А у нас линейдж - джаз! А у вас?
А у нас нет CDO. Вот.
Фразу «данные - новая нефть» слышали, наверное, все. Но нефть сама себя не перерабатывает - нужен специалист, отвечающий за «перегонку» данных в пользу бизнеса. В больших корпорациях эту роль все чаще отдают Chief Data Officer (CDO) - директору по данным. Действительно ли каждой компании жизненно необходим такой человек, или это дань моде? Сейчас попробую разобраться на человеческом языке, без бюрократии и с капелькой иронии.
Когда владельцы бизнеса просят команду IT «добавить аналитику» в продукт, часто это заканчивается болью — и для разработчиков и для самого бизнеса. За последние несколько лет я участвовал в построении аналитических решений более чем в 10 компаниях — от стартапов до крупных корпораций. Почти во всех компаниях среднего уровня, только начинающих выстраивать BI-аналитику, я видел одну и ту же ошибку: попытку встроить аналитику в архитектуру приложения как обычный модуль. Это не работает, и вот почему.
Меня зовут Мария Русина и я работаю в направлении Data Governance в «ДАР». Так как в нашем направлении большое внимание уделяется именно методологии управления данными, мне важно постоянно повышать уровень собственных навыков. В связи с этим, около года назад я решила пройти сертификацию CDMP от DAMA International, но на тот момент в русскоязычном интернете не нашла ни одной статьи, которая описывала бы опыт сдачи. Поэтому решила поделиться своим. Надеюсь, что будет полезно.
Сразу скажу, что никаких ограничений для сдачи экзамена из России нет, главное — иметь возможность его оплатить сдачу.
Метаданные или метаинформация – это данные, которые предоставляют информацию о других данных.
Например, текст книги – это сами данные, а главы книги – это уже метаданные. Эту информацию также можно обрабатывать, например, посчитать количество глав в книге.
Привет, меня зовут Александр Окороков, я основатель и генеральный директор ИТ-компании и автор медиа вАЙТИ. Мы помогаем заказчикам выстроить оптимальную стратегию принятия управленческих решений, чтобы эффективно использовать ресурсы и не терять деньги. Именно эту задачу решает data-driven-подход к принятию решений и управлению продуктом с опорой на данные.
Привет! Буквально на днях, уже на следующей неделе стартует конференция “Управление данными 2022”. Издательство "Открытые Системы" проводит мероприятие седьмой год подряд, но в 2022 году форум обещает быть особенно интересным. Почему мы решили принять в нем участие, и какие доклады я сам бы хотел послушать, читайте под катом.
Мы в BIOCAD занимаемся разработкой и производством лекарственных препаратов. Это — достаточно сложный процесс, пересекающийся с управлением компетенциями и даже корпоративным контентом. Сегодня руководитель группы разработки Григорий Седлецкий и инженер-программист Екатерина Машина расскажут, как эта тема связана с внедрением подходов «Индустрии 4.0».
Сегодня для большинства компаний и организаций данные – это один из стратегических активов. И с расширением возможностей аналитики, ценность собираемых и накапливаемых компаниями данных постоянно увеличивается. При этом часто говорят о взрывном, экспоненциальном росте объемов генерируемых корпоративных данных. Отмечается, что 90% всех данных были созданы за последние два года.
В 2014-м году я присоединился к небольшой команде в Schibsted Media Group в качестве 6-го специалиста по Data Science в этой компании. С тех пор я поработал над многими начинаниями в области Data Science в организации, в которой теперь таких уже 40 с лишним человек. В этом посте я расскажу о некоторых вещах, о которых узнал за последние четыре года, сперва как специалист, а затем как менеджер Data Science.
Этот пост следует примеру Robert Chang и его отличной статьи «Doing Data Science in Twitter», которую я нашел очень ценной, когда впервые прочитал ее в 2015-м году. Цель моего собственного вклада ― поведать настолько же полезные мысли специалистам и менеджерам Data Science по всему миру.
Я поделил пост на две части:
