Северо-Американские (США) Системы управления качеством данных (DQM)

Системы управления качеством данных (СУКД, англ. Data Quality Management Systems, DQM) — это комплексные программные решения для обеспечения высокого уровня качества корпоративных данных на всех этапах их жизненного цикла, включающие функционал расширенного управления качеством данных на базе ИИ, машинного обучения и графового анализа. Они позволяют выявлять и исправлять ошибки, а также автоматизировать профилирование, очистку, стандартизацию данных, генерировать выводы и гипотезы (инсайты), предлагать оптимальные действия и повышать эффективность процессов за счёт анализа метаданных и кооперативной работы интеллектуальных модулей.

Управление качеством данных — это комплексная деятельность, направленная на обеспечение высокого уровня достоверности, целостности, актуальности и согласованности данных в информационной системе организации. Она включает в себя мониторинг состояния данных, выявление и устранение ошибок и противоречий, стандартизацию и нормализацию данных, а также разработку и внедрение процедур и механизмов, обеспечивающих поддержание качества данных на всех этапах их жизненного цикла — от сбора и ввода до хранения, обработки и передачи. Управление качеством данных требует применения различных методов и технологий, позволяющих анализировать большие объёмы информации, выявлять закономерности и аномалии, прогнозировать возможные проблемы и предлагать оптимальные решения.

Управление качеством данных как процесс, позволяет фокусироваться на следующих аспектах деятельности:

• выявление и исправление ошибок и противоречий в данных,
• стандартизация и нормализация форматов данных,
• профилирование и очистка данных от дубликатов и невалидных значений,
• мониторинг изменений данных и отслеживание их происхождения,
• анализ метаданных и выявление зависимостей между различными информационными сущностями,
• построение моделей качества данных и определение ключевых показателей,
• автоматизация процессов контроля и улучшения качества данных.

В современных условиях, когда объём данных растёт экспоненциально, а их качество напрямую влияет на эффективность бизнес-процессов и принятие управленческих решений, роль цифровых (программных) решений для управления качеством данных становится критически важной. Системы управления качеством данных (СУКД) позволяют организациям автоматизировать рутинные операции, повысить точность и оперативность анализа данных, снизить риски, связанные с использованием недостоверной информации, и в конечном итоге — улучшить качество принимаемых решений и повысить конкурентоспособность на рынке.

Системы управления качеством данных предназначены для обеспечения высокого уровня качества корпоративных данных на всех этапах их жизненного цикла. Они реализуют комплекс мер по управлению качеством данных, используя современные технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и графовый анализ, что позволяет эффективно решать задачи выявления и исправления ошибок, автоматизации процессов профилирования, очистки и стандартизации данных.

Функциональное предназначение СУКД заключается также в генерации инсайтов, то есть выводов и гипотез на основе анализа метаданных, и предложении оптимальных действий для улучшения качества данных и бизнес-процессов. Кооперативная работа интеллектуальных модулей в рамках СУКД способствует повышению эффективности обработки данных и обеспечивает более глубокое понимание их структуры и взаимосвязей, что в свою очередь ведёт к улучшению принятия управленческих решений и оптимизации бизнес-процессов в компании.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Дообучение

Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Кластеризация

Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Мониторинг данных

Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка видео-данных

Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прогнозирование

Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.

Визуализация

Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

По экспертной оценке Soware, в 2026 году на рынке систем управления качеством данных (СУКД) можно ожидать усиления тенденций к интеграции продвинутых алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта, расширения применения графового анализа для выявления сложных взаимосвязей в данных, роста популярности облачных решений, повышения внимания к обеспечению соответствия нормативным требованиям и стандартам качества данных, а также развития инструментов для автоматизированной генерации инсайтов и поддержки принятия решений.

В целом Системы управления качеством данных в 2026 году будут развиваться с акцентом на следующие тренды:

• Интеграция генеративных моделей. Внедрение генеративных моделей ИИ для создания эталонных наборов данных и автоматического формирования правил очистки и стандартизации данных, что позволит существенно повысить точность и скорость обработки информации.

• Развитие мультимодальных СУКД. Появление систем, способных обрабатывать и анализировать данные различных типов (текстовые, графические, аудио), что расширит возможности применения СУКД в разнообразных отраслях и бизнес-процессах.

• Усиление роли графового анализа. Увеличение использования графовых баз данных и алгоритмов для анализа сложных сетевых структур и выявления скрытых закономерностей в данных, что улучшит качество выявления аномалий и ошибок.

• Облачные СУКД-решения. Рост популярности облачных платформ для развёртывания СУКД, что обеспечит гибкость масштабирования, снижение затрат на инфраструктуру и упрощение доступа к инструментам управления качеством данных.

• Соответствие регуляторным требованиям. Разработка модулей и функций, направленных на автоматическое отслеживание и обеспечение соответствия данных законодательным и отраслевым стандартам, что станет критически важным для компаний, работающих с конфиденциальной и чувствительной информацией.

• Автоматизированная генерация инсайтов. Совершенствование алгоритмов для автоматической генерации бизнес-инсайтов и рекомендаций на основе анализа качества данных, что позволит ускорить процесс принятия обоснованных управленческих решений.

• Коллаборативные функции в СУКД. Внедрение инструментов для совместной работы пользователей над улучшением качества данных, включая механизмы обратной связи, коллективного редактирования и обсуждения проблем, что повысит эффективность командных процессов.

Россия

SimpleOne GenAI

США

IBM Match 360, MIOvantage, Informatica Data Engineering Quality, SAS Data Management, DataMatch Enterprise, Data Quality Components for SSIS, Data Quality Suite, Informatica Data Quality, ibi Data Quality, Validatar, iCEDQ, ClearCore, Global IDs Data Quality Suites, Infosphere Information Analyzer, Infosphere QualityStage, Enlighten, Oracle Enterprise Data Quality, Datagaps DataOps Suite, Microsoft Data Quality Services, Revefi, Anomalo

Великобритания

Duco Platform, CuriumDQM, Datactics Augmented Data Quality Platform, DataArc 360, Experian Namesearch, Experian Prospect IQ, Loqate, WinPure Clean & Match

Индия

Deduplix, Scrubbix

Южная Корея

QualityStream

Франция

DQE One

Объединенные Арабские Эмираты

PiLog Intelligence Data Quality Management