Data Sapience приняла участие в конференции «Качество данных — 2025»
18.03.2025
Директор практики Data Governance в группе компаний GlowByte Кирилл Евдокимов и старший архитектор решения Ingresso One Ярослав Игнатьев выступили на мероприятии в качестве спикеров, поделились профессиональным опытом, обсудили важные для рынка Data Quality темы и рассказали о возможностях продуктов Data Sapience в сфере работы с данными в организациях.
Ежегодная конференция «Качество данных» издательства «Открытые системы» прошла 26 февраля 2025 года. Участники обсудили основные элементы, которые требуются для получения качественных данных, и их роль в повышении эффективности бизнес-процессов. На мероприятии Data Sapience представила продукты из линейки Data Ocean Governance – платформы управления данными организации, которые позволяют автоматизировать процессы и обеспечить эффективное решение задач любой сложности в области управления данными.
Директор практики Data Governance в ГК GlowByte Кирилл Евдокимов выступил с докладом «Каталог данных и управление качеством данных: 1+1=3», проиллюстрировав тему выступления с помощью возможностей Data Ocean Governance EMM вендора Data Sapience. Работа над Data Quality – это комплексный и системный процесс, включающий несколько различных аспектов: ведение проверок и их классификацию, мониторинг и анализ причин идентифицированных проблем, SLA и дата-контракты и многое другое. Типовые инструменты управления качеством данных часто не обеспечивают полного покрытия процессов. В своем докладе Кирилл Евдокимов рассказал, как решение для управления метаданными может помочь разобраться с этой проблемой, какие гэпы процессов управления качеством оно может закрыть и почему бесшовная интеграция и гибкость инструментов важны для организации.
Data Ocean Governance Enterprise Metadata Model (DOG.EMM) — решение для управления метаданными и качеством данных. Совмещает в себе функционал каталога данных и бизнес-глоссария, предоставляя широкий спектр возможностей по ведению любых типов метаданных с максимальной адаптацией под бизнес-процессы компании. Решение позволяет реализовать взгляд на данные в режиме 360°, сокращая время, необходимое аналитикам на поиск и анализ пригодности данных для решения бизнес-задач. Функциональность Data Quality Managment (DOG.DQ) расширяет возможности решения в части управления качеством данных, включая создание и мониторинг проверок качества данных, а также ведение реестра проверок и соглашений.
Старший архитектор решения Ingresso One Ярослав Игнатьев представил доклад на тему «Грязные данные, чистый анализ: стратегии ручного исправления некорректных данных». При работе с данными организации ошибки, пропуски и несоответствия неизбежны, но аналитика не может ждать, пока источники начнут работать безупречно. Спикер разобрал стратегии ручного исправления данных, рассказал, когда и как вовлекать пользователей в процесс корректировки, какие инструменты и подходы помогают минимизировать влияние ошибок на аналитику, а также как эффективно сочетать ручную и автоматическую обработку для поддержания качества данных.
Также в своем выступлении Ярослав Игнатьев рассказал о возможностях решений Data Sapience в контексте озвученной темы и роли решения Ingresso One в работе с данными компании. Ingresso One является модулем для управления нормативно-справочной информацией отвечает за организацию и автоматизацию работы со справочными (НСИ) и пользовательскими данными, централизованный сбор, каталогизацию, корректировку, проверку качества и доставку данных до места целевого использования и принятия решений.
Директор практики Data Governance в ГК GlowByte Кирилл Евдокимов выступил с докладом «Каталог данных и управление качеством данных: 1+1=3», проиллюстрировав тему выступления с помощью возможностей Data Ocean Governance EMM вендора Data Sapience. Работа над Data Quality – это комплексный и системный процесс, включающий несколько различных аспектов: ведение проверок и их классификацию, мониторинг и анализ причин идентифицированных проблем, SLA и дата-контракты и многое другое. Типовые инструменты управления качеством данных часто не обеспечивают полного покрытия процессов. В своем докладе Кирилл Евдокимов рассказал, как решение для управления метаданными может помочь разобраться с этой проблемой, какие гэпы процессов управления качеством оно может закрыть и почему бесшовная интеграция и гибкость инструментов важны для организации.
Data Ocean Governance Enterprise Metadata Model (DOG.EMM) — решение для управления метаданными и качеством данных. Совмещает в себе функционал каталога данных и бизнес-глоссария, предоставляя широкий спектр возможностей по ведению любых типов метаданных с максимальной адаптацией под бизнес-процессы компании. Решение позволяет реализовать взгляд на данные в режиме 360°, сокращая время, необходимое аналитикам на поиск и анализ пригодности данных для решения бизнес-задач. Функциональность Data Quality Managment (DOG.DQ) расширяет возможности решения в части управления качеством данных, включая создание и мониторинг проверок качества данных, а также ведение реестра проверок и соглашений.
Старший архитектор решения Ingresso One Ярослав Игнатьев представил доклад на тему «Грязные данные, чистый анализ: стратегии ручного исправления некорректных данных». При работе с данными организации ошибки, пропуски и несоответствия неизбежны, но аналитика не может ждать, пока источники начнут работать безупречно. Спикер разобрал стратегии ручного исправления данных, рассказал, когда и как вовлекать пользователей в процесс корректировки, какие инструменты и подходы помогают минимизировать влияние ошибок на аналитику, а также как эффективно сочетать ручную и автоматическую обработку для поддержания качества данных.
Также в своем выступлении Ярослав Игнатьев рассказал о возможностях решений Data Sapience в контексте озвученной темы и роли решения Ingresso One в работе с данными компании. Ingresso One является модулем для управления нормативно-справочной информацией отвечает за организацию и автоматизацию работы со справочными (НСИ) и пользовательскими данными, централизованный сбор, каталогизацию, корректировку, проверку качества и доставку данных до места целевого использования и принятия решений.
“
Управление качеством данных — важная и актуальная задача для любой компании. При этом часто она рассматривается как самостоятельный процесс. Та же самая ситуация — с управлением метаданными — ведением каталога данных и глоссария. Такое разделение воспринимается как упрощение при внедрении, но на практике, двигаясь этим путем, компании теряют ряд возможностей, которые являются естественным следствием синергии процессов и инструментов в рамках единой системы управления данными. Моей целью было подсветить этот момент и показать преимущества единой платформы управления данными.
“
Тема исправления ошибок в данных ручным способом остается актуальной, несмотря на развитие автоматизированных методов, потому что данные — это не только алгоритмы, но и контекст, который зачастую может быть понят и исправлен только человеком. Автоматизация способна обрабатывать огромные объемы информации, но она не всегда может учесть нюансы, специфику бизнеса или уникальные случаи, которые требуют экспертного взгляда. Поэтому в мире, где данные становятся основой для стратегий, человеческий фактор, по нашему мнению, все еще остается незаменимым элементом для обеспечения качества данных.
Вам может быть интересно
Новости