Кто и как обеспечивает
«здоровье» данных

Качество данных:
от желания к реализации

Эффективное управление данными
в производственных компаниях

Код-ревью – основа качественной отчетности

Обеспечение качества корпоративных мастер-данных

Проверка благонадежности
контрагентов

Самообслуживание в бизнес-аналитике – не только визуализация, но и полноценная работа с данными

Качество данных – основа цифровой компании будущего

Каталог данных и управление качеством данных: 1+1 = 3

MDM как инструмент обеспечения качества данных

Методы анализа больших данных при нормализации производственных данных

DataOps – ключ к качественным данным

Методы управления качеством персональных данных согласно 152-ФЗ: новые вызовы и решения

Роль бизнеса в управлении качеством данных: что изменилось за три года?

Как встроить ИИ в конвейер очистки НСИ

Качество данных и другие практики Data Governance

Сю-Ха-Ри, или как японская философия помогает управлять качеством данных

Грязные данные – чистый анализ: стратегии исправления некорректных данных вручную

Эффективное управление качеством данных на основе объектноориентированной модели

Люди – главный фактор обеспечения качества данных

Как не «сломать» мозг и построить систему контроля качества данных

Чистота данных – залог качественного анализа объектов и субъектов товарных рынков

Метаданные – основа управления качеством данных

Автоматизация формирования
Rich-контента

Качество данных – от запросов ad-hoc
к платформе

Инструмент глубокого контроля данных

Фреймворк для загрузки качественных данных в хранилище

Как собрать свою систему контроля качества данных

Качество данных. Начало

Как бизнес-подразделениям эффективно управлять качеством данных?

Бесплатно ли качество данных?

Аналитика для холдингов: как обрабатывать 150+ млн записей?

Обеспечение качества данных
при реализации строительных проектов

Зачем нужен Self-service Data Quality?

Как автоматизировать описание данных с помощью ИИ-агентов