Data Governance и каталог данных: основа ИИ в промышленности
ИИ всё активнее применяется в промышленности — для прогнозирования отказов, оптимизации ремонтов и энергопотребления, контроля качества Но эффективность таких решений во многом зависит от того, насколько система управления данными готова к использованию искусственного интеллекта. В новой статье Максим Власюк, директор по работе с корпоративным сектором Группы Arenadata, рассказал, как подготовить данные к промышленному применению ИИ и какую роль в этом играет каталог данных. Из материала вы узнаете: ▫️ зачем ИИ нужны не только большие объёмы данных, но и контекст, качество и единая трактовка ▫️ как каталог связывает технические метаданные, бизнес-термины, Data Lineage, правила качества и ответственность за данные ▫️ как Data Governance, MDM и управление НСИ помогают выстроить управляемую среду для ИИ ▫️ почему ИИ-пилоты часто не доходят до промышленной эксплуатации. По данным опроса Arenadata на ArenaDAY 2026, более 60% респондентов считают Data Governance и качество данных критически важными для эффективного использования ИИ. При этом каталоги данных и MDM полностью внедрили только 10% организаций, частично — 41%. Каталог данных не решает все задачи промышленного ИИ сам по себе. Но вместе с Data Governance, Data Quality, MDM и Data Lineage он формирует инфраструктуру доверия, без которой сложно масштабировать модели и использовать их в производственных процессах. [Arenadata в MAX](https://max.ru/join/OEVkKU6JBgOFdoLIKmiVG_6cnYgaz6vLj4jkK8zQwUM) Полный профиль компании доступен в MONDIARA [MONDIARA](https://mondiara.com/) Сделано Людьми. Для людей Котировки • Отчётность • Дивиденды • Аналитика • Новости
Пост взят с международного финтех-медиа ресурса
ДЛЯ ЛЮДЕЙ