ДОСТОВЕРНЫЕ ДАННЫЕ – НАДЕЖНАЯ ПЛАТФОРМА ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
14 февраля
Хотите получить доступ к итоговым материалам мероприятий?

Конференция «Качество данных 2024»

Единственная в России конференция, посвященная решениям обеспечения гарантированного качества данных в условиях динамичных изменений и экономической неопределенности.
ДМИТРИЙ ВОЛКОВ
программный директор серии практических конференций издательства
«Открытые системы»
«В условиях динамичных изменений в экономике и коррекции политической повестки недостаточно лишь оптимально хранить и вовремя доставлять потребителям массивы нулей и единиц — для экономики данных буквально жизненно необходимо уметь в разных контекстах повторно использовать все доступные сведения, обогащать их, обеспечивая качество и связанность, преобразуя сырые данные в знания. Поэтому неудивительно, что растет актуальность вопросов обеспечения качества данных и, как следствие, крепнет интерес к нашей конференции, посвященной обсуждению стратегий, методов и опыта построения, а также эксплуатации надежной цепочки контроля качества данных.»
Для связи с организаторами
conf@osp.ru
Темы:
Как построить стратегию устойчивого управления качеством данных?
Опыт развертывания и эксплуатации систем управления качеством данных: от корпораций до SMB
Как защитить компании от ввода заведомо некорректных данных?
Очистка данных: устранение дублирования
и неопределенностей, контроль происхождения
и зависимостей
Управление метаданными и затратами на обеспечение качества данных
Как обеспечить доверие к данным?
Опыт миграции систем управления качеством данных: новые задачи, сохранение качества данных при переносе, обеспечение надежности
Выбор инструментов управления качеством данных
Системы самообслуживания управления качеством данных
В программе:
Стратегии
влияние качества данных на бизнес-результаты: метрики, аудит, мониторинг,
управление затратами
архитектура данных: потоки и модели, анализ происхождения и зависимости
консолидация данных: очистка, обогащение, устранение дублирования, управление изменениями
качество реестровой и справочной информации, устранение неопределенностей
Data Governance: стратегия, стандарты, политики, процедуры, процессы,
владельцы и кураторы данных
конвейер обеспечения качества данных: методология и подходы с учетом особенностей конкретной организации
безопасная работа с персональными данными
Платформы
критерии выбора
универсальные отечественные платформы управления качеством данных
средства подготовка данных для бизнес-аналитики и ИИ.
управление мастер-данными
интеграция данных
Практика
формирование культуры работы с данными
консолидация данных, сертификация и нормативное регулирование
выстраивание цепочки контроля качества данных
опыт миграции на отечественные системы управления качеством данных
профилирование, контроль и измерение, мониторинг и управление инцидентами
обеспечение безопасного переноса данных при миграции
«умное» управление качеством в реальном времени
отраслевой опыт: промышленность, финансы, ретейл, ТЭК, транспорт, телеком, государственное управление, страхование…
Целевая аудитория:
топ-менеджмент российских и международных компаний
руководители функциональных подразделений и направлений, ведущие специалисты
директора по развитию бизнеса
бизнес-руководители, руководители проектов и продуктов
аналитики, консультанты, специалисты по данным и эксперты по качеству данных
представители органов власти, профильных ассоциаций и союзов
Спикеры:
Вероника Панайотова, руководитель группы по управлению инженерными данными «Сибур Диджитал», – об организации бизнес-процессов обеспечения качества инженерных данных и создании собственной системы управления ими.
На базе стека Open Source в «Газпромбанке» развернута система, позволившая решить ключевые задачи управления качеством данных.
Данные для любого предприятия цифровой экономики — это ценный актив, но как его измерить, а специалистам по управлению данными обосновать перед руководством экономический эффект от проектов, направленных на повышение качества данных?
Проблема автоматической передачи без искажений любой информации о состоянии здоровья пациента становится сегодня все более актуальной.
Отслеживание и оценка клиентского опыта — важная часть работы компаний на конкурентных рынках. С помощью технологий машинного обучения в «Альфа-Банке» была оптимизирована работа с отзывами клиентов и реализован полный цикл бизнес-процесса управления клиентским опытом.
Российские компании осознают ценность данных и переходят от системо-центричной к дата-центричной ИТ-архитектуре. Ключ к успеху такого перехода — качественные и синхронизированные данные, хорошо структурированное хранилище и правильные инструменты анализа, позволяющие хранить данные вне систем бизнес-анализа.
Данные стали сегодня ценным активом для компаний, однако важную роль в его монетизации играет успешная реализация инициатив по повышению компетенций в области аналитики и доступности данных.
Премиум партнеры
Генеральные партнеры
Партнеры
При поддержке
Информационные партнеры
.

© 1992 – 2024
Издательство «Открытые системы»
ИНТЕРНЕТ - ИЗДАНИЯ