ОСНОВНЫЕ ТЕЗИСЫ
✔️Исследования показали, что большинство компаний внедрили data governance, но пока только на базовом уровне. Это означает, что качество данных остается главной проблемой.
✔️Компании вынуждены адаптироваться к сложной и разрозненной нормативной базе в сфере ИИ. Это влечет за собой значительные финансовые штрафы, что делает AI governance критически важным.
✔️К 2026 году успешное управление данными будет зависеть от знания лучших практик в области data quality, data governance, AI governance. Но выиграют в итоге те, кто сумеют лучше применить все эти знания на практике.
✔️Компаниям необходимо постоянно внедрять управление метаданными, оптимизировать архитектуру данных и менять корпоративную культуру, чтобы получать данные, готовые для использования ИИ и поддерживающие бизнес-стратегию.
✔️Спрос на отдачу от инвестиций в проекты с использованием ИИ будет основан на надежных принципах управления данными, наличие строгих политик Data Governance необходимо для внедрения ИИ.
🚨 По данным Gartner, лидеры в области обработки данных не могут масштабировать проекты с использованием искусственного интеллекта из-за низкого качества данных.
Читайте полный текст статьи Data Management Trends in 2026: Moving Beyond Awareness to Action
