Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
«Качество данных 2020» — горячая тема и качественное обсуждение

7, февраль 2020  —  Конференция «Качество данных 2020» , организованная издательством « Открытые системы », показала невероятный интерес профессионалов к теме управления данными. Форум собрал более 200 специалистов в области управления данными, включая бизнес-руководителей и руководителей проектов; аналитиков, консультантов, архитекторов ИТ-систем и ИТ-директоров; руководителей подразделений разработки и администраторов систем управления данными.

Вместе с экспертами рынка участники конференции обсудили способы обеспечения качества данных, метрики его оценки, проблемы и нюансы построения стратегии управления качеством данных и помехи на пути превращения корпоративных данных в бизнес-активы.

« Независимо от объемов и темпов генерации данных, верные управленческие решения возможны лишь на основе качественных данных, — подчеркнул программный директор конференции “Качество данных 2020” Дмитрий Волков. — Цифровизация ничего не даст компаниям, если их корпоративные данные будут беспорядочными и грязными ».

Открылась конференция докладом Валерия Артемьева из Центрального банка России. По его мнению, в ближайшем будущем предприятиями цифровой экономики будет востребован семантический взгляд на качество данных, реализуемый в рамках управления метаданными. « Дешевле обеспечивать нужное качество данных, чем иметь дело с последствиями дефектов данных », — подчеркнул Артемьев.

Алексей Незнанов, доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта НИУ ВШЭ, выступил с обзором стандартов и инструментов управления качеством данных, уделив при этом особое внимание методологии управления процессом принятия бизнес-решений на базе точных, полных, актуальных и проверяемых данных. Иван Черницын, руководитель центра аналитических решений Дирекции региональных продаж « Газпром нефти », представил выдающийся проект создания « умного » озера данных в сбытовом блоке компании. Тигран Саркисов из X5 Retail Group подчеркнул важность внутренней « пропаганды качества » среди сотрудников компании.

Также докладчики ознакомили участников конференции с тем, как заботятся о качестве данных в « Росатоме », МТС и других компаниях, оперирующих большими информационными массивами; как применяют профилирование для управления качеством данных в Счетной палате и как удается использовать технологии искусственного интеллекта в условиях отсутствия качественных данных. О соблюдении гигиены данных в сети медицинских лабораторий « Инвитро » рассказал Владимир Колдаев из Loginom Company, а о подходах, которые предполагается использовать в Национальной системе управления данными, — Сергей Сергиенко из НИИ « Восход ». Один из самых ярких докладов о практическом опыте обработки накопленных « исторических » данных был представлен Александром Хаитиным из Mechanica AI.

Сергей Горшков, « ТриниДата », выступил с обзором подходов и инструментов контроля качества данных на основе технологий онтологического моделирования и использования правил логического вывода. В свою очередь, Михаил Александров представил обзор инструментов управления качеством данных, предлагаемых сегодня компанией SAS. Максим Аннюк познакомил слушателей с методологией DataOps, помогающей повысить качество и сократить цикл подготовки аналитики, а также с опытом реализации этой методологии в компании Hitachi Vantara. Руслан Трачук из « Юнидата » проанализировал инструментарий для управления качеством, функционирующий в высоконагруженных федеральных информационных системах.

Согласно исследованиям DIS Group, 33% крупных российских компаний в 2019 году внедряли Data Governance в надежде обеспечить прозрачность данных, удобный доступ к ним, возможность отслеживания взаимосвязей между данными, унифицировать терминологию, а также зафиксировать правила и метрики качества данных. Технический директор DIS Group Олег Гиацинтов показал роль обеспечения качества данных в проектах Data Governance на примере реализованных проектов. О роли качественной нормативно-справочной информации для материально-технического обеспечения бизнеса рассказала Алла Токарева, KPMG.

Продуктивное общение продолжалось и в кулуарах конференции « Качество данных 2020 », в процессе которого завязывались полезные деловые контакты.

Возможность снова встретиться с коллегами и единомышленниками представится уже скоро: 25 марта в Москве пройдет форум Big Data 2020 , где неизбежно будут затронуты вопросы, поднятые на конференции « Качество данных 2020 ».

Генеральный партнер: « ТриниДата »

Партнеры : Hitachi Vantara, « Юнидата », SAS, DIS Group, Loginom Company, KPMG

###

Об издательстве « Открытые системы »

Издательство «Открытые системы» — ведущее российское издательство, выпускающее широкий спектр журналов для профессионалов информационных технологий, телекоммуникаций, медицины и полиграфии, активных пользователей цифровых устройств, а также журналы для детей. Издательство организует широкомасштабные конференции и форумы: BIG DATA, BPM, IT Management Forum, « Инфраструктура цифрового предприятия », « Корпоративный DevOps », « Роботизация бизнес-процессов », « Технологии блокчейна », « Технологии искусственного интеллекта », « Управление данными » и другие .

Публикации по теме
Рынки
 
Новости конференция

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.