Круги Громова на конференции «Качество данных» с рассказом про рынок Data Quality в России
5 февраля 2026 года исследовательский центр «Круги Громова» принял участие в VII конференции «Качество данных» (Москва) — ключевом отраслевом событии России и СНГ, посвящённом Data Quality и Data Quality Management (DQM). Мероприятие, организованное издательством «Открытые системы», собрало более 300 ИТ-руководителей и представителей крупнейших компаний: Сбер, ВТБ, Газпромбанк, РЖД, Росгосстрах, Северсталь, Авито, hh.ru и других. В рамках доклада «Отечественный рынок решений для управления качеством данных» директор по развитию аналитического центра «Круги Громова» Владимир Быков рассказал: — о методологических подходах к управлению качеством данных — о сегментации российского рынка DQM-решений — о практиках внедрения Data Quality в enterprise-архитектуре — о роли Data Governance, MDM, BI, ETL и ML-платформ в обеспечении качества данных Принять участие в опросе зрелости Data Quality-практик в российском бизнесе можно по ссылке: https://russianbi.ru/ Отдельное внимание уделено системному подходу: управление качеством данных рассматривается не как набор проверок, а как непрерывный управляемый процесс внутри корпоративной архитектуры данных. В докладе разобраны: • драйверы внедрения DQM (регуляторика 152-ФЗ, 845-П, МСФО 17, GMP/ГОСТ, Data-Driven культура) • выбор между методологией и инструментами Data Quality • категории DQ-решений (Data Governance, Data Catalog, MDM, ETL/BI-контроль, Data Quality Firewall, ML-подготовка данных) • развитие Augmented Data Quality и AI/ML-подходов • интеграция DQ с Data Platform и Lakehouse • появление MCP-серверов в архитектуре управления качеством данных Также в видео представлен анонс исследования рынка Data Quality-платформ — сравнение российских решений по более чем 140 критериям. Видео будет полезно: архитекторам данных CDO и руководителям аналитики Data Engineers и BI-разработчикам специалистам Data Governance руководителям цифровой трансформации Ключевые темы: Data Quality, DQM, Data Governance, Data Catalog, MDM, DataOps, Data Platform, Lakehouse, BI, ETL, AI/ML, Augmented Data Quality, Enterprise Architecture, качество данных в корпоративных системах. #DataQuality #DQM #DataGovernance #DataCatalog #MDM #DataOps #Lakehouse #BI #ETL #AI #Analytics #DataManagement #КругиГромова Data Quality, DQM, Data Quality Management, управление качеством данных, качество данных, проверка данных, контроль качества данных, мониторинг качества данных, метрики качества данных, правила качества данных, Data Governance, управление данными, data governance framework, data governance maturity, Data Catalog, каталог данных, metadata management, управление метаданными, data lineage, происхождение данных, master data management, MDM, справочники, мастер-данные, data stewardship, data owner, data steward, data architect, data engineer, data analyst, CDO, data driven, data driven компания, data culture, культура данных, data management, управление корпоративными данными, корпоративная архитектура данных, enterprise data architecture, enterprise architecture, информационная архитектура, DataOps, data observability, observability данных, data monitoring, anomaly detection data, profiling данных, data profiling, очистка данных, data cleansing, стандартизация данных, нормализация данных, дедупликация данных, matching, data matching, enrichment данных, data enrichment, data validation, валидация данных, контроль справочников, golden record, единая версия правды, single source of truth, trusted data, reliable data, BI, бизнес-аналитика, аналитика данных, ETL, ELT, data integration, интеграция данных, ingestion данных, подготовка данных, data preparation, data platform, data warehouse, DWH, хранилище данных, lakehouse, data lake, корпоративное хранилище, аналитическая платформа, self service analytics, self service data, augmented data quality, AI data quality, ML data quality, machine learning data preparation, подготовка данных для ML, feature engineering, качество датасетов, synthetic data quality, MCP server, data firewall, data quality firewall, регуляторика данных, 152-ФЗ данные, 845-П данные, МСФО 17 данные, GMP данные, соответствие данным, compliance data, риск-данные, риск-менеджмент данные, банковские данные, финансовые данные, промышленная аналитика, enterprise BI, архитектура данных, data maturity, зрелость данных, data strategy, стратегия данных, цифровая трансформация, digital transformation data, российские DQ решения, отечественные BI системы, отечественные data platform, рынок data quality, исследование data quality
5 февраля 2026 года исследовательский центр «Круги Громова» принял участие в VII конференции «Качество данных» (Москва) — ключевом отраслевом событии России и СНГ, посвящённом Data Quality и Data Quality Management (DQM). Мероприятие, организованное издательством «Открытые системы», собрало более 300 ИТ-руководителей и представителей крупнейших компаний: Сбер, ВТБ, Газпромбанк, РЖД, Росгосстрах, Северсталь, Авито, hh.ru и других. В рамках доклада «Отечественный рынок решений для управления качеством данных» директор по развитию аналитического центра «Круги Громова» Владимир Быков рассказал: — о методологических подходах к управлению качеством данных — о сегментации российского рынка DQM-решений — о практиках внедрения Data Quality в enterprise-архитектуре — о роли Data Governance, MDM, BI, ETL и ML-платформ в обеспечении качества данных Принять участие в опросе зрелости Data Quality-практик в российском бизнесе можно по ссылке: https://russianbi.ru/ Отдельное внимание уделено системному подходу: управление качеством данных рассматривается не как набор проверок, а как непрерывный управляемый процесс внутри корпоративной архитектуры данных. В докладе разобраны: • драйверы внедрения DQM (регуляторика 152-ФЗ, 845-П, МСФО 17, GMP/ГОСТ, Data-Driven культура) • выбор между методологией и инструментами Data Quality • категории DQ-решений (Data Governance, Data Catalog, MDM, ETL/BI-контроль, Data Quality Firewall, ML-подготовка данных) • развитие Augmented Data Quality и AI/ML-подходов • интеграция DQ с Data Platform и Lakehouse • появление MCP-серверов в архитектуре управления качеством данных Также в видео представлен анонс исследования рынка Data Quality-платформ — сравнение российских решений по более чем 140 критериям. Видео будет полезно: архитекторам данных CDO и руководителям аналитики Data Engineers и BI-разработчикам специалистам Data Governance руководителям цифровой трансформации Ключевые темы: Data Quality, DQM, Data Governance, Data Catalog, MDM, DataOps, Data Platform, Lakehouse, BI, ETL, AI/ML, Augmented Data Quality, Enterprise Architecture, качество данных в корпоративных системах. #DataQuality #DQM #DataGovernance #DataCatalog #MDM #DataOps #Lakehouse #BI #ETL #AI #Analytics #DataManagement #КругиГромова Data Quality, DQM, Data Quality Management, управление качеством данных, качество данных, проверка данных, контроль качества данных, мониторинг качества данных, метрики качества данных, правила качества данных, Data Governance, управление данными, data governance framework, data governance maturity, Data Catalog, каталог данных, metadata management, управление метаданными, data lineage, происхождение данных, master data management, MDM, справочники, мастер-данные, data stewardship, data owner, data steward, data architect, data engineer, data analyst, CDO, data driven, data driven компания, data culture, культура данных, data management, управление корпоративными данными, корпоративная архитектура данных, enterprise data architecture, enterprise architecture, информационная архитектура, DataOps, data observability, observability данных, data monitoring, anomaly detection data, profiling данных, data profiling, очистка данных, data cleansing, стандартизация данных, нормализация данных, дедупликация данных, matching, data matching, enrichment данных, data enrichment, data validation, валидация данных, контроль справочников, golden record, единая версия правды, single source of truth, trusted data, reliable data, BI, бизнес-аналитика, аналитика данных, ETL, ELT, data integration, интеграция данных, ingestion данных, подготовка данных, data preparation, data platform, data warehouse, DWH, хранилище данных, lakehouse, data lake, корпоративное хранилище, аналитическая платформа, self service analytics, self service data, augmented data quality, AI data quality, ML data quality, machine learning data preparation, подготовка данных для ML, feature engineering, качество датасетов, synthetic data quality, MCP server, data firewall, data quality firewall, регуляторика данных, 152-ФЗ данные, 845-П данные, МСФО 17 данные, GMP данные, соответствие данным, compliance data, риск-данные, риск-менеджмент данные, банковские данные, финансовые данные, промышленная аналитика, enterprise BI, архитектура данных, data maturity, зрелость данных, data strategy, стратегия данных, цифровая трансформация, digital transformation data, российские DQ решения, отечественные BI системы, отечественные data platform, рынок data quality, исследование data quality