25 Ноября Среда

Онлайн конференция Ростелекома DataTalks 2.0. День 1

Москва
В архиве
Лекции про Управление данными

1. Почему важно быть data-driven организацией?

Как data-driven подход преобразует бизнес.

  • Инвестиции в работу с данными. Как стать data-driven организацией?
  • Этапы осознания бизнес-ценности данных. Переход на управление с помощью данных
  • Тенденции на рынке труда. Какие специалисты нужны data-driven компаниям?

2. Зачем управлять данными?

Роль данных в компании и как ими управлять.

  • Данные и их монетизация в цифровой экономике.
  • Что такое управление корпоративными данными (УКД) и зачем оно нужно компаниям.
  • Стратегические, организационные и технологические измерения УКД.
  • Актуальные методологии и технологии УКД.
  • Ключевые роли и компетенции специалистов по управлению данными.
  • Примеры проектов и подходов.
  • Тренды и перспективы развития.

3. Что такое управление данными? Практический пример Ростелекома.

Как управлять данными в большой госкорпорации.

  • О роли данных в цифровой экономике.
  • Почему важно быть data-driven организацией.
  • Управление данными — это стратегическая бизнес-функция. Видение подходов на различных уровнях.
  • Стратегический уровень управления данными — данные как актив, их влияние на рост бизнеса.
  • Операционный уровень управления данными — новая оргструктура, новые бизнес-процессы, новые подходы к работе бизнес-подразделений.
  • Реальные примеры применения и возможные результаты.

4. Хранилище данных

Как построить хранилище данных, так чтобы оно работало. Архитектурные подходы и современные тренды.

  • Изменения в работе с данными за последние 10 лет. Новые вызовы и метрики, которыми эти вызовы измеряются (4V’s of Big Data) — то, о чём ещё не говорят в университете.
  • Современная архитектура — зачем она нужна. Непохожие друг на друга практические кейсы, из объединения которых извлекается выгода для компаний.
  •  Ключевые тренды, связанные с DWH. Набирающие вес технологии и языки.

5. Data Governance

Решения и процессы для управления корпоративными данными.

  • Что такое управления корпоративными данными (Data Governance), почему это важно.
  • Управление метаданными: как создать бизнес глоссарий и каталог данных — корпоративный «Google» и «Wikipedia» по данным организации.
  • Data linage: как управлять потоками данных и анализировать зависимости.
  • Роли и процессы Data Governance.

6. Модели управления данными

Почему традиционные подходы к управлению данными перестают работать, и что с этим делать.

  • причины смены парадигмы работы с данными
  • новые вызовы и проблемы, возникающие перед ответственными за управление данными, существующие пути решения.
  • особенностей управления данными в организациях, практикующих гибкие методологии ведения проектной деятельности

7. Качество данных

Данные стали новой нефтью. Но, как и в случае с нефтью напрямую обычно данные использовать нельзя — сначала надо переработать. Каким же образом надо обработать данные, чтобы они смогли стать топливом для вашего бизнеса?

  • Почему недостаточно один раз обработать данные, чтобы привести их в порядок раз и навсегда?
  • Являются ли государственные справочники (ЕГРЮЛ, ЕГРИП, ФИАС и т.п.) эталоном данных?
  • Когда не работает принцип «Чем больше данных, тем лучше»?
  • Что такое обратная ошибка — почему это самый важный показатель для бизнеса в алгоритмах DataQuality.
  • Как легко создать проблемы бизнесу, отделив качественные данные от некачественных.

8. BI. Как заставить данные заговорить на понятном языке?

Как концепция DataOps помогает преодолеть препятствия, на пути понимания собственных данных.

  • Что такое DataOps?
  • Зачем и в чём отличие от классических методов управления?
  • Основные принципы методологии.
  • Успешные кейсы в России.
  •  Отражение в современных инструментах управления данными.
В архиве
Спикеры
Кирилл Меньшов
старший вице-президент по информационным технологиям. Член правления ПАО «Ростелеком»
Михаил Садофьев
руководитель направления продвинутой аналитики Accenture в России
Антон Балагаев
директор по консалтингу компании Arenadata
Алексей Ильин
директор российского офиса компании Adastra
Олег Гиацинтов
технический директор DIS Group
Олег Тихонов
руководитель практики Data Governance из компании Accenture Digital Russia
Павел Абдюшев
директор по развитию продуктов HFLabs
Александр Кособоков
архитектор бизнес-решений в Qlik
Юрий Карев
начальник управления процессов и стандартов моделирования, Банк ВТБ

Работает в банковской сфере более 15 лет. Работал риск технологом, руководителем проектов по внедрению розничных систем предупреждения мошенничеству, руководил проектом по информационной интеграции с Бюро Кредитных историй. Занимался внедрением кредитных процессов в масштабах группы кредитных организаций, в том числе с международным охватом.

С 2017 года работает в сфере BigData, занимается развитием процессов машинного обучения и созданием систем искусственного интеллекта.

Сергей Носов
CDO, Ростелеком

Новая нефть: как управлять данными в современном мире

Сегодня данные приобретают всю большую роль: без них невозможно эффективно выстроить процессы, обеспечить непрерывный рост и развитие бизнеса. В этой ситуации большинство предпринимателей смотрят на крупные корпорации и стремятся построить data-driven организацию, однако часто не знают, как сделать это правильно.

Почему данные — новая нефть, и как ими управлять в современном мире, рассказали эксперты двухдневной конференции Ростелекома «DataTalks 2.0.».

Что такое data-driven организация и как ею стать

Быть data-driven организацией означает принимать большую часть решений осознанно, опираясь на собранный массив данных, отмечает Кирилл Меньшов, старший вице-президент по информационным технологиям, член правления ПАО «Ростелеком».

«Важно не только обладать данными, но и уметь правильно их использовать. Недостаточно просто собирать данные, их необходимо преобразовывать, извлекать из них информацию и операционализировать ее. Иначе вы будете не data-driven компанией, а организацией, обладающей каким-то объемом данных», — сказал он.

По словам Меньшова, информация должна собираться и использоваться таким образом, чтобы стать инструментом, который поможет компаниям беспрерывно развиваться и масштабироваться. Если же организация не научится правильно работать с данными, все решения в компании будут приниматься на основании экспертных суждений, что может приводить в серьезным ошибкам.

«До сих пор некоторые стартапы и даже уже состоявшиеся компании не всегда понимают, как и для чего собирать информацию, и даже не хотят узнать о потенциальных выгодах ее использования», — добавил спикер.

Однако разница между ними и теми, кто осознал важность использования данных, очевидна:

Зачастую в крупных компаниях сбор данных и их последующая операционализация занимает годы, обратил внимание Меньшов.

«Однако этот процесс оправдывает себя, потому что приносит компаниям рост и кратно повышает их доходность. Организации, принимающие решения осознанно, склонны опираться на данные и последующую аналитику, а не исключительно на каждодневные планерки, где все сотрудники отвечают на вопрос «Как дела?». Только в этом случае руководитель сможет четко прогнозировать будущее компании», — заключил эксперт.

Новая нефть

Роль данных и специалистов по работе с данными растет с каждым днем. Данные позволяют компаниям быстрее развиваться, поэтому все стремятся скорее овладеть техникой их «добычи». Тренд на использование данных тем временем задают крупнейшие компании, уже достигшие высоких результатов, обращает внимание Михаил Садофьев, руководитель направления продвинутой аналитики Accenture в России.

По его словам, прежде чем приступать к работе с данными, необходимо решить ряд задач, стоящих перед бизнесом в области их управления:

«На преобразование инфраструктуры и наращивание компетенций штата уйдет продолжительное время. Но этот путь неизбежен в условиях глобальной мировой цифровизации и изменениях всех прежних бизнес-процессов. Управлять данными необходимо, совместив политику компании, регламенты и технологии. Только в этом случае использование информации будет эффективным. Относиться к данным стоит как к активу, который сегодня, как говорят многие, стал «новой нефтью», — сказал Садофьев.

По словам эксперта, на настоящий момент можно выделить несколько основных трендов в области управления данными: происходит модернизация классических хранилищ, индустриализация озер данных, переход к облачному хранению и обработке, а также эволюция цифровых двойников.

Качество данных и почему это важно

Важнее всего не просто наладить сбор данных и их использование в компании, но и обеспечить качество информации, отмечает Павел Абдюшев, директор по развитию продуктов HFLabs.

«Не всегда данные, кажущиеся качественными на первый взгляд, являются таковыми. Почему? Потому что качество — контекстно-зависимый вопрос. И на него должен быть четкий ответ, который раскроет необходимость сбора и использования тех или иных данных. Только ответив на вопрос, вы сможете оценить степень качество имеющейся информации», — сказал эксперт.

По словам Абдюшева, есть основной чек-лист, который поможет определить уровень качества имеющейся информации:

— полнота: какие важные для вас параметры заполнены

— консистентность: соответствуют ли смежные данные друг другу, есть ли между ними согласованность и отсутствуют ли противоречия

— допустимость: данные должен распознавать не только человек, но и машина

— целостность: должно быть понимание о достоверности данных, которые есть в вашей базе, а также ссылочная целостность информации.

«Также немаловажно систематически преобразовывать данные, сохраняя исходную информацию, проставляя коды качества, полноты, точности, и контролируя маркеры изменений», — добавил эксперт.

Абдюшев заключил, что так или иначе, работа над качеством данных — процесс постоянный, который состоит из ряда этапов:

Как управлять данными

Чтобы качественно работать с данными и использовать их на благо бизнеса, необходимо наладить четкое и грамотное управление информацией, обратил внимание Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group.

«Мы живем в такое время, когда данные не просто определяют всю работу бизнеса, но и значительно повышают роль технологий и искусственного интеллекта, который все чаще начинает определять правильность и последовательность всех процессов. Однако важно самим четко понимать, как выстроить работу с данными и грамотно управлять ими.

Процесс представляет собой создание достоверных, легко доступных данных в масштабе организации и экосистеме вокруг, и понимание, как они появились, и кто отвечает за их точность. Данные должны помогать всем бизнес-процессам в вашей организации, а не усложнять их», — подчеркнул эксперт.

По его словам, для начала стоит определиться с программой по развитию данных. Необязательно сразу формировать огромный регламент и распространять его по организации, достаточно прийти к четкому пониманию, для чего сбор и использование данных вашей компании, как это поможет ей расти. Исходя из этого стоит подумать над ближайшими планами и их реализацией, добавил Гиацинтов.

«Еще один важный момент — оценить зрелость организации к подобным процессам. Для чего вам данные, как вы будете их использовать и чем они будут полезны? Готова ли к этому инфраструктура компании, сотрудники, оборудование? Какие процессы это улучшит, какие проблемы решит?», — продолжил спикер.

После ответа на эти вопросы компании предстоит построить целевую модель управления данными:

«В среднем процесс занимает от полугода до девяти месяцев, к этому нужно быть готовыми. Однако результат оправдает все ожидания, если подойти к задаче осознанно и грамотно. Главное, не пытайтесь объять необъятное: все организационные уровни управления данными должны быть сосредоточены на критически важных для организации данных», — заключил Гиацинтов.

Хотите провести мероприятие или стать партнером?
Закажите обратный звонок и наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время