Gartner опубликовал свое видение 5 главных ИТ-трендов на ближайшие 10 лет. Особое внимание обратите на Искусственный интеллект, в частности на генеративный ИИ, который может создавать новый контент (изображения, видео и т. д.) или изменять уже существующий контент. https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-drive-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2020/

«Карманное» издательство Массачусетского технологического института под названием MIT Technnology Review опубликовало список 10 прорывных технологий на ближайшую перспективу. Обратите внимание на супер-экзотику под номером 6 - речь идет, ни много, ни мало, о спутниковых мега-созвездиях) https://www.technologyreview.com/10-breakthrough-technologies/2020/

Очень интересный материал, анализирующий самые популярные языки программирования современности. Java предсказуемо на первом месте, но Python набирает обороты)) https://stackify.com/popular-programming-languages-2018/

Многие из нас испытывают страх, что в самом скором будущем большинство профессий в области Data Science будет автоматизировано. Не волнуйтесь - наши коллеги из Tech Crunch доказывают тот факт что 90% задач безопасно автоматизировать не получится. https://techcrunch.com/2020/08/27/will-automation-eliminate-data-science-positions/?_guc_consent_skip=1598632131

11 трендов в области Big Data на ближайшие годы. Звучит слегка угрожающе, но список адекватный. Особенно подчеркнем 9 пункт, связанный с таким важным элементом как Natural language processing: https://financesonline.com/big-data-trends/#:~:text=%2011%20Big%20Data%20Trends%20for%202020%2F2021%3A%20Current,analytics%20gains%20more%20traction.%20Tennis%20and...%20More%20

Мы уже писали об основных трендах в области аналитики данных. В продолжение темы - более нишевые тренды, среди которых мы бы снова выделили Natural language processing, но уже с немного другим акцентом: https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/news/252475913/NLP-embedded-BI-and-data-literacy-top-2020-analytics-trends

Настал черед поговорить о трендах в области BI. 11 трендов в этой области - и наше особое внимание приковано к пункту Нумеро 11 - Data Discovery https://financesonline.com/business-intelligence-trends/#:~:text=%2011%20Business%20Intelligence%20Trends%20for%202020%20,and%20more%20small%20businesses%20continue%20to...%20More%20

Управление данными во всем его многообразии. Весьма крепкий материал, в котором есть и основные вехи, и упоминание легендарной DMBOK и попытки представить прогнозы на будущее. Когда будете читать, осообое внимание советуем обратить на подраздел «преимущества хорошего управления данными»)) https://searchdatamanagement.techtarget.com/definition/data-management

Стратегия управления данными - поистине, неисчерпаемая тема для обсуждения. Здесь много всего, о чем можно рассказывать практически бесконечно. Мы бы хотели в данном контексте подсветить Deep Learning: https://towardsdatascience.com/data-management-strategy-d3ce6db599c1

В мире существует большое количество открытых стандартов по обмену метаданными. Все они различаются по принадлежности к различным информационным доменам, от узкопрофилированных стандартов (таких как, обмен библиографическими данными) до универсальных стандартов передачи метаинформации (например OMAG от Egeria).

Возвращаемся к Data Governance. Крепкий текст, живо иллюстрирующий тематику. Особое внимание следует уделить Списку критических элементов данных. https://towardsdatascience.com/data-management-strategy-part-1-146c7e93fbbb

Продолжая тему стандартов обмена метаданными и анализируя проведенный позавчера опрос, мы приводим советы, как выбрать стандарты, наиболее подходящий Вашему отделу или компании. Советуем обратить самое пристальное внимание на cтандарт формата метаданных - именно это определит те «рельсы», по которым будут двигаться все процессы компании, связанный с данными: https://old.dataone.org/best-practices/identify-and-use-relevant-metadata-standards

Просили информацию про Data Quality? Пожалуйста: Стратегия управления данными с упором на DQ. Самое интересное и любопытное - Problem Solving в DQ, рекомендуем: https://towardsdatascience.com/data-mangement-strategy-part-2-fe23192a0eca

Deep Learning во всей своей красе. На сей раз применительно к созданию автономных карт. Особенно многообещающе выглядят пункты, которые к семантическим обозначениям дорог: https://towardsdatascience.com/deep-learning-in-mapping-for-autonomous-driving-9e33ee951a44

По прогнозу Markets and Markets рынок MDM в ближайшие 5 лет будет исчисляться почти 30 миллиардами долларов. И что самое интересное - эпидемия COVID лишь убыстряет темпы роста: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/master-data-management-market-267174702.html

Big Data во времена пандемии. Обратите особое внимание на восприятие угрозы как call to action: https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2020/03/30/big-data-in-the-time-of-coronavirus-covid-19/#78f4399858fc

Давайте углубим информацию по Data Management Strategy - на сей раз с упором на безопасность данных и конфиденциальность: https://towardsdatascience.com/data-management-strategy-part-3-f1ba544be2dc

О том, как искусственный интеллект и машинное обучение помогают бороться с Covid-19. Пожалуй, самый впечатляющий пример - Сан Диего, где благодаря этому был предложен новый метод ранней диагностики: https://www.weforum.org/agenda/2020/05/how-ai-and-machine-learning-are-helping-to-fight-covid-19/

Data Quality под иным соусом. Особенно доходчиво подана мысль о том, что отсутствие решения для обеспечения качества данных на текущем рынке может отбросить назад или разрушить организацию. https://profisee.com/blog/dba-data-quality-trends-making-waves-in-data-management/