Коллеги, привет! Давайте немного вернемся от ИИ к теме данных и немного поговорим об MDM. Данные ведь остаются все равно самой важной частью успеха ИИ решений, поэтому не надо нам забывать и о базовых вещах, обеспечивающих качество данных. Коллеги написали хороший обзор на эту тему, в котором разобрали типовые ошибки внедрения MDM-проектов — от нечетких целей и надежды на «волшебную коробку», до недооценки роли бизнеса и неправильного выбора архитектуры. Особенно отмечу мысль: MDM — это не просто IT-инициатива, а глубокое вмешательство в бизнес-процессы. Без вовлечения бизнес-стейкхолдеров и четкого управления изменениями проект рискует превратиться в очередной «мертвый справочник». В статье подробно расписан чек-лист успешного внедрения: старт с реальной бизнес-проблемы, аудит и очистка данных, участие бизнес-пользователей, адаптация архитектуры под ваши процессы, а также постоянный мониторинг качества и обновление стандартов. Крайне важно не возлагать на MDM больше, чем он может — это не BI и не Data Lake, а инструмент для создания единой версии «правды» о ключевых сущностях. Рекомендую прочитать статью тем, кто задумывается о внедрении MDM или хочет повысить качество корпоративных данных. Особенно если у вас уже есть опыт «граблей» в подобных проектах — найдете много полезного и практичного! https://data-tech.team/tpost/rjcr869o51-grabli-mdm-proektov-gde-ostupayutsya-daz