Поиск по сайту

bit.samag.ru

Web

Рассылка Subscribe.ru

подписаться письмом

Вход в систему


Запомнить меня
Регистрация Забыли пароль?

О журнале

Ваше мнение

Статьи

Общие тенденции и тренды

Архив

Мероприятия

Календарь мероприятий

январь

2026

показать все

Новости партнеров

18.12.2025

Группа «Борлас» – в числе крупнейших игроков российского рынка HR Tech

16.12.2025

WiFly OpenRoaming: новоя технология гостевого Wi-Fi для России и СНГ

16.12.2025

UserGate открыл лабораторию по кибербезопасности в МИРЭА — Российском технологическом университете

15.12.2025

VAS Experts ввел сервис «Личный кабинет» для управления лицензиями и техподдержкой

показать все

Статьи

30.12.2025

Как найти идею и перезапустить продукт в «красном океане»

30.12.2025

Интеграция как бизнес-задача

28.12.2025

Soft skills на руководящих должностях

18.12.2025

Как изменились сделки слияний и поглощений после 2022 года и что ждет инвесторов в будущем?

18.12.2025

Налоговая оптимизация. Новые УСН-правила при смене региона: конец налоговой оптимизации?

29.07.2025

Точность до метра и сантиметра: как применяют технологии позиционирования

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

22.09.2023

Эпоха российской ориентации на Запад в сфере программного обеспечения завершилась

22.09.2023

12 бизнес-концепций, которыми должны овладеть ИТ-руководители

показать все

Управление мастер-данными в эпоху искусственного интеллекта

Главная / Архив номеров / 2025 / Выпуск №10 (153) / Управление мастер-данными в эпоху искусственного интеллекта

Рубрика: Тема номера / Искусственный интеллект

Юрий Слатин, эксперт в области AR, VR и MR, основатель и руководитель XR-агентства LikeVR

Управление мастер-данными
в эпоху искусственного интеллекта

ИИ не работает на «грязных» данных. Компании, внедряющие ML и аналитику, начинают с MDM, то есть создания единой и достоверной версии данных. Как эта практика реализуется в России и важно ли для нас это?

Компании, работающие с ИИ, быстро убеждаются на личном опыте, что основная проблема его внедрения заключается не в алгоритмах, а, в первую очередь, в качестве данных. Без единой версии данных любые AI-сценарии быстро теряют устойчивость. На разрозненной, противоречивой или устаревшей информации модели дают нестабильные результаты. Доверие к такой аналитике падает. Поэтому управление мастер-данными все чаще становится не вспомогательной ИТ-функцией, а базой для любых AI-инициатив.

Отмечу, что на российских предприятиях MDM обычно внедряется под конкретные бизнес-задачи. Как правило, начинают с наведения порядка в ключевых сущностях: клиентах, контрагентах, продуктах, услугах, оборудовании, сотрудниках. Это особенно заметно в банках, ритейле, промышленности, логистике, телекоме и госсекторе – там данные годами накапливались в CRM, ERP, 1С, самописных системах и внешних источниках.

<...>

Ключевые слова: искусственный интеллект, мастер-данные, MDM, управление, импортозамещение, ИТ, экспертиза.

Полную версию статьи читайте в журнале.
Подпишитесь на журнал

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи