220 подписчиков

🔥 Ждём вас 5 февраля на конференции «Качество данных

4 февраля4 фев

1 мин

»! 🎤 Продолжаем знакомить вас с программой мероприятия. В числе спикеров — независимый эксперт Владимир Анисимов, который выступит с докладом «Data Quality и Data Governance в реальных бизнес‑процессах». 🔍 О чём речь? Сегодня многие дашборды, аналитические отчеты и ИИ‑проекты работают на основе некачественных, разрозненных данных. Это подрывает доверие к аналитике и моделям. Выход — переход к управляемым данным, но большинство инициатив в этой сфере не приводят к полноценному Data Governance (DG): не выстраиваются нужные роли, процессы и культура работы с данными. Как результат — ожидаемого эффекта нет. ❓ Что вы узнаете? • Какие типичные ловушки встречаются на пути к состоянию «AI‑ready» данных — и как их обойти? • Как перейти от «грязных» и разрозненных данных к управляемому контуру Data Governance и Data Quality (DG/DQ), чтобы безопасно запускать и масштабировать ИИ‑инициативы? • Как интегрировать DG и DQ в реальные бизнес‑процессы: ◦ выстроить роли и ответственность за данные;

🔥 Ждём вас 5 февраля на конференции «Качество данных»!

🎤 Продолжаем знакомить вас с программой мероприятия. В числе спикеров — независимый эксперт Владимир Анисимов, который выступит с докладом «Data Quality и Data Governance в реальных бизнес‑процессах».

🔍 О чём речь?

Сегодня многие дашборды, аналитические отчеты и ИИ‑проекты работают на основе некачественных, разрозненных данных. Это подрывает доверие к аналитике и моделям. Выход — переход к управляемым данным, но большинство инициатив в этой сфере не приводят к полноценному Data Governance (DG): не выстраиваются нужные роли, процессы и культура работы с данными. Как результат — ожидаемого эффекта нет.

❓ Что вы узнаете?

• Какие типичные ловушки встречаются на пути к состоянию «AI‑ready» данных — и как их обойти?

• Как перейти от «грязных» и разрозненных данных к управляемому контуру Data Governance и Data Quality (DG/DQ), чтобы безопасно запускать и масштабировать ИИ‑инициативы?

• Как интегрировать DG и DQ в реальные бизнес‑процессы:

◦ выстроить роли и ответственность за данные;

◦ связать DG/DQ с бизнес‑аналитикой и ИИ;

◦ избежать типовых ошибок внедрения;

◦ доказать бизнес‑эффект от изменений.

🎯 Для кого этот доклад?

• для аналитиков и руководителей, работающих с отчётностью и дашбордами;

• для специалистов по Data Governance и Data Quality;

• для команд, внедряющих ИИ‑решения и продвинутую аналитику;

• для всех, кто хочет повысить доверие к данным и результатам моделей.

📍 Дата: 5 февраля 2026 года.

📍 Регистрация▶️