АПУД
Основные компоненты управления данными.
Качество данных

20.05.2021 (Четверг)
10:00 - 14:00
Семинар 3

О МЕРОПРИЯТИИ

Третий семинар из цикла научно-практических семинаров "УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ: ЗНАНИЯ, ПРАКТИКА, КЕЙСЫ" посвящен качеству данных. Проблема качества данных представляет собой достаточно серьезную тему и не только в связи с их обработкой и анализом. На данных в современном цифровом мире построено множество процессов. Поэтому от того, насколько качественные данные используются в государственных и коммерческих организациях зависит эффективность и результат их работы.

Спикеры

Программа

I часть. КАЧЕСТВО
10:00 – 10:25
Управление качеством данных.
Зачем нужно управление качеством данных.
Аспекты управления качеством данных
Ataccama
Алексей Ильин
1. Можно ли что-то сделать с качеством данных?
2. Инструменты управления и повышения качества данных
3. Процессы управления качеством данных
10:25 – 10:40
Tele2
Екатерина Моисеева
КЕЙС:
об ограничениях собственных инструментов и об ожидаемых и фактических преимуществах внедрения промышленных решений по качеству данных в бизнес процессах компании
10:40 – 11:05
Профилирование данных –
инструменты и подходы на примере
Счетной палаты РФ
Счетная палата РФ
Роман Некрасов
1. Профилирование – это системное улучшение качества, интерпретация и новые знания о данных
2. Профилирование - это процесс исследования и оценки данных в целях управления их качеством, направленный на поиск аномалий, анализ метаданных на основе статистической информации об источнике
3. Использование и влияние профилирования на бизнес процессы в организациях
11:10 – 11:35
Повышение вовлеченности функционального заказчика в управление качеством мастер данных
IBS
Евгений Антропов
1) Донесение важности качества данных и бизнес выгоды через анализ данных
2) Согласование шаблонов и структуры описания с функциональным заказчиком для соответствия мастер-данных критериям качества данных (обобщенные позиции, аналоги, критическая продукция)
3) Согласование ТМЦ с функциональным заказчиком - повышение ответственности за результат и последующую поддержку качества данных

КЕЙС:
по методикам, примерам и практикам Российских компаний
11:40 – 12:00
Практика и проблематика определения ответственности за данные в бизнесе
Пивоваренная компания «Балтика»
Baltika Breweries - Part of the Carlsberg Group

Варвара Макарьина
ВОПРОС - ОТВЕТ:
  • За качество данных несет ответственность только служба ИТ. Правда или миф?
  • Как определять зоны ответственности в кроссфункциональных/комплексных процессах?
  • Как поддерживать актуальность ответственности и назначаемых ролей?
12:00 – 12:45
ОТКРЫТАЯ ДИСКУССИЯ
Матрица ответственности за качество данных:
как определять, как разделять, как контролировать актуальность. Сложные и кросс-функциональные ситуации
ПРИГЛАШЕННЫЕ ЭКСПЕРТЫ
Алевтина Тинас - Tele2
Андрей Трянин - X5 Retail Group
Патрисия Кошман - Пивоваренная компания «Балтика»
Светлана Бова - ВТБ

ЭКСПЕРТЫ АПУД:
Алексей Ильин - Ataccama
Михаил Петров - Счетная палата РФ
Михаил Садофьев - Accenture
Николай Скворцов - Юнидата
Петр Подымов - Леруа Мерлен
ВОПРОСЫ ДИСКУССИИ:
1) Как находить ответственных за качество данных в организации и как их назначать
2) Как найти DQ manager – есть ли такие люди на рынке либо как их нужно выращивать
3) Кто должен заниматься дизайном и внедрением проверок качества данных – это задача ИТ или бизнес-подразделений?
4) Lessons learned: примеры ошибок при внедрение ролей и процессов управления DQ и примеры очень успешных подходов
12:45– 13:00
КЕЙС - ИНТЕРВЬЮ
ВТБ
Светлана Бова
Практика выбора и подбора ответственных за качество данных в организации
II часть. ДАННЫЕ
13:00 – 13:25
Очистка неструктурированных данных –
методы и инструменты
Мегапьютер
Павел Егизарян
1. Предобработка текстовых данных
2. Пример использования базовых приемов подготовки текста для улучшения качества дальнейшего анализа неструктурированных данных
3. Реализация методами автоматической обработки естественного языка
13:30 - 14:00
Раскрытие административных данных государственных органов и повышение качества данных
ИНИД
Витовт Копыток
1. Понятие и специфика административных данных
2. Системные проблемы сбора и использования данных государственными органами
3. Раскрытие данных: от повышение качества данных к повышению качества управленческих решений

КЕЙС:
Данные о регистрируемой безработице из федеральных регистров Роструда