Телеком

Сейчас правки в устаревшие фактические сведения — цифры, даты, имена, географические названия и т. п. — волонтеры вносят вручную.

Данные — топливо для систем искусственного интеллекта, сырье для аналитических алгоритмов и основа для систем автоматизации бизнес-процессов. Однако наивно ожидать, что данные изначально будут чистыми и пригодными для обработки, а если исходные данные некорректны, то и результаты будут соответствующими. Что можно сделать для устранения дефектов в данных? Как определить, что следует исправить, а что нет? Как узнать, когда надо устранить проблему, а когда лучше ничего не трогать? Иначе говоря: как управлять качеством данных?

В споре «Excel против системы бизнес-аналитики» сегодня нет победителей: речь идет об инструментах, предназначенных для разных задач, однако имеющих пересечение по функциональности. Когда следует применять каждый из инструментов и как обеспечить их бесшовную интеграцию?

Обсуждение «цифровизации» сегодня обычно вращается вокруг технологий больших данных, машинного обучения, прогнозной аналитики, но цифровизация — это не про технологии, а про управление данными, бизнес-модели и культуру работы с данными. Деньги бизнесу всегда приносили люди, а не технологии.