Почему важна стратегия управления данными

Мотивированные недавними инновациями в области ИИ и расширенной аналитики, компании стремятся укрепить свою бизнес-аналитику. Однако эти цели зачастую остаются нереализованными на предприятиях без стратегического подхода к управлению данными.

Недавние исследования в области управления данными подчеркивают неоспоримую достоверность: комплексная стратегия управления данными имеет первостепенное значение для согласования инициатив по данным с бизнес-целями и раскрытия всего потенциала активов данных. По данным Gartner, 85% компаний, которые не справляются с эффективным управлением и использованием своих данных, вряд ли смогут реализовать свои стремления к цифровой трансформации. Столь же тревожным является и то, что низкое качество данных стоит компаниям в среднем 15 миллионов долларов США в год.

Стратегия управления данными — это не просто идеальный инструмент — это краеугольный камень эффективных данных, стимулирующий реальные бизнес-инновации и рост. Организации будут только продолжать собирать и анализировать все большие объемы данных. Поэтому четкий и действенный план управления, использования и защиты данных критически важен для будущего эффективных операций, принятия взвешенных решений и получения конкурентных преимуществ.

Стратегия управления данными: подробное определение

Стратегия данных — это четко определенный план, предназначенный для повышения эффективности управления данными в масштабе всей компании. Она определяет процессы, технологии и политики, необходимые для сбора, хранения, управления и анализа данных способами, поддерживающими бизнес-цели. Этот основополагающий подход закладывает основу для использования данных как стратегического актива, так и в качестве конкурентного преимущества, стимулируя эффективные инновации и непрерывный рост бизнеса.

Стратегия управления данными охватывает широкий спектр стратегических задач, политик, процедур и практик, включая:

• Создание, доступ, хранение и обновление данных: управление жизненным циклом данных в нескольких облачных и локальных средах.

• Высокая степень доступности и аварийное восстановление. Обеспечьте постоянную доступность и защиту данных от киберугроз, нарушений и несанкционированного доступа.

• Использование данных. Более эффективное использование данных среди растущих алгоритмов ИИ, аналитики, приложений и мобильных приложений.

• Соблюдение требований к конфиденциальности и безопасности данных: принятие мер по защите данных и соблюдению государственных и отраслевых нормативных требований.

• Архивация и удаление данных: соблюдение графиков хранения и стандартов соответствия для управления данными.

• Администрирование данных. Предоставьте бизнес-пользователям и администраторам рекомендации по возможностям существующих технологий управления данными, нормативным требованиям и организационным потребностям в оптимизации ценности данных.

Путем разработки четкой стратегии управления данными организации помогают обеспечить доступность и продуктивное использование качественных данных, улучшая принятие решений и повышая операционную эффективность.

Преимущества стратегии управления данными

Большинство компаний стремятся расширить возможности бизнес-аналитики с помощью новейших инструментов искусственного интеллекта и аналитики. Однако для реализации этого видения им нужен четкий подход, который имеет смысл для данных, согласуется с бизнес-стратегией и разрабатывает необходимые возможности ИИ и решения для аналитики данных.

Правильная стратегия управления данными позволяет компаниям создать основу, обеспечивающую семь важнейших конкурентных преимуществ:

• Информированное принятие решений. Доступ к точному, качественному и своевременному анализу данных позволяет руководителям и сотрудникам анализировать тенденции, прогнозировать результаты и уверенно, легко и быстро принимать стратегические решения.

• Повышение операционной эффективности. Эффективное управление данными позволяет оптимизировать процессы, сократить избыточность и повысить общую операционную эффективность. Это приводит к экономии затрат и более эффективному использованию ресурсов.

• Сокращение затрат. Эффективное управление данными снижает избыточность данных, что минимизирует затраты, связанные с хранением, извлечением и обработкой данных. Это также снижает финансовые последствия утечки данных и штрафов за несоблюдение нормативных требований.

• Основа для успеха ИИ: для эффективного функционирования ИИ необходимы высококачественные, хорошо интегрированные и безопасные данные. Организации получают точные, надежные и надежные результаты, когда их данные соответствуют конкретным потребностям приложений, таким как генеративный ИИ, упреждающее прогнозирование, распознавание изображений, интеллектуальный поиск и машинное обучение.

• Непрерывные инновации. Полная стратегия управления данными стимулирует инновации, обеспечивая гибкость для изучения новых возможностей, разработки новых продуктов и улучшения существующих услуг. Аналитика на основе данных выявляет новые рыночные тенденции и часто игнорирует потребности клиентов, которые при решении проблемы стимулируют рост бизнеса.

• Соблюдение нормативных требований: важнейшим аспектом стратегии управления данными являются следующие нормативные требования. Соблюдение стандартов конфиденциальности и безопасности данных помогает организациям избегать юридических проблем и штрафов.

• Повышенная безопасность данных. Меры по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных повышают защиту конфиденциальной информации и укрепляют доверие клиентов и заинтересованных сторон.

Восемь шагов для разработки эффективной стратегии управления данными

Для полной реализации потенциала данных требуется не только технический опыт. Она также требует рефлективной оценки, творческого принятия решений, убеждающего повествования и межфункциональной поддержки. Хорошо продуманная стратегия управления данными является признаком того, что все эти элементы выполняются эффективно.

Следующая восьмишаговая структура стратегии данных предоставляет маршрутную карту структуры и внедрения плана, которая максимально повышает сильные стороны групп, талантов и ресурсов организации.

Шаг 1. Оценка текущего ландшафта данных

Первым шагом является тщательная оценка существующих в организации активов данных, процессов и задач. Понимание того, где хранятся данные, как они используются в настоящее время, кто к ним обращается и где существуют пробелы или неэффективность, создает четкую картину отправной точки организации и выделяет области для улучшения.

Этап 2. Определение стратегических целей

Определение четких, измеримых целей помогает согласовать стратегию управления данными с более широкими бизнес-целями. Это включает в себя помощь в обеспечении целенаправленного и релевантного подхода, способствующего повышению зрелости управления данными в компании.

Шаг 3: Разработка структуры управления данными

Создание комплексной структуры, включающей политики, стандарты и роли для управления данными. Эффективное управление данными критически важно для обеспечения целостности данных и соблюдения нормативных требований. Эта структура определяет, кто отвечает за различные аспекты управления данными, устанавливает рекомендации по качеству данных и помогает обеспечить согласованную обработку данных в масштабе всей компании.

Шаг 4. Проектирование архитектуры данных

Описание технической структуры хранения данных, интеграции и управления ими является критически важным шагом. Хорошо продуманная архитектура данных закладывает основу для данных, которые не только отвечают аналитическим потребностям организации, но и доступны и масштабируются. Сюда входит выбор правильных решений для хранения данных, проектирование процессов интеграции данных и настройка механизмов потоков данных.

Шаг 5. Создание системы управления качеством данных

Внедрение процессов очистки, проверки и мониторинга данных позволяет обеспечить точность, непротиворечивость и надежность данных благодаря комплексным практикам управления качеством данных. Ключевым преимуществом этой задачи является обеспечение высокого качества данных, которое стимулирует информированное принятие решений и повышает уверенность пользователей и стейкхолдеров в ценности и точности информации и аналитических данных.

Шаг 6. Развертывание аналитики данных

Для эффективного анализа данных требуются правильные инструменты и технологии. Выбор и развертывание соответствующего программного обеспечения для визуализации данных, статистического анализа и машинного обучения позволяет извлекать ценную аналитическую информацию из данных для внедрения бизнес-инноваций и повышения эффективности.

Шаг 7. Настройка мер безопасности данных

Доверие клиентов и соблюдение нормативных положений о защите данных требуют реализации комплексных мер безопасности. Защита конфиденциальных данных от несанкционированного доступа и нарушений требует шифрования, контроля доступа и регулярного аудита безопасности.

Шаг 8: непрерывное совершенствование стратегии

Стратегия управления данными не является статической — она требует непрерывного мониторинга и улучшения. Организации должны регулярно пересматривать и обновлять свои практики управления данными в целях адаптации к меняющимся потребностям бизнеса и технологическим достижениям. Это помогает обеспечить эффективное управление данными, чтобы полностью реализовать свой потенциал, способствуя принятию обоснованных решений, операционной эффективности и конкурентным преимуществам.

Что следует учитывать при разработке стратегии управления данными

Создание комплексной стратегии управления данными является важной задачей. Организации должны понимать, анализировать и улучшать внутренние и внешние условия и возможности, влияющие на принятие бизнес-решений, инновации и конкурентоспособность.

Компоненты

Следующие ключевые компоненты стратегии данных создают комплексную структуру, поддерживающую эффективное использование данных:

Управление данными

Управление данными устанавливает правила и стандарты для управления данными и охватывает политики, процедуры и обязанности, которые помогают обеспечить качество, целостность и безопасность данных. Эффективное выполнение повышает доверие к данным, делая акцент на точности, непротиворечивости и надежности принятия решений.

Политики, процедуры и стандарты, которые должны быть определены для управления данными в организации, включают:

• Управление качеством данных. Внедряйте проверенные лучшие практики для обеспечения полноты, своевременности и актуальности данных.

• Соблюдение нормативных требований для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных.

• Роли и обязанности: определите, кто отвечает за различные аспекты управления данными — от создания данных до архивации данных.

Архитектура данных

Хорошо структурированная архитектура данных поддерживает масштабируемость и гибкость, позволяя организациям адаптироваться к меняющимся требованиям к хранению, интеграции и управлению данными. Ключевые элементы:

• Выбор базы данных: выбор нужных баз данных, хранилищ данных и озер данных для эффективного хранения данных.

• Методы интеграции данных: обеспечивают бесперебойную передачу данных из различных источников и доступ к ним для тех, кто в них нуждается, в любое время и в любом месте.

• Масштабируемость и гибкость: проектируйте архитектуру, поддерживающую рост и адаптирующуюся к меняющимся потребностям в данных.

Управление качеством данных

Высокое качество данных критически важно для принятия обоснованных бизнес-решений, поскольку неточные или противоречивые данные часто приводят к ошибочным стратегиям и упущенным возможностям. Внедрение процессов и инструментов, обеспечивающих точность, непротиворечивость и надежность данных:

• Очистка данных: устранение неточностей и противоречий в данных.

• Проверка данных: соблюдение предварительно определенных стандартов и требований к данным, установленных государственными, отраслевыми и бизнес-политиками.

• Регулярный мониторинг: постоянно проверяйте наличие ошибок и устраняйте их, прежде чем создавать проблемы для бизнеса.

Интеграция данных

Интеграция данных помогает устранить разрозненность в организации, предоставляя целостное представление об операциях и обеспечивая улучшенную аналитику. Объединение данных из разрозненных источников создает единое представление, которое является комплексным и полезным при использовании следующих шагов:

• Консолидация данных: агрегация данных из различных систем и источников.

• Экстракция данных: упрощение и ускорение извлечения основных данных из различных источников.

• Трансформация данных. Преобразуйте старые данные из разных систем в согласованный формат для анализа, автоматизации, алгоритмов ИИ, бизнес-процессов и межорганизационного сотрудничества.

• Загрузка данных: хранение интегрированных данных в центральном репозитории, который обеспечивает их синхронизацию, актуальность и доступность.

Аналитика данных и бизнес-аналитика

Используя аналитику данных, организации могут принимать решения на основе данных, повышающие эффективность бизнеса и стимулирующие инновации. Анализ данных и получение из них значимой полезной информации требуют применения следующих расширенных инструментов и методов:

• Инструменты визуализации данных. Представление данных в легко понятном формате (таких как диаграммы, графики и информационные панели) для быстрого понимания концепций и тенденций.

• Статистическая аналитика. Быстро выявляйте закономерности и тенденции с помощью статистических методов, включая описательную аналитику, интеллектуальную аналитику, прогнозную аналитику, предписывающую аналитику и диагностическую аналитику.

• Модели машинного обучения. Используйте алгоритмы для прогнозирования будущих тенденций и поведения на основе обучения на основе исторических данных и автоматизации повторяющихся задач и процессов принятия решений.

Безопасность данных

Меры безопасности данных устанавливаются для защиты конфиденциальной информации и обеспечения соблюдения нормативных требований к конфиденциальности, чтобы компания могла поддерживать доверие клиентов и соблюдать законодательные и нормативные стандарты, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон штата Калифорния о защите конфиденциальности потребителей (CCPA).

Защита всех данных от несанкционированного доступа и нарушений требует:

• Шифрование: Защита данных во время передачи и хранения путем преобразования данных в кодированный формат, к которому можно получить доступ и расшифровать только правильным ключом расшифровки от авторизованного пользователя.

• Контроль доступа: ограничение доступа к данным уполномоченным персоналом, обеспечение просмотра, изменения или удаления данных только лицами с соответствующими полномочиями.

• Регулярный аудит безопасности: проведение периодических проверок для выявления и устранения слабых мест в системе управления данными с помощью оценок уязвимости, тестирования на проникновение и аудита соответствия.

Методология выбора

Организации могут выбирать из целого ряда методологий для согласования стратегии управления данными с конкретными бизнес-целями и выполнения уникальных требований. Каждый подход имеет свои преимущества и проблемы. Тем не менее, выбор методологии, наилучшим образом отвечающей уникальным потребностям и обстоятельствам организации, открывает путь к эффективной стратегии управления данными, которая поддерживает бизнес-цели и способствует долгосрочному успеху.

Вот четыре фундаментальных методологии, которые следует учитывать:

1. Сверху вниз

В методологии "сверху вниз" высшее руководство определяет стратегические цели и требования к данным, определяя общее направление стратегии данных. Такой подход помогает обеспечить соответствие стратегии данных целям и приоритетам организации.

Основные преимущества:

• Стратегическое согласование: тесная связь стратегии управления данными с общими целями организации для выбора инициатив и разработки программ, поддерживающих бизнес-цели.

• Четкое направление. Обеспечьте ясность и целенаправленность с единым видением, упрощающим внедрение политик и процедур в отношении данных в организации.

Однако этот подход имеет свои недостатки. Хотя стратегия управления данными согласуется с корпоративными целями, конкретные потребности и проблемы, с которыми сталкиваются отдельные отделы, часто игнорируются, что приводит к расхождениям в стратегии.

2. Снизу вверх

Методология снизу вверх собирает данные от различных отделов для понимания их конкретных потребностей в данных и задач. Такой подход на низовом уровне основывается на стратегии управления данными в практических реалиях и с большей вероятностью будет принят в масштабах всей компании.

Основные преимущества:

• Аналитическая информация по отделам. Собирайте различные точки зрения и решайте практические вопросы, которые могут быть упущены при помощи нисходящего подхода, включающего обратную связь от разных уровней организации.

• Повышение скорости освоения: поддержка и соблюдение новейших практик работы с данными за счет разработки стратегии, отражающей конкретные потребности каждого отдела.

Одной из ключевых задач подхода "снизу вверх" является консолидация различных ресурсов в единую согласованную стратегию. Этот процесс может занять много времени и быть сложным, что может привести к задержке внедрения.

3. Гибридное решение

Гибридный подход сочетает в себе элементы методологий "сверху вниз" и "снизу вверх", стремясь сбалансировать стратегическое согласование с практической актуальностью. Высшее руководство обеспечивает общее руководство, в то время как отдельные отделы вносят свой вклад в анализ и требования.

Основные преимущества:

• Сбалансированная стратегия: обеспечение полноты и практичности стратегии управления данными в соответствии с корпоративными целями при одновременном удовлетворении потребностей отделов.

• Инклюзивный процесс. Привлекайте заинтересованных лиц на всех уровнях для укрепления сотрудничества и поддержки со стороны всех подразделений организации.

Несмотря на преимущества, балансирование вклада высшего руководства и различных отделов является сложной задачей. Для реализации единой стратегии управления данными необходима эффективная координация и коммуникация.

4. Гибкая архитектура

Гибкая структура ориентирована на разработку гибкой и итеративной стратегии управления данными, позволяющей организациям адаптироваться к меняющимся бизнес-потребностям и технологическим достижениям. Кроме того, необходима постоянная обратная связь и улучшение для ускорения внедрения инноваций и реагирования на изменения.

Основные преимущества:

• Итеративное развитие: разработка стратегии управления данными на основе непрерывных циклов обратной связи и уточнения помогает обеспечить релевантность и эффективность в динамичной среде.

• Гибкость: адаптация стратегии управления данными к меняющимся условиям позволяет компаниям быстро реагировать на новые задачи и возможности.

Успешное внедрение гибкого фреймворка может существенно нарушить работу организаций с культурой, которая не поддерживает непрерывные эксперименты, обучение и сотрудничество.

Стратегические владельцы бизнеса

Создание стратегии управления данными не осуществляется одним лицом, принимающим решения, в вакууме. Это совместная работа, включающая различные роли в организации.

Ответственность за стратегию управления данными является общей обязанностью, каждая из которых играет важную роль в ее разработке и реализации. Высшее руководство, как правило, выступает в качестве основного владельца, обеспечивая надзор и обеспечение соответствия бизнес-стратегии, в то время как другие роли вносят свой специализированный опыт для воплощения стратегии в жизнь.

Работая вместе, следующие роли вносят свой уникальный опыт и перспективы, чтобы обеспечить полноту и согласованность с целями организации:

• За стратегическое направление отвечает высшее руководство. Этот стейкхолдер определяет видение, распределяет ресурсы и обеспечивает межфункциональную поддержку. Прежде всего, его участие обеспечивает необходимую поддержку со всех уровней бизнеса для координации финансовой поддержки и мотивации внедрения в масштабе всей компании.

• Архитекторам данных поручено проектирование технической инфраструктуры и процессов интеграции, поддерживающих стратегию управления данными. Они описывают способы хранения, доступа и интеграции данных в разных системах, обеспечивая масштабируемость, безопасность архитектуры и возможность поддержки инструментов расширенной аналитики и искусственного интеллекта.

• Ответственные за данные контролируют внедрение политик управления данными. Их роль важна для поддержания целостности, качества и надежности данных организации. Они определяют и применяют стандарты данных, управляют каталогами данных и отслеживают соответствие нормативным требованиям.

• Бизнес-аналитики определяют конкретные потребности в данных и сценарии использования для повышения ценности для бизнеса. Они тесно сотрудничают с различными бизнес-единицами, чтобы понять свои требования и обеспечить реализацию стратегии управления данными в соответствии с этими потребностями. Их аналитика помогает приоритизировать инициативы и измерять влияние стратегии данных на бизнес-результаты.

• ИТ-команды занимаются техническим внедрением стратегии управления данными, включая хранение, интеграцию и безопасность данных. Они отвечают за развертывание стека технологий и управление им таким образом, чтобы обеспечить доступность, производительность и защиту данных. Их опыт крайне важен для того, чтобы стратегия управления данными была технически осуществимой и соответствовала всему ИТ-ландшафту.

• Специалисты по обработке и анализу данных используют инструменты расширенной аналитики для извлечения ценной информации из данных. Они разрабатывают модели, выполняют статистический анализ и создают визуализации, которые помогают организации принимать решения на основе данных. Их работа преобразует необработанные данные в значимую информацию, которая стимулирует инновации и эффективность.

Новые тенденции в области управления данными для подготовки к

Ландшафт управления данными постоянно развивается на основе технологических достижений, динамических экономических сдвигов и меняющихся потребностей бизнеса. Понимание последних тенденций в области управления данными позволяет компаниям опережать конкурентов и максимально эффективно использовать свои активы данных.

Интеграция с ИИ

Интеграция ИИ и машинного обучения в стратегии управления данными становится все более распространенной. Эти технологии расширяют возможности аналитики данных, предоставляя точную и полезную информацию и автоматизируя сложные задачи обработки данных. В свою очередь, компании имеют инструменты для прогнозирования тенденций, выявления аномалий и оптимизации операций в различных отраслях, что позволяет принимать более эффективные решения и внедрять инновации.

Конфиденциальность и безопасность данных

По мере роста масштабов утечки данных компании уделяют больше внимания конфиденциальности и безопасности данных в рамках своих стратегий. Однако этот растущий акцент делается не только на построении доверия клиентов — это также обязательная тактика, позволяющая избежать юридических последствий и денежных потерь, связанных с нарушениями кибербезопасности. В результате организации инвестируют средства в расширенное шифрование, контроль доступа и меры по обеспечению соответствия для защиты конфиденциальной информации.

Обработка данных в реальном времени

Появление аналитики данных в реальном времени и периферийных вычислений кардинально меняет способы обработки и использования данных организациями. Анализируя генерируемые данные, компании быстрее принимают более обоснованные решения. Эти возможности особенно важны в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и производство, где своевременная аналитика существенно влияет на результаты и эффективность.

Демократизация данных

Демократизация данных — это практика обеспечения доступности и использования данных нетехническими пользователями в организации. Благодаря интуитивно понятным инструментам и обучению компании позволяют сотрудникам всех уровней интегрировать данные в процессы принятия решений. Эта тенденция способствует внедрению инноваций и повышению общей маневренности бизнеса.

Расширенное управление данными

Разработка сложных структур управления данными имеет важное значение для эффективного управления качеством, целостностью и соответствием данных. Эти структуры определяют четкие руководящие принципы управления данными, обеспечивающие согласованность и надежность в масштабе всей организации. Расширенное управление данными также поддерживает соблюдение нормативных требований и помогает организациям справляться со сложностями управления данными, создавая надежную основу для бизнес-операций.

Как отрасли трансформируются с помощью стратегии управления данными

Организации в каждой отрасли постоянно ищут новые возможности для раскрытия потенциала своих данных. Стратегия управления данными дает им необходимые рекомендации для внедрения инноваций и сценариев использования, позволяющих повысить эффективность операционной деятельности, заблаговременно устранять риски, внедрять инновации, укреплять нормативное соответствие и стимулировать рост выручки.

Ниже представлен небольшой обзор того, как стратегии данных управляют отраслевыми сценариями использования:

Финансы

Финансовые учреждения реализуют стратегии для комплексного выявления случаев мошенничества, управления рисками и соблюдения нормативных требований. Возьмите, например, банки. Они установили параметры для анализа транзакционных данных и выявления необычных моделей для предотвращения мошенничества и снижения рисков. Их институциональный авторитет и стабильность также повышаются благодаря четко определенным возможностям в области нормативной отчетности и процессам соблюдения, которые полностью учитывают финансовые мандаты.

Правительство

Государственные учреждения применяют стратегии управления данными для расширения государственных услуг, улучшения распределения ресурсов и поддержки разработки политики на основе данных. Анализ демографических и экономических данных позволяет организациям государственного сектора принимать обоснованные решения, которые лучше обслуживают сообщество. Кроме того, повышая оперативную транспарентность и повышая качество оказываемых услуг, они завоевывают доверие граждан к управлению государственными ресурсами.

Здравоохранение

Стратегии данных преобразуют отрасль здравоохранения, обеспечивая более эффективный обмен данными и прогнозную аналитику. Например, персонализированные планы лечения, раннее обнаружение заболеваний и эффективное распределение пациентов, осуществляющих уход, улучшают результаты лечения пациентов. Кроме того, больницы и клиники внедряют комплексные инструменты управления данными и аналитики для оптимизации своей деятельности с целью сокращения затрат при одновременном повышении качества ухода за пациентами.

Производство

Стратегии данных имеют решающее значение для диагностического обслуживания, оптимизации производственных процессов и оптимизации управления логистической цепочкой в производственной отрасли. Мониторинг производительности оборудования и анализ операционных данных позволяют производителям прогнозировать неисправности до их возникновения, сокращая простои и затраты на обслуживание. Аналитика на основе данных также помогает оптимизировать производственные потоки операций и обеспечить своевременную поставку продуктов.

Розничная торговля

Розничные продавцы используют стратегии управления данными для создания персонализированных маркетинговых кампаний, оптимизации уровня запасов и улучшения клиентского опыта. Анализируя поведение потребителей и покупательские закономерности, они могут адаптировать рекламные акции и предложения продуктов для более эффективного удовлетворения потребностей клиентов. Кроме того, аналитика на основе данных помогает улучшить управление логистической цепочкой, сокращение отходов и общую рентабельность.

Начало создания перспективного конкурентного преимущества

Стратегия управления данными важна для управления активами данных и повышения операционной эффективности. Тем не менее, он также улучшает процесс принятия решений, стимулирует инновации и, что самое главное, приносит беспрецедентные преимущества по сравнению с конкурентами. Ключевым является построение стратегии, четко определяющей процессы, политики и технологии, превращающие данные в ценный актив.

По мере того как организации заглядывают в будущее, новые тенденции, такие как искусственный интеллект, конфиденциальность и безопасность данных, обработка данных в реальном времени, демократизация данных и расширенное управление данными, будут продолжать формировать и изменять ландшафт стратегии управления данными. Постоянная информированность об этой непрерывной эволюции и растущая важность управления данными будут оставаться критически важными для максимального повышения ценности данных и достижения долгосрочного успеха бизнеса.

Подробнее