Data Governance для чайников

Я думаю, многие из нас сталкивались с процедурой аудита, и все примерно понимают, что это такое. По результатам аудита обычно готовят перечень замечаний и устанавливают сроки устранения всех выявленных недочетов. Иногда все замечания ранжируют по типу - критичное/ важное/ некритичное. И это всегда большая головная боль и для проверяющих, и для тех, кого проверяют. Но если правильно подойти к процессу аудита, то можно получить весомую выгоду от его проведения, а именно понять текущий уровень зрелости ваших процессов Data Governance и системы управления данными вообще. Что для этого нужно? Подготовить и проранжировать вопросы в чек-листе аудита таким образом, чтобы они откликались на запрос и требования, которые нам диктует каждый из обозначенных в вашей стратегии уровней зрелости Data. Систем оценки уровней зрелости в природе очень много )), почитать про них можно вот тут - Фреймворк оценки цифровой зрелости . Но нам нужна оценка зрелости именно процессов управления данными. И, так как ранее в статье про…

Use real Python code to automate machines, robots, drones and more: Program self-driving vehicles; crack passwords; apply machine learning; automate logistics; use image processing to guide missiles. Gain real coding skills and solve exciting bite-sized programming challenges.

“На самом деле основная цель моделирования данных заключается не в разработке базы данных, а в описании бизнеса”, – говорит Кристофер Брэдли, специалист по информационной стратегии DMA Advisors . Брэдли выступил на онлайн-конференции по архитектуре данных с докладом о целях моделирования данных и его роли в управлении данными и управлении успешным бизнесом. Основной вопрос, на который постарался ответить эксперт, звучит как: Нужны ли нам модели данных в современном мире? По мнению эксперта 85% проектов Data Lake потерпели неудачу, так как полагались на магию: невозможно поместить большие данные в волшебную корзину и ожидать результатов, в отсутствие схемы, описывающей эти данные - модели данных. Это не значит, что данные должны быть 100% достоверными, но они должны иметь минимально пригодный уровень для дальнейшей переработки и анализа. В противном случае, вам не помогут все эти новомодные тренды и технологии, опирающиеся на искусственный интеллект или машинное обучение. Вот основные тезисы выступления…

Мошенники в Telegram используют новые схемы обмана.