно взятых организациях.

Как отметили эксперты ежегодного Форума, трансформация культуры играет важную роль в проектах по превращению данных в бизнес-актив.

Сегодня многие российские компании и предприятия задумались об использовании решений для управления данными. На рынке имеется множество готовых коммерческих и открытых решений, поддерживающих разные процессы. Однако любые системы автоматизации не решают проблему, а лишь облегчают ее решение, — успех зависит от того, правильно ли на предприятии выстроены процессы. Если они еще не достигли определенного уровня зрелости, внедрение системы управления данными ожидаемых плодов не принесет.

Цифровая трансформация до недавнего времени была в центре внимания компаний – все они стремились стать «цифровым бизнесом», создавая ценности благодаря технологиям. Эра цифрового бизнеса наступила, и теперь компании ищут новые источники прибыли, оцифровывая операции для дальнейшего сокращения издержек и повышения эффективности процессов, а реальный спрос на цифровой опыт со стороны клиентов, сотрудников, партнеров и поставщиков превратился в настойчивое требование. Сочетание возможностей прогнозной аналитики, машинного зрения, генеративного ИИ и пр., а также предоставление услуг с помощью цифровых экосистем сулят компаниям выход на новый уровень.

Эксперты в области работы с данными поделились опытом повышения зрелости процессов Data Governance и обсудили перспективы применения в них искусственного интеллекта.

Развитие культуры играет важную роль в успешной монетизации данных. Компания «Магнит» трансформировала операционную модель по работе с данными, внедрила ряд инициатив Data Governance, оптимизировала процессы ввода новых data-специалистов и разработала свой инструмент self-service для бизнес-аналитики. Все это положительно сказалось на процессе принятия решений, открыло новые возможности для бизнеса и обеспечило непрерывный доступ к анализу данных.

Искусственный интеллект все активнее проникает в процессы управления данными, ускоряя и упрощая их, а также делает решение многих задач принципиально возможным.

Ольга Романова, руководитель департамента анализа данных и контента в «Газпромнефть ЦР», – о реализации проектов, позволяющих эффективно работать с неструктурированными данными.

За время, прошедшее с начала санкционного кризиса, ситуация на рынке средств управления данными стабилизировалась, а резкий рост спроса стимулировал развитие существовавших и появление новых отечественных решений.