ИИ-трансформация российского бизнеса ― 2026: главные ожидания и прогнозы
Качество данных: как заработать доверие
Качество данных и его влияние на эффективность бизнеса стало темой первой конференции «Открытых систем» в 2026 году
Встраивание управления качеством данных в процессы: через дорожную карту — к культуре доверия к данным
При этом необходимо соблюсти баланс между открытостью государственных данных и интересами национальной безопасности, отмечают в Росстате.
В современной компании имеется огромное количество данных, позволяющих улучшить качество бизнес-аналитики и для дата-инженеров задача извлечения данных из альтернативных источников в общем случае относительно понятна и проблем обычно не вызывает. Однако, при работе в экосистеме 1С имеется ряд ограничений, которые призваны устранить такие специализированные системы, как «Экстрактор 1С».
Благодаря подходам Low-сode/No-сode технологии управления данными, аналитики и искусственного интеллекта становятся доступны широкому кругу бизнес-пользователей. Соответствующие инструменты позволяют ускорить создание нужных приложений и функций, снижая при этом нагрузку на подразделение ИТ. Эксперты российских ИТ-компаний разбираются с тем, какие сегодня востребованы функции решений Low-Code/No-Code и что необходимо знать «гражданским» пользователям.
Цифровизация вызвала огромный спрос на качественные и согласованные данные, добытые из различных бизнес-подразделений и подготовленные в разных системах-источниках. Получение дополнительной прибыли и повышение производительности труда сотрудников сегодня стали уже невозможны без оперативного предоставления «гражданским» бизнес-аналитикам достоверных данных и инструментов их самостоятельной обработки. Что такое парадигма self-service и каковы необходимые условия построения систем бизнес-аналитики, предоставляющей заинтересованным специалистам инструменты для самостоятельной работы с данными?
Реализация аналитического уровня для поддержки единого номер вызова экстренных оперативных служб — «Системы 112» позволяет эффективно организовать работу соответствующих территориальных служб, отслеживать инциденты и визуализировать точки их концентрации, помогая диспетчерам принимать оперативные решения, основываясь на реальных данных. Не стала исключением и Московская область.
Достижение технологического преимущества над западными поставщиками – лидерами в области бизнес-аналитики возможно за счет разработки новых технологий работы с данными, таких, например, как Rapeed. Нужно не догонять и копировать западные технологии, а перегонять, находя новые размерности в многомерном пространстве возможностей.