«Качество этих — 2022»: данные для бизнеса

«Качество данных — 2022»: данные для бизнеса

Дмитрий Волков: «Эти уже не «новая нефть» для цифровых предприятий, а скорее «плутоний», освобождающий гораздо больше полезной информации, — почти неиссякаемый ключ вдохновения для бизнеса»


10:58 04.03.2022  (обновлено: 13:59 04.03.2022)   |   197 |  Алексей Чернобровцев |  Computerworld Россия

Рубрика Индустрия



Конференция (собрание, совещание групп лиц, отдельных лиц, организации для обсуждения определённых тем) «Качество этих — 2022. Стратегия, инструменты (технологическая оснастка, которая воздействует на предметы труда и изменяет их, предмет, орудие для производства каких-нибудь работ. . В основе конструкции и правил использования инструмента лежит знание законов материального мира, приложенных к технологии производства), практики, перспективы», проведенная издательством «Открытые системы» 16 февраля, скопила более четырех сотен специалистов, участвовавших в ее работе очно или онлайн. Это уже третье мероприятие издательства на данную тему, какое свидетельствует о постоянно возрастающем интересе ко всем аспектам работы с данными, играющими важнейшую роль в разработке (может означать: Процесс проектирования и конструирования изделия (см. Разработка нового продукта и Разработка с общедоступными наработками) Итеративная разработка Разработка алгоритмов Разработка программного обеспечения Разработка приложений для мобильных устройств Разработка компьютерных игр Веб-разработка Разработка персонажа в мультипликации Контрактная разработка электроники Разработка управляемая моделями Разработка через тестирование Обратная разработка Разработка комитетомРазработка в музыке) бизнес-стратегий производственной и коммерческой деятельности предприятий из различных областей.

Дмитрий Волков, программный директор серии практических конференций издательства «Открытые системы», отметил, что в труду (деятельность человека, направленная на создание материальных и духовных благ, которые удовлетворяют потребности индивида и (или) общества) конференции приняли участие представители лидеров квадранта Gartner Magic Quadrant for Data Quality Solutions 2021, таких как Ataccama, Informatica, Precisely, SAS.

По утверждению аналитиков Gartner, решения, обеспечивающие качество этих, включают в себя процессы и технологии, способствующие выявлению и пониманию данных, устранению их недостатков. Такие комплексные продовольствие, в функционал которых входят в том числе профилирование, синтаксический анализ, стандартизация, очистка (многозначный термин), сопоставление, мониторинг, создание правил, поддерживают эффективность этих и аналитики (специалист, занимающийся изучением аналитических исследований и обобщений в определенной сфере деятельности, который в совершенстве владеет методами анализа, обычно способен прогнозировать процессы и разрабатывать перспективные программы развития), используемых для операционной деятельности и принятия бизнес-решений.

В Gartner отмечают, что рынок решений обеспечения качества этих постоянно демонстрирует уверенный рост благодаря повышению спроса на цифровую трансформацию и реализацию инициатив по переходу в облако, и прогнозируют, что, для улучшения поддержки цифровых инициатив, немало половины компаний к 2024 году освоят новейшие решения (многозначный термин) в области качества данных.

Чтобы прояснить льющуюся ситуацию и выявить важнейшие тенденции в сфере управления качеством данных, компания Precisely и Центр бизнес-аналитики Университета Дрекселя прочертили опрос сотен специалистов по данным и аналитике в организациях с доходом более полумиллиарда долларов. Три четверти респондентов известили, что именно качество данных служит главной целью их программ работы с данными.

Из результатов опроса следует, что организации с децентрализованной структурой управления этими получают меньшую добавленную ценность, чем использующие централизованные и гибридные структуры. Авторы отчета полагают, что качество этих имеет критическое значение для руководителей бизнеса, поскольку позволяет им принимать обоснованные и рациональные решения. Наряду с этим, качество этих и управление ими — важнейшие факторы обеспечения целостности информации, позволяющие компаниям полагаться на нее в принятии решений.

«Чтобы извлекать барыш из данных, необходимо убедиться в их надежности», — заявил Александр Трекин, старший региональный директор по торговлям Precisely в России и странах СНГ.

Предложения разработчиков

Конференция началась с мастер-класса по управлению корпоративными данными, организованного Ataccama, где в том числе обсуждались проекты Tele2, X5 Retail Group и «Яндекс.Маркета».

Кирилл Евдокимов, директор практики Data Governance российского офиса компании Ataccama, установил качественные данные как данные, пригодные для использования и обработки при решении конкретной задачи. В Ataccama рассматривают профилирование этих в качестве эффективного инструмента, который позволяет оценить масштаб проблем (в широком смысле — сложный теоретический или практический вопрос, требующий изучения, разрешения; в науке — противоречивая ситуация, выступающая в виде противоположных позиций в объяснении каких-либо явлений, объектов, процессов и требующая адекватной теории для её разрешения; в жизни проблема формулируется в понятном для людей виде «знаю что, не знаю как», то есть известно, что нужно получить, но неизвестно, как это сделать) с данными. В комбинации с оценками бизнес-пользователей, профилирование позволяет установить приоритеты в решении таких проблем.

Специалисты Ataccama уверены в том, что эффективное управление данными должно опираться на выстроенные процессы взаимодействия между бизнес- и ИТ- подразделениями, а также потребителями и производителями этих (см. также «Ataccama: "Рынок управления данными активно развивается"», Computerworld Россия, 07.10.2021). Оптимальной они именуют структуру, в которой процессы управления (Управление — целенаправленное воздействие на процессы для изменения их прохождения с целью достижения желательного результата или избегания нежелательного) данными предусматривают вовлечение сотрудников различных подразделений организации, обладающих реальной возможностью воздействовать на качество (Качество — философская категория) данных.

Однако, как следует из опыта компании SAS, бизнес-подразделения не всегда осознают свою роль и часто не готовы участвовать в управлении качеством этих. В SAS разработали ряд подходов, приемов и архитектур, способствующих вовлечению бизнеса в процессы улучшения данных. В их основе — формирование доверия бизнеса, какой «не должен стоять в очереди за хорошими данными», и предоставление ему возможности влиять на выбор инструментов. Основными компонентами успеха, находят в SAS, служат маскирующие сложность архитектура (или зодчество — искусство и наука строить, проектировать здания и сооружения (включая их комплексы), а также сама совокупность зданий и сооружений, создающих пространственную среду для жизни и деятельности человека) и процессы, простой интерфейс, а также объяснения. Среди успешных методов объяснений, к образцу, называются бизнес-игры по MDM.

Леонид Шумский, руководитель платформенного подразделения консалтинга компании «SAS Россия/СНГ», находит, что бизнес-пользователи должны получать удовольствие от работы с данными, иметь возможность (направление развития, присутствующее в каждом явлении жизни; выступает и в качестве предстоящего, и в качестве объясняющего, то есть как категория) применять собственные проверки, а архитектура самообслуживания призвана хватать на себя стоящие за этим сложности.

В компании «Юнидата», разработавшей одноименную платформу управления этими, создали методологии и инструменты управления качеством данных, применение которых, по мнению ее специалистов, может сократить сроки внедрения и нагрузку на бюджет. Это становится привлекательным для предприятий посредственного и малого бизнеса (предпринимательство — деятельность, направленная на систематическое получение прибыли) — новых для российского рынка потребителей технологий качества данных.

По словам, Руслана Трачука, технического директора компании «Юнидата», есть несколько правил, соблюдение которых упрощает внедрение решений для работы с данными в небольших компаниях (может означать: Компания (фр. compagnie) — название формирования, в России ей соответствует рота (пример, Лейб-компания)). К их числу относятся: первоначальный старт с одной задачи, использование готовых сервисов, переход к комплексным решениям лишь после успешного решения малых задач и их вывода в продуктив. В качестве универсального рецепта ускорения проекта в «Юнидата» предлагают начинать использовать технологии (совокупность методов и инструментов для достижения желаемого результата; в широком смысле — применение научного знания для решения практических задач) управления этими уже на ранней стадии его внедрения (см. также ««Юнидата» третий год подряд вошла в отчет Gartner по MDM-решениям», Computerworld Россия, 15.12.2021).

Компания DATAREON, разработчик одноименной масштабируемой перроны управления данными с единой компонентной архитектурой и сервисной шины предприятия (самостоятельный, организационно-обособленный хозяйствующий субъект с правами юридического лица, который производит и сбывает товары, выполняет работы, оказывает услуги) для обмена данными (зарегистрированная информация:439; представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств (ISO/IEC/IEEE 24765-2010)) между корпоративными информационными системами (множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определённую целостность, единство), представила концепцию решения комплексных проблем управления данными с использованием простых способов и подходов. В их состав входят методы упрощения разнородных данных, организация озер этих, определение и настройка процессов сбора данных, их очистка и нормализация, способы интеграции систем работы (может означать: Работа — это выполнение действий во времени и пространстве с применением силы) с данными.

«При разработке продуктов мы вытекаем стратегии достижения максимального эффекта при минимальных затратах», — пояснила Ольга Какутина, зодчий решений в компании DATAREON.

Основное направление деятельности компании Omnidata — разработка и внедрение решений для управления мастер-данными. «Бизнесу необходимы полные, достоверные и своевременные данные для аналитики и принятия решений. В их основе — мастер-данные (основными данными (управление мастер-данными, англ), набор справочников, описывающих объекты и раздающие их операционным системам», — находит Алексей Сучков, генеральный директор Omnidata.

Он представил обзор практик и инструментов, необходимых для обеспечения (долга — залог Обеспечение валюты золотом и серебром — Биметаллизм Обеспечение валюты золотом — Золотой стандарт, МонометаллизмТехникаМатематическое обеспечение Программное обеспечениеВоенное делоТыловое обеспечение Оперативное обеспечение Тактическое или боевое обеспечение.ЮриспруденцияОбеспечение иска) и поддержки качества мастер-данных, — от модели этих до качества контроля и мониторинга.

«Качество данных — 2022»: данные для бизнеса

Олег Гиацинтов: «Важно понимать, что бонусы от работы с данными должны приметно превышать затраты на их обслуживание»

Специалисты DIS Group, мастер-дистрибьютора компании Informatica в России и СНГ, начали активно заниматься проектами Smart Data Lake, какие являются важнейшими компонентами современных цифровых предприятий, включают вопросы качества данных и обеспечивают эффективную труд специалистов, отвечающих за развитие бизнеса.

«Сравнение данных с новой нефтью (природная маслянистая горючая жидкость со специфическим запахом, состоящая в основном из сложной смеси углеводородов различной молекулярной массы и некоторых других химических соединений) становится сегодня общим пунктом. Однако важно понимать, что бонусы от работы с данными должны заметно превышать затраты на их обслуживание», — ратифицирует Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group.

Зрелость озера данных предусматривает наличие процессов управления этими Data Governance, зонирование и ролевые подходы, предоставляющие возможность каждому специалисту заниматься собственным делом. К образцу, устраняет необходимость аналитикам данных отвлекаться на их поиск, интеграцию и очистку, которые могут требовать до 90% поре, поясняют в DIS Group.

В компании разработали методологию формирования «умных» озер с учетом таких проблем, как устранение возможных проблем в офисе директора по данным, организация (группа людей, деятельность которых сознательно координируется для достижения общих целей) эффективного взаимодействия подразделений в процессе заполнения озера, разграничение ответственности и пр. Создана референсная зодчество на базе решений Informatica.

Практические примеры

Во время пленарной сессии представители предприятий из различных сфер экономики, деятельно использующих технологии обработки данных, рассказали о своем практическом опыте.

«Работа с качеством данных спрашивает организационных изменений», — считает Александр Погосьян, исполнительный директор по направлению «Качество этих» в ПАО «Сбербанк». В «Сбере» рекомендуют начинать внедрение («» (англ) управления качеством этих с формирования организационной структуры, включая назначение директора по данным и создание команды специалистов (Специалист — работник, выполнение обязанностей которого предусматривает наличие начального, среднего или высшего профессионального (специального) образования или хороших практических знаний и/или практического опыта в какой-либо сфере), а также с определения процессов, в том числе (одно из основных понятий математики, используемое для количественной характеристики, сравнения, нумерации объектов и их частей) выделения критических элементов этих (critical data elements, CDE), измерения и ряда других.

[http://aecms.osp.ru/aecms?model=AECMSStoragePhotoreports&action=view-photoreport&id=13244724 — IMG_0356.jpg, доля полосы ] Александр Погосьян: «Работа с качеством данных требует организационных изменений»

Опыт труды «Сбера» показал, что для исключения конфликтов при работе с данными необходимо четко определить владельцев этих, зафиксировать перечень нарушений их качества, требующих безусловного исправления, а также организовать регулярную просветительскую деятельность (сознательное активное взаимодействие субъекта (разумного существа) с объектом (окружающей действительностью), во время которого субъект целенаправленно воздействует на объект, удовлетворяя какие-либо свои потребности, достигая цели) и завести параметры качества данных в стандарты архитектуры и разработки.

В «Банке ВТБ» возникла необходимость тиражировать разработанные и применяющиеся в головном офисе практики труды с данными в дочерние компании и зависимые организации. Светлана Бова, директор (управляющий, руководитель, начальник компании, предприятия или учебного заведения) по управлению данными «Банка ВТБ», пояснила, что для тиражирования решений потребовалось ввести очередность таких компаний, определить формат организации работ по тиражированию, организовать контроль и мониторинг внедрений. В основе (многозначный термин: Основа — продольная система направления параллельных друг другу нитей в ткани, располагающихся вдоль обеих кромок ткани) организационно-технологического решения — «упаковка» всех практик, методов и инструментов для управления этими в форму унифицированного продукта (Продукт — пища (в словосочетании «продукты питания») Продукт — произведение труда, законченный результат некоторой деятельности, в том числе: Промышленное изделие или услуга (товар, предлагаемый на рынке для удовлетворения потребностей покупателей)), который предоставляется в распоряжение нижестоящих организаций. В таком продукте содержится широкий спектр заявок и рекомендаций — от готовых профилей для подбора специалистов по управлению данными, организационной структуры, планов внедрения и перечня методологий и процессов управления этими до необходимых информационных систем.

Банк России внедрил инструментарий, предоставляющий возможность поднадзорным организациям сформировать системный процесс управления этими и их качеством, который повышает доверие к отчетным данным. Также при поддержке Банка России осуществляются работы по методологической и технологической поддержке участников финансового базара, в том числе запущена система сертификации программных продуктов, работающих с открытым стандартом отчетности XBRL (eXtensible Business Reporting Language).

В территориально распределенной компании «Леруа Мерлен» к приоритетным задачам на линии цифровой трансформации относят управление объемными и сложными справочниками и их поддержание в актуальном состоянии. По словам Любови Коноплиной, директора по качеству мастер-данных «Леруа Мерлен Россия (или Российская Федерация (РФ) — государство в Восточной Европе и Северной Азии)», в сегодняшнее время создается новая платформа управления данными на основе продуктового подхода — совместной работы бизнес- и цифровых подразделений (многозначный термин: Подразделение — общее название воинских формирований, организационно несамостоятельных боевых и административно-хозяйственных единиц).

Среди задач (проблемная ситуация с явно заданной целью, которую необходимо достичь; в более узком смысле задачей также называют саму эту цель, данную в рамках проблемной ситуации, то есть то, что требуется сделать) перроны — сокращение времени предоставления клиентам информации о новых товарах и улучшение взаимодействия с партнерами. Последние, в частности, получают возможность предоставлять эти о товарах в удобных для них форматах и наиболее удобным способом. В платформе используются микросервисная архитектура и единый пользовательский интерфейс. Ее реализация должна содействовать росту доходов от повышения эффективности аналитики на основе качественных мастер-данных.

В экосистеме компаний в X5 Retail Group рассматривают эти как источник конкурентного преимущества, отмечая важность управления качеством данных, несмотря на то что «слишком много и этих, и их пользователей».

Для решения этой задачи применяется инструментарий Ataccama и создана организационная структура, охватывающая бизнес X5 Retail Group. В шести доменных командах, обеспечивающих труд с данными, насчитывается почти два десятка специалистов по качеству данных и более 60 DQ-инженеров. Среди поддерживаемых процессов — управление инцидентамим и построение витрин по итогам проверок. Внедрено более десятка процессов по критическим элементам данных — показателям и атрибутам, наиболее значительным для бизнеса.

Специалисты направления качества данных блока разведки и добычи «Газпром нефти» разработали методологию (учение о методах, способах и стратегиях исследования предмета), позволяющую выполнить мониторинг (система постоянного наблюдения за явлениями и процессами, проходящими в окружающей среде и обществе, результаты которого служат для обоснования управленческих решений по обеспечению безопасности людей и объектов экономики) показателей качества на непрерывной основе, определить соответствие данных реальному состоянию бизнеса и организовать системный процесс обеспечения качества этих (см. также «Качество данных — 2021»: советы бывалых», Computerworld Россия, 10.03.2021).

Достоверные эти позволяют компании «Газпром нефть» ускорять моделирование процессов добычи, повышать эффективность оценки потенциала системы и определять узкие пункты, выбирать оптимальные режимы эксплуатации, управлять надежностью на основе предиктивной аналитики.

В следующей статье будут представлены тематические сессии конференции.

3d-evolution.ru - Эволюция 3D стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.
Мы смотрим фильмы, играем в компьютерные игры, пользуемся ими в работе и учебе.
Однако мало кто задумывается о том, что 3D-технология имеет и другую, не менее важную сторону.
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
3d-evolution.ru
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: