Модели зрелости в различных ипостасях - познавательно. https://www.process.st/maturity-model/

Зачастую в организациях возникают затруднения, связанные с тем, как определить соответствующий уровень полномочий для людей, которые руководят данными. Если ваша группа руководства данными не имеет полномочий сообщать деловым и техническим областям, что они должны участвовать в практике регулируемых данных, вы можете рассмотреть возможность использования федеративного метода для реализации управления данными.

Что значит быть федеративным? Словарное определение (freedictionary.com) термина «федеративный» - «побуждать к вступлению в лигу или аналогичную ассоциацию». Термин «федеративный» означает объединение. Лигу спортивных команд можно рассматривать как федерацию, потому что они являются автономными органами, которые управляются и руководствуются центральным офисом. DAMA International может считаться федерацией, поскольку в ее состав входят местные отделения, которые являются руководящими принципами и регулируются международным офисом.

В статье описывается «федеративный» метод, а не подход. Метод относится к тому, как программа управления данными будет реализована в организации, а не к философии, лежащей в основе ее разработки.

https://tdan.com/can-you-federate-data-governance/21009

Подробное обсуждение следующих ключевых аспектов практически любой из инициатив по управлению данными:
* Вовлеченные люди (организации, структуры),
* Процессы (мероприятия),
* Технологии (минимум, необходимый для разработки технологических решений на каждом этапе).

https://towardsdatascience.com/data-management-strategy-part-1-146c7e93fbbb

Топ трендов в области «биг даты» в этом году. Много всего лакомого, особенно впечатляет дополненная аналитика для целей стратегического принятия решений) https://resources.experfy.com/bigdata-cloud/top-big-data-trends-2021/

В последнее время мы все чаще обсуждаем компьютерное зрение. Обсуждаем - но не пишем об этом на страницах CDO Channel. Исправляемся! Вот подборка 5 основных трендов в том направлении. Наиболее перспективными нам видятся Emotion AI и CVaaS. https://www.analyticsinsight.net/top-5-computer-vision-trends-that-will-rule-2021/

5 лучших практик в области Качества данных/Data Quality - кратко и по делу, и, что самоен правильное - с весьма неплохим заделом на Руководство данными/Data Governance https://www.precisely.com/blog/data-quality/data-quality-practices

Ключевые тренды в области Machine Learning. Здесь целый сонм всего - от NLP и NLU до кибербезопасности и машинного обучения в реальном времени. https://medium.com/@ODSC/2021-top-trending-machine-learning-topics-862121a33533

Будущее Data Lineage - до и после. Много очень классных вещей, мы бы особенно выделили Impact Analysis https://medium.com/startup-nation/the-future-of-automated-data-lineage-in-2021-65177a3e0927

Этот текст был написан в декабре 2020-го, но ничуть не потерял своей актуальности сейчас, когда до конца года остался квартал с небольшим. Data Science и его перспективы - весьма жизненно. Ну и, конечно, не обошлось и без дип фейка. https://towardsdatascience.com/data-science-trends-for-2021-774d2d888818

Какой будет Биг Дата в 2025? Представить сложно, но можно. Особенно вот с этим материалом. Обратите особенно внимание на Data Fabric и автоматизацию процессов Искусственного интелекта и Машинного обучения. https://www.datamation.com/featured/big-data-trends/

4 причины, почему Качество данных играет особую роль в свистопляске, связанной с коронавирусом. Особое внимание стоит уделить Data-driven decisions. https://www.finextra.com/blogposting/18786/four-reasons-why-data-quality-is-essential-throughout-covid-19

Главные тренды в области Data modeling на не столь далекую перспективу. Особое внимание обратите на time-series. https://techhq.com/2021/09/here-are-the-data-modeling-trends-shaping-2021/

Топ из 17 книг в области аналитики данных, которые точно стоит прочесть в 2021 году. Не уверены насчет прямо всех, но работы Винсента Гранвиля и Фостера Провоста точно рекомендуем к прочтению. https://bootcamp.berkeley.edu/blog/17-data-analytics-books-you-should-read-in-2020/

Одной лишь аналитикой данных мы не ограничимся. Список мировых бестселлеров в области управления данными. Особый «решпект», конечно, DAMA-DMBOK, но и остальные книги из этого списка заслуживают прочтения: https://solutionsreview.com/data-management/the-best-data-management-books-you-should-read/

Ну и заканчивая тему с книгами, по многочисленным просьбам - топ книг в области Data Governace. Конечно, тут тоже не обошлось без DAMA-DMBOK)) https://solutionsreview.com/data-management/top-best-data-governance-books-you-should-read/

Пожалуй, один из лучших текстов, объясняющих всю суть Data Science. Обязательно изучите с пристрастием: https://www.edureka.co/blog/what-is-data-science/

Топ 9 трендов в области Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Мы бы отдельно выделили AutoML и Quantum ML https://searchenterpriseai.techtarget.com/tip/9-top-AI-and-machine-learning-trends

Наши коллеги по отрасли провели весьма неплохое мероприятие: https://unidata-platform.ru/news/corporate/yunidata-provela-u-day-2021/

А вот и видео с мероприятия наших коллег.
Часть 1 – https://youtu.be/SLGwyi-3c5g

Часть 2 – https://youtu.be/OSEknebwiAM

Часть 3 – https://youtu.be/zZNcXX59XDk

Часть 4 – https://youtu.be/BC14UcMU0xI

Про Data Engineering напрямую мы еще не писали, хотя вокруг (да около) ходили. Вот здесь - главные книги в этой области. Мы прочитали их все, и особенно рекомендуем труд Андреаса Кретца https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/02/9-data-engineering-books-must-read/