Фон Сервиса

Управление данными включает в себя комплексную методологию и целый набор ИТ-инструментов, которые помогают получать полные преимущества от данных организации

  • Управление качеством данных

    Создание инструментов и систем мониторинга качества данных, включающих контроль первичного ввода данных, управление мастер-данными (MDM), систематическое выявление аномальных данных и их коррекция, контроль целостности данных при интеграции от систем-поставщиков до систем-получателей.

  • Разработка корпоративной политики управления данными

    Корпоративная политика Data Governance включает в себя аудит данных, внедрение SLA для корпоративных систем, назначение ответственных сотрудников, управление изменениями и создание карты рисков и «точек» мониторинга качества данных.

  • Внедрение Каталога Данных

    С помощью Каталога данных источники данных легко обнаруживаются и являются понятными для пользователей, которые управляют данными. В него входят инструменты для обнаружения источников данных, получения метаданных для этих источников, выполнения поиска и управления метаданными.

  • Внедрение систем НСИ

    Cистемы для управления нормативно-справочной информацией (НСИ) включают в себя относятся стандарты, регламенты, справочники клиентов и поставщиков, классификаторы и каталоги материально-технических ресурсов.



Часто задаваемые вопросы

  • Управление данными – это комплекс бизнес-процессов и технологических инструментов для упорядочения работы с данными внутри компании.
  • Несмотря на одинаковый перевод на русский язык – «управление данными», - существует различие между понятиями. В самом простом виде оно звучит так: Data Governance – это стратегия, а Data Management – тактика. Data Governance связана напрямую с технологическими решениями. Компании используют технологии для того, чтобы решить основные задачи, которые ставит перед ним управление данными. Тем не менее, Data Governance и Data management работают параллельно друг другу и дополняют друг друга.

  • Процесс создания концепции Data Governance обычно долгий и состоит из нескольких блоков, которые не всегда идут последовательно:

    • Проектирование корректной ИТ-архитектуры.

    • Создание единой виртуальной среды для работы с данными.

    • Создание хранилищ данных.

    • Корректировка бизнес-процессов по работе с данными в существующих информационных системах.

    • Добавление процесса перекрестной проверки данных между системами и процесса исправления недостоверных данных.

    • Настройка процессов извлечения данных из систем трансформации и загрузки их в нужные представления (ETL, Extract, Transform & Load).

    • Внедрение корпоративной сервисной шины данных (Enterprise Service Bus, ESB).

    • Контроль качества данных (Data Quality).

    • Внедрение инструмента управления мастер-данными (Master Data Management, MDM).

  • Основным источником информации о том, какие технологические продукты используются в области управления данными можно искать в аналитических отчетах Gartner. Аналитики Gartner каждый год публикуют исследования рынка Master Data Management и Metadata Management Solutions - Магические квадранты по системам управления мастер-данными и метаданными.

    В последнем магическом квадранте Gartner по системам управления метаданными появились два новых лидера. Таким образом основными поставщиками в этой области считают Semarchy, TIBCO Software и Riversand. Но лидером этого рынка уже много лет остается компания Informatica.

    В частности, в последнем отчете Gartner указывали на наличие в платформе Informatica движка на базе искусственного интеллекта. По их мнению, это значительно повысило интеллектуальные возможности платформы и сделала её применимой в возможных кейсах. В России в последнее время также виден спрос на эту систему в разных отраслях.

Остались вопросы?

Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.

Спасибо! Ваша заявка отправлена

Мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Ошибка

К сожалению, не смогли отправить вашу заявку, попробуйте ещё раз

22 июля 2025
Вебинар: Почему 80% AI-проектов застревают на стадии пилота и как этого избежать?
Как превратить технологические эксперименты в реальные бизнес-результаты? На конкретном примере производственной компании разберем типичные ошибки AI-проектов, обсудим практические способы, как их избежать.
Регистрируйтесь!
Бонус для участников: практический чек-лист по внедрению AI-решений!
Есть вопросы?
Пожалуйста, заполните все поля для обратной связи и задайте интересующий вопрос.
Укажите компанию
Укажите имя
Укажите должность
Укажите телефон
Укажите e-mail
Опишите задачу
Благодарим за заявку!
После обработки заявки с вами свяжется наш специалист.
Не волнуйтесь, если пропустите звонок, мы обязательно перезвоним еще раз!
Спасибо, хорошо