📊В 2025 году объём корпоративных данных в России вырос на 15–20%, многие компании уже работают с массивами 500–1000 ТБ, но эффективно используют лишь 10–20% информации. Почему данные превращаются в «цифровые болота» и как бизнесу начать извлекать из них реальную ценность — разбирался ✔️ «Коммерсантъ».
О том, почему данные требуют системного подхода и как меняется их роль в эпоху ИИ, изданию рассказали эксперты Группы Arenadata:
📞
Иван Новосёлов, генеральный директор DataCatalog, подчеркнул, что Data Governance, каталогизация и разделение данных на «холодные», «тёплые» и «горячие» помогают вернуть данным бизнес-ценность.
Инвентаризация данных, внедрение Data Governance и инструментов каталогизации помогают превратить «цифровое болото» в «озеро». А разделение данных на «холодные» (архив, к которому не требуется оперативный доступ), «тёплые» и «горячие» (данные, задействованные в бизнес-процессах) позволяет оптимизировать стоимость владения.
📞
Пётр Емельянов, директор по исследованиям и разработкам ООО «Убик», объяснил, почему в эпоху ИИ технологическая гонка смещается из области «у кого модель мощнее» в область «у кого данные чище, лучше структурированы и лучше организованы».
В 2026 году всё чаще говорят об обучении ИИ на искусственно сгенерированных данных. Но синтетические данные генерируются одной моделью, а затем на них учатся другие модели, и это часто приводит к накоплению ошибок и ухудшению итогового результата по сравнению с реальными данными. Может сработать принцип Garbage in — Garbage out («мусор на входе — мусор на выходе»). Качество данных критично для корректной работы моделей. Кроме того, даже случайно сгенерированные синтетические данные могут совпасть с реальными, что создаёт правовую неопределённость.
Из статьи вы узнаете:🔹почему значительная часть корпоративных данных превращается в dark data и не приносит бизнесу пользы;
🔹как инвентаризация, каталогизация и Data Governance помогают превратить «цифровые болота» в управляемый актив;
🔹почему качество данных становится критическим условием для корректной работы ИИ-моделей;
🔹как уход западных вендоров меняет подход российского бизнеса к хранению и обработке данных.
Подробнее >>#AI #DataGovernance