Когда монолит распадается на микросервисы, привычные способы управления данными перестают работать: проверки в хранилище «ловят» дефекты слишком поздно, договариваться с каждым источником вручную — нереально, а понимание семантики данных расходится между командами быстрее, чем ее успевают согласовывать. Точечных улучшений уже недостаточно — нужен новый подход. Почему старые методы больше не работают и как в ВТБ научили данные «жить» в движении?
Лишь 10% уверены, что способны выявлять и снижать риски, связанные с ИИ.
Владимир Громов, заместитель руководителя департамента технологического развития общебанковских систем, Даниил Казаков, начальник управления архитектуры данных, и Ростислав Даньков, директор по управлению проектами группы методологии управления данными ВТБ, — о реализации проекта «Управление жизненным циклом данных в условиях постоянных изменений», ставшего архитектурной инновацией промышленного управления данными.
Максим Кириченко, Head of Data Management «АстраЗенека» в России и Евразии, Полина Сорокина, Data governance & Data strategy Manager компании Axenix, и Александр Юрасов, директор по разработке инструментов управления данными TData, – о внедрении российской платформы для управления корпоративными данными.
Основа успеха цифровых предприятий – данные, однако почти половина их оказывается непригодной для использования. Без системного подхода к управлению данными происходит искажение данных на всех этапах их жизненного цикла, а соответствующие продукты теряют доверие бизнеса. Исправить ситуацию поможет синергия процессов разработки и Data Governance. Как это реализовать и почему не работают традиционные подходы?
Развертывание единого хранилища данных, объединяющего данные из нескольких крупных монолитных систем, позволяет организациям получить гибкий и масштабируемый ИТ‑ландшафт. Однако переход к микросервисной архитектуре сам по себе не гарантирует улучшения качества данных, напротив, без переосмысления подходов к управлению данными часто приводит к росту числа инцидентов и усложнению процессов анализа их причин.
Какой эффект дает подход Data Quality by Design и какие важные аспекты нужно учесть при его внедрении в организации? Ведущие эксперты рынка решений управления качеством данными — о роли интеграции управления качеством данных в бизнес-процессы, способствующей повышению эффективности бизнес-процессов, ускорению принятия управленческих решений и снижению операционных рисков благодаря исключению из работы некачественных данных.
Порядок создания работающего процесса контроля качества данных в финансовых организациях строго регламентирован, однако при его проектировании почти невозможно сразу охватить все данные и информационные системы банка. Построение процесса контроля качества данных организации требует решения множества вопросов, от выбора документации и критериев оценки качества данных и вплоть до назначения ответственных и вовлечения в процесс всех сотрудников финансовой организации.
Сегодняшние системы искусственного интеллекта не просто поддерживают нас, но выступают в качестве партнеров.