очень хороший доклад о практическом опыте внедрения подходов Data Governance
https://youtu.be/Dx7eyYW-dYo
https://youtu.be/Dx7eyYW-dYo
YouTube
Наталья Хапаева: Data Governance на минималках
Data Fest Online 2020
Data Governance track https://ods.ai/tracks/data-governance-df2020
Спикер: Наталья Хапаева, product owner в МТС
- Продуктовый подход к data governance ининциативе
- GovernanceOps и какие ops-подходы можно тут применить
- Как оценивать…
Data Governance track https://ods.ai/tracks/data-governance-df2020
Спикер: Наталья Хапаева, product owner в МТС
- Продуктовый подход к data governance ининциативе
- GovernanceOps и какие ops-подходы можно тут применить
- Как оценивать…
Forwarded from CDO2Day
🔄Нерегулируемое прилагательное
Попытки регулирования big data сталкиваются с естественным препятствием - определением больших данных. Кто и как будет решать, стали ли обрабатываемые компанией данные уже "большими" или все еще "маленькие"?
Президент Ассоциации больших данных Анна Серебряникова в своей колонке для @cdo2day замечает, что «большие данные» – это не категория информации, а ее признак, который предполагает большое количество различных и несовместимых друг с другом категорий данных.
Она призывает не пытаться создавать новые понятия для регулирования, а сосредоточиться на конкретных мерах по защите интересов граждан и бизнеса.
Попытки регулирования big data сталкиваются с естественным препятствием - определением больших данных. Кто и как будет решать, стали ли обрабатываемые компанией данные уже "большими" или все еще "маленькие"?
Президент Ассоциации больших данных Анна Серебряникова в своей колонке для @cdo2day замечает, что «большие данные» – это не категория информации, а ее признак, который предполагает большое количество различных и несовместимых друг с другом категорий данных.
Она призывает не пытаться создавать новые понятия для регулирования, а сосредоточиться на конкретных мерах по защите интересов граждан и бизнеса.
cdo2day.ru
Как регулировать развивающийся рынок данных или почему большие данные не нужно определять — CDO2DAY
a16z Podcast: The Great Data Debate
Довольно интересный подкаст обнаружил в блоге a16z (вообще, очень рекомендую этот ресурс) - дискуссия на тему трендов дата-архитектур. Вот, что из интересного отметил в ходе изучения.
Первый вопрос был на тему - кто в конечном счете победит: Data Lake или Data Warehouse. Спикеры отметили общий момент, что архитектура решений обработки данных и выбор технологий для их реализации должны, в первую очередь, определяться теми примерами использования данных, которые предполагаются к реализации. Тем не менее есть версия, что SQL и DWH быстро разовьются на горизонте 5 лет смогут ничем не уступать по удобству работы с полу-структурироваными данных. А за счет того, что SQL сам по себе очень удобен для работы с данными, Data Lake и технологии, на которых сейчас базируется эта архитектура, уйдут в прошлое. Тем не менее спикеры отмечают, что все больше и больше сейчас появляются примеров работы со сложными типами данных, какими как видео и изображения. Например, очень много такого рода данных обрабатываются в медицине. И Data Lake, как технология, направленная в первую очередь на поддержку AI и сложной аналитики данных, займет свое место в этой области. Не исключено, что SQL догонит NoSQL и в этой области, но спикеры ожидают это в перспективе 8-10 лет.
Исторический пример, к которому аппелируют спикеры, довольно нагляден. Когда BI, отчетность и dashboard стали набирать популярность в бизнесе, появился OLAP, как технология, которая лучше подходила для таких задач, чем традиционные базы данных. Тем не менее прошли годы и, с появлением колоночных баз данных, MPP и тд, про OLAP уже мало кто вспоминает. Ждет ли такая же участь современный NoSQL стек? Hadoop это уже настигло.
Обработка сложных данных набирает обороты и все больше кейсов их использования появляются в бизнесе, что требует усиления технологий в этой области и может ожидать появления крупных поставщиков в этой области технологий обработки данных.
Следует ожидает и усиление SQL в области Machine Leaning, но в течении следующих 3-х - 5 -ти лет будут доминировать гибридные подходы.
Кроме этого, спикеры отмечают Data Mesh как перспективную технологию децентрализации, которая продиктована организационными особенностями крупных организаций, где трудно централизовать все данные, а так же тренд в области архитектуры приложений, архитектура которых развивается в область создания целостных приложений, который могут как обрабатывать, так и применять данные. Сейчас, по классике, мы делаем обработку данных в DWH/DL и далее передает результаты в прикладное приложение для использования.
Далее был вопрос про скорость обработки данных - но тут ничего интересного озвучено не было. Да, надо определять компромис между скоростью и объемом, но разнообразность технологий позволяет реализовать любой такой компромис.
Полный текст и запись тут:
https://a16z.com/2020/11/12/a16z-podcast-the-great-data-debate/
Довольно интересный подкаст обнаружил в блоге a16z (вообще, очень рекомендую этот ресурс) - дискуссия на тему трендов дата-архитектур. Вот, что из интересного отметил в ходе изучения.
Первый вопрос был на тему - кто в конечном счете победит: Data Lake или Data Warehouse. Спикеры отметили общий момент, что архитектура решений обработки данных и выбор технологий для их реализации должны, в первую очередь, определяться теми примерами использования данных, которые предполагаются к реализации. Тем не менее есть версия, что SQL и DWH быстро разовьются на горизонте 5 лет смогут ничем не уступать по удобству работы с полу-структурироваными данных. А за счет того, что SQL сам по себе очень удобен для работы с данными, Data Lake и технологии, на которых сейчас базируется эта архитектура, уйдут в прошлое. Тем не менее спикеры отмечают, что все больше и больше сейчас появляются примеров работы со сложными типами данных, какими как видео и изображения. Например, очень много такого рода данных обрабатываются в медицине. И Data Lake, как технология, направленная в первую очередь на поддержку AI и сложной аналитики данных, займет свое место в этой области. Не исключено, что SQL догонит NoSQL и в этой области, но спикеры ожидают это в перспективе 8-10 лет.
Исторический пример, к которому аппелируют спикеры, довольно нагляден. Когда BI, отчетность и dashboard стали набирать популярность в бизнесе, появился OLAP, как технология, которая лучше подходила для таких задач, чем традиционные базы данных. Тем не менее прошли годы и, с появлением колоночных баз данных, MPP и тд, про OLAP уже мало кто вспоминает. Ждет ли такая же участь современный NoSQL стек? Hadoop это уже настигло.
Обработка сложных данных набирает обороты и все больше кейсов их использования появляются в бизнесе, что требует усиления технологий в этой области и может ожидать появления крупных поставщиков в этой области технологий обработки данных.
Следует ожидает и усиление SQL в области Machine Leaning, но в течении следующих 3-х - 5 -ти лет будут доминировать гибридные подходы.
Кроме этого, спикеры отмечают Data Mesh как перспективную технологию децентрализации, которая продиктована организационными особенностями крупных организаций, где трудно централизовать все данные, а так же тренд в области архитектуры приложений, архитектура которых развивается в область создания целостных приложений, который могут как обрабатывать, так и применять данные. Сейчас, по классике, мы делаем обработку данных в DWH/DL и далее передает результаты в прикладное приложение для использования.
Далее был вопрос про скорость обработки данных - но тут ничего интересного озвучено не было. Да, надо определять компромис между скоростью и объемом, но разнообразность технологий позволяет реализовать любой такой компромис.
Полный текст и запись тут:
https://a16z.com/2020/11/12/a16z-podcast-the-great-data-debate/
Future
The Great Data Debate
The future of data lakes, the new use cases for the modern data stack, and whether decentralization of teams and tools is the future.
Forwarded from Технооптимисты
Привет, коллеги.
Кто следит за нашей деятельностью, тот, конечно же, знает, что мы в Агентстве Искусственного Интеллекта запустили новый проект — VIR Person. Да, мы замахнулись на высокое. И мы, так или иначе, добьёмся результатов. Несмотря на то, что из Топ-10 Архипелага 20.35 нас выгнали, мы не унываем, а воспринимаем как добрый знак.
А причину изгнания можете посмотреть на официальном канале проекта на Youtube. Ролик «Архипелаг 20.35. VIR Person». Если говорить фигурально, то нам позвонили из Администрации президента и сказали буквально следующее: «Блин, вы там офигели? В нашей стране магия по оживлению мёртвых запрещена! Кончайте там с этим!» Смотреть можно с 07:40. Такие дела...
Подписывайтесь на канал проекта.
Кто следит за нашей деятельностью, тот, конечно же, знает, что мы в Агентстве Искусственного Интеллекта запустили новый проект — VIR Person. Да, мы замахнулись на высокое. И мы, так или иначе, добьёмся результатов. Несмотря на то, что из Топ-10 Архипелага 20.35 нас выгнали, мы не унываем, а воспринимаем как добрый знак.
А причину изгнания можете посмотреть на официальном канале проекта на Youtube. Ролик «Архипелаг 20.35. VIR Person». Если говорить фигурально, то нам позвонили из Администрации президента и сказали буквально следующее: «Блин, вы там офигели? В нашей стране магия по оживлению мёртвых запрещена! Кончайте там с этим!» Смотреть можно с 07:40. Такие дела...
Подписывайтесь на канал проекта.
Интересный кейс выше - навел меня на мысль, что он ставил новые этические проблемы перед обществом - можно ли использовать цифровые копии умерших людей, кому принадлежат “права на образ” и тд. Вель уже сегодня ничего не мешает использовать образы актеров в новых фильмах и тд. Есть о чем подумать законодателям 🙂
Forwarded from Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Смотрите через 30 мин нашу дискуссию TechTalk по теме «Растущая роль искусственного интеллекта в обществе и экономике. Правила новой этики».
https://youtu.be/1xl1shxVt3Y
https://youtu.be/1xl1shxVt3Y
YouTube
Растущая роль искусственного интеллекта в обществе и экономике. Правила новой этики
Forwarded from Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
В 2021г. АБД создаст Кодекс этики данных 2.0, а Российская государственная библиотека предложила создать хранилище данных на базе библиотеки - итоги TechTalk «Растущая роль ИИ в обществе и экономике. Правила новой этики»?
По итогам сегодняшней дискуссии публикуем основные хайлаты спикеров:
1. Исполнительный директор ассоциации больших данных Алексей Нейман рассказал, что в 2021 году планируется начать работу над Кодексом этики использования данных 2.0 – когда будет набран критический объем предложений по развитию первой его версии. Тем не менее, по его мнению, прежде чем задумываться об этике ИИ в целом, стоит посмотреть на этику использования данных – сами алгоритмы не должны дискриминировать кого-то или нести вред.
2. Все участники согласились с тем, что пока искусственный интеллект создается людьми, люди и должны думать об этике. «Этика остается этикой людей», - подчеркнул генеральный директор Cleverdata Денис Афанасьев.
3. CDO «Мегафон», Леонид Черный, отметил, что чтобы ИИ стал настоящим интеллектом, надо дать ему не только право принятия решений, но и возможность нести за них ответственность.
4. Афанасьев также затронул тему изменений. По его словам, нужно не только ждать, пока современные технологии подстроятся под человека, но и среда должна адаптироваться. Например, нужны новые правила для дорог, по которым смогут ездить беспилотные машины и улицы, по которым смогут летать дроны.
5. Генеральный директор РГБ Вадим Дуда предложил создать хранилище данных на базе библиотеки. «Нужна очень взвешенная государственная политика по сохранению данных», - объяснил он. На этом Дуда не остановился – он также анонсировал возможное создание в библиотеке аналога рекомендательного сервиса, как у Spotify и Apple Music, на основе предпочтений, запросов книг и времени посещения читателей библиотеки.
6. Черный, в свою очередь, рассказал, как «Мегафон» уже использует ИИ: технология помогает компании анализировать обратную связь от клиентов и это касается всех типов обращений. С помощью ИИ также компания рассчитывает узкие места в инфраструктуре связи, полноту покрытия территории сетью, после чего, на основании анализа данных компания формирует план строительства. Однако, по его словам, видимо самым распространенным примером использования ИИ в повседневной жизни человека на сегодня является обработка изображений телефоном, например, улучшение качества фотографий сразу после того, как был сделан кадр.
7. Обсуждая вопрос необходимости создания закона о больших данных, участники дискуссии были практически единодушны – не нужен. По словам Неймана, текущего регулирования в этой области хватает с избытком, и именно оно нуждается в актуализации. Недавно принятый закон об экспериментальных правовых режимах как раз и призван на практике апробировать необходимые регуляторные изменения и внедрить их в жизнь.
8. Вадим Дуда отметил, что нужен не закон о больших данных, а большой закон о данных.
9. Дарья Чашкина, директор по обучению «Школы 21», сказала, что нужна определенная стратегия по большим данным - это, в том числе, и вопрос профессионального сообщества: появляется спрос на CDO, которые как раз работают именно с данными, как с ресурсом.
10. По итогам дискуссии, модератором которой была основатель нашего канала Ани Асланян, отметила, что к формированию стандартов этики ИИ, помимо бизнеса и государства необходимо активнее привлекать представителей разных общественных организаций, так как, в первую очень, общество - главный заказчик данного стандарта.
По итогам сегодняшней дискуссии публикуем основные хайлаты спикеров:
1. Исполнительный директор ассоциации больших данных Алексей Нейман рассказал, что в 2021 году планируется начать работу над Кодексом этики использования данных 2.0 – когда будет набран критический объем предложений по развитию первой его версии. Тем не менее, по его мнению, прежде чем задумываться об этике ИИ в целом, стоит посмотреть на этику использования данных – сами алгоритмы не должны дискриминировать кого-то или нести вред.
2. Все участники согласились с тем, что пока искусственный интеллект создается людьми, люди и должны думать об этике. «Этика остается этикой людей», - подчеркнул генеральный директор Cleverdata Денис Афанасьев.
3. CDO «Мегафон», Леонид Черный, отметил, что чтобы ИИ стал настоящим интеллектом, надо дать ему не только право принятия решений, но и возможность нести за них ответственность.
4. Афанасьев также затронул тему изменений. По его словам, нужно не только ждать, пока современные технологии подстроятся под человека, но и среда должна адаптироваться. Например, нужны новые правила для дорог, по которым смогут ездить беспилотные машины и улицы, по которым смогут летать дроны.
5. Генеральный директор РГБ Вадим Дуда предложил создать хранилище данных на базе библиотеки. «Нужна очень взвешенная государственная политика по сохранению данных», - объяснил он. На этом Дуда не остановился – он также анонсировал возможное создание в библиотеке аналога рекомендательного сервиса, как у Spotify и Apple Music, на основе предпочтений, запросов книг и времени посещения читателей библиотеки.
6. Черный, в свою очередь, рассказал, как «Мегафон» уже использует ИИ: технология помогает компании анализировать обратную связь от клиентов и это касается всех типов обращений. С помощью ИИ также компания рассчитывает узкие места в инфраструктуре связи, полноту покрытия территории сетью, после чего, на основании анализа данных компания формирует план строительства. Однако, по его словам, видимо самым распространенным примером использования ИИ в повседневной жизни человека на сегодня является обработка изображений телефоном, например, улучшение качества фотографий сразу после того, как был сделан кадр.
7. Обсуждая вопрос необходимости создания закона о больших данных, участники дискуссии были практически единодушны – не нужен. По словам Неймана, текущего регулирования в этой области хватает с избытком, и именно оно нуждается в актуализации. Недавно принятый закон об экспериментальных правовых режимах как раз и призван на практике апробировать необходимые регуляторные изменения и внедрить их в жизнь.
8. Вадим Дуда отметил, что нужен не закон о больших данных, а большой закон о данных.
9. Дарья Чашкина, директор по обучению «Школы 21», сказала, что нужна определенная стратегия по большим данным - это, в том числе, и вопрос профессионального сообщества: появляется спрос на CDO, которые как раз работают именно с данными, как с ресурсом.
10. По итогам дискуссии, модератором которой была основатель нашего канала Ани Асланян, отметила, что к формированию стандартов этики ИИ, помимо бизнеса и государства необходимо активнее привлекать представителей разных общественных организаций, так как, в первую очень, общество - главный заказчик данного стандарта.
Telegram
Все о блокчейн, мозге, цифровой экономике
Смотрите через 30 мин нашу дискуссию TechTalk по теме «Растущая роль искусственного интеллекта в обществе и экономике. Правила новой этики».
https://youtu.be/1xl1shxVt3Y
https://youtu.be/1xl1shxVt3Y
Интересное исследование.
«В большинстве крупных российских компаний утверждают, что уже применяют решения на базе искусственного интеллекта (ИИ), но оценить эффект пока не могут, говорится в исследовании TAdviser и «Ростелекома».»
https://www.kommersant.ru/doc/4593938
«В большинстве крупных российских компаний утверждают, что уже применяют решения на базе искусственного интеллекта (ИИ), но оценить эффект пока не могут, говорится в исследовании TAdviser и «Ростелекома».»
https://www.kommersant.ru/doc/4593938
Коммерсантъ
Искусственно внедренный интеллект
В большинстве крупных российских компаний утверждают, что уже применяют решения на базе искусственного интеллекта (ИИ), но оценить эффект пока не могут, говорится в исследовании TAdviser и «Ростелекома». По их оценкам, теоретически технология может приносить…
Всем привет! Хотим напомнить, что продолжается прием заявок на премию для директоров по данным – CDO Award 2021.
Организаторы премии – издательство «Открытые системы» и онлайн-ресурс «Директор информационной службы» –- приглашают к участию в конкурсе руководителей по работе с данными с впечатляющими проектами, готовых продемонстрировать силу данных и их возможности в трансформации бизнеса и общества.
Премия CDO Award 2021 будет вручаться в номинациях:
• За создание новой бизнес-модели, основанной на данных
• За повышение эффективности бизнеса
• За реализацию инновационной идеи
• За обеспечение качества данных
• За достижения в подготовке специалистов по управлению данными
• За реализацию социально значимых инициатив на основе данных
Кроме того, учредители CDO Award 2021 вручат специальную премию «За вклад в популяризацию профессии» номинанту, активно проявившему себя в продвижении роли директора по данным в профессиональном медиапространстве, на профильных мероприятиях и в социальных сетях.
Если вы хоте рассказать о вашем опыте и достижениях в управлении данными в вашей организации — подавайте заявки, до 31/01/2021 и номинируйте ваших директоров по данным на премию CDO Award 2021!
Организаторы премии – издательство «Открытые системы» и онлайн-ресурс «Директор информационной службы» –- приглашают к участию в конкурсе руководителей по работе с данными с впечатляющими проектами, готовых продемонстрировать силу данных и их возможности в трансформации бизнеса и общества.
Премия CDO Award 2021 будет вручаться в номинациях:
• За создание новой бизнес-модели, основанной на данных
• За повышение эффективности бизнеса
• За реализацию инновационной идеи
• За обеспечение качества данных
• За достижения в подготовке специалистов по управлению данными
• За реализацию социально значимых инициатив на основе данных
Кроме того, учредители CDO Award 2021 вручат специальную премию «За вклад в популяризацию профессии» номинанту, активно проявившему себя в продвижении роли директора по данным в профессиональном медиапространстве, на профильных мероприятиях и в социальных сетях.
Если вы хоте рассказать о вашем опыте и достижениях в управлении данными в вашей организации — подавайте заявки, до 31/01/2021 и номинируйте ваших директоров по данным на премию CDO Award 2021!
Yandex.Forms
Анкета номинанта премии CDO Award 2021
Полезный контент: 3 бесплатные книги доступны на сайте издательства O’railly:
- Business models for Data Economy
- What is Data Science
- Migrating Big Data Analytics into the Cloud
https://www.oreilly.com/data/free/
- Business models for Data Economy
- What is Data Science
- Migrating Big Data Analytics into the Cloud
https://www.oreilly.com/data/free/
Oreilly
O'Reilly Media - Technology and Business Training
Gain technology and business knowledge and hone your skills with learning resources created and curated by O'Reilly's experts: live online training, video, books, our platform has content from 200+ of the world's best publishers.
Forwarded from Инжиниринг Данных (Dmitry Anoshin)
Аналитическое хранилище данных Amazon Redshift получило возможность использовать ML с помощью SQL. В целом индустрия идёт по пути упрощения методов анализа данных.
Amazon
Create, train, and deploy machine learning models in Amazon Redshift using SQL with Amazon Redshift ML | Amazon Web Services
December 2022: Post was reviewed and updated to announce support of Prediction Probabilities for Classification problems using Amazon Redshift ML. Amazon Redshift is a fast, petabyte-scale cloud data warehouse data warehouse delivering the best price–performance.…
Forwarded from CDO2Day
Отраслевой дайджест_04.12-11.12.2020.pdf
239.5 KB
📖Представляем вашему вниманию дайджест новостей цифровизации отраслей экономики России.
От роботизированных самосвалов - до автоматизированных поездов. От цифровых технологий на стройках до телемедицины и электронных рецептов на лекарства. Все что произошло в "цифре" за неделю.
От роботизированных самосвалов - до автоматизированных поездов. От цифровых технологий на стройках до телемедицины и электронных рецептов на лекарства. Все что произошло в "цифре" за неделю.
DIS_DG_book.pdf
1.1 MB
Небольшая брошюра от Informatica про современные тенденции Data Governance
Интересное исследование от компаний IDC и Neoflex.
Основываясь на нашем опыте с «Биржой данных», я всегда говорил, что данные - это поток, и текущие тенденции это подтверждают.
В отчете, в целом, много интересных цифр, собранных в рамках опроса компаний, отражены тенденции сегодняшнего дня, связанные с цифровизацией, онлайном и тд.
https://filearchive.cnews.ru/img/files/2020/11/10/idcstreaming_data_processing_technologiesrussian_market_today.pdf
Основываясь на нашем опыте с «Биржой данных», я всегда говорил, что данные - это поток, и текущие тенденции это подтверждают.
В отчете, в целом, много интересных цифр, собранных в рамках опроса компаний, отражены тенденции сегодняшнего дня, связанные с цифровизацией, онлайном и тд.
https://filearchive.cnews.ru/img/files/2020/11/10/idcstreaming_data_processing_technologiesrussian_market_today.pdf
Introducing the “4 Stages of Data Monetization”
Обратил внимание на публикацию в сети LinkedIn (запрещенная в России социальная сеть) с кричащим названием “4 этапа монетизации данных”. В целом в статье раскрывается сравнение данных с нефтью и аргументируется утверждение, что данные приносят ценность только в момент использования их для оптимизации бизнес-процессов, а не в сами по себе являются источником затрат на сбор и хранение. Аналог тут и с нефтью - сырая нефть то же не совсем полезный продукт, пока не подвергнуться глубокой переработке.
В статье приводятся интересные аргументы, цифры и полезные картинки.
https://www.linkedin.com/pulse/introducing-4-stages-data-monetization-bill-schmarzo/?trackingId=BsZ3Ox23TfSm7Tkj17yVKA%3D%3D
Обратил внимание на публикацию в сети LinkedIn (запрещенная в России социальная сеть) с кричащим названием “4 этапа монетизации данных”. В целом в статье раскрывается сравнение данных с нефтью и аргументируется утверждение, что данные приносят ценность только в момент использования их для оптимизации бизнес-процессов, а не в сами по себе являются источником затрат на сбор и хранение. Аналог тут и с нефтью - сырая нефть то же не совсем полезный продукт, пока не подвергнуться глубокой переработке.
В статье приводятся интересные аргументы, цифры и полезные картинки.
https://www.linkedin.com/pulse/introducing-4-stages-data-monetization-bill-schmarzo/?trackingId=BsZ3Ox23TfSm7Tkj17yVKA%3D%3D
LinkedIn
Introducing the “4 Stages of Data Monetization”
Ah, the fond memories of the early days of Saturday Night Live and the hilarious “Point / Counterpoint” debates between Jane Curtin and Dan Aykroyd. I can just imagine this routine being played out today over the value of data… Jane Curtin: “Dan, you ignoramus.
Всем привет! Сори, что у нас тут не такие частые посты, как в других каналах, но очень не хочется просто бездумно перепосчивать банальные новости просто ради активности. Хочется наоборот, более вдумчивого контента и полезной информации. Плюс, нагрузка перед концом года традиционно возрастает пропорционально трафику на дорогах. Но копится достаточно большое количество статей/информации, которые буду выкладывать по мере переваривания.
Вопрос тут возник: мне повезло расширить сферу своих профессиональных интересов на более широкий круг тем (помимо дисциплины управления данными, которой посвящен этот канал изначально), таких как:
- AI в плане NLP, CV, рекомендательных систем, персонализации, платформы AI,
- гейминг, киберспорт
- умный дом и IoT
- платформы цифровых коммуникаций
- платформы пользовательского контента и опыта
поэтому материала, которым хочется поделиться, все больше 🙂
Внимание! Вопрос к знатокам - давайте проголосуем, если вы за то, чтобы выйти за рамки чистого управления данными, ставьте лайк, если против - то дислайк. Жду вашего мнения!
Вопрос тут возник: мне повезло расширить сферу своих профессиональных интересов на более широкий круг тем (помимо дисциплины управления данными, которой посвящен этот канал изначально), таких как:
- AI в плане NLP, CV, рекомендательных систем, персонализации, платформы AI,
- гейминг, киберспорт
- умный дом и IoT
- платформы цифровых коммуникаций
- платформы пользовательского контента и опыта
поэтому материала, которым хочется поделиться, все больше 🙂
Внимание! Вопрос к знатокам - давайте проголосуем, если вы за то, чтобы выйти за рамки чистого управления данными, ставьте лайк, если против - то дислайк. Жду вашего мнения!
Статья_Гражданско_правовые_аспекты_регулирования_оборота_да.pdf
393.9 KB
Спасибо всем проголосовавшим, очень приятно видеть вовлеченность аудитории! На основании результатов голосования делаем вывод, что спектр контента немного расширим, но уходить совсем далеко от темы данных и злоупотреблять сторонними темами не будем :)
Сегодня хочу поделиться юридическим, но любопытным документом. Во вложении статья Гражданско-правовые аспекты регулирования оборота данных в условиях попыток формирования цифровой экономики (Савельев А.И.) ("Вестник гражданского права", 2020, N 1).
Должен предупредить, что юридический текст, как всегда, тяжелый, но уникальность статьи состоит в обзоре юридических аспектов современного законодательства, совмещенным с глубоким пониманием сути таких понятий как “данные”, “информация” и тд.
Выводы вполне предсказуемы - пока наше законодательство не в полной мере отвечает требованиям процессов обмена и продажи данных. Но следует обратить внимание, что такие вещи, как “hash телефона”, отнесены Роскомнадзором к персональным данным.
Сегодня хочу поделиться юридическим, но любопытным документом. Во вложении статья Гражданско-правовые аспекты регулирования оборота данных в условиях попыток формирования цифровой экономики (Савельев А.И.) ("Вестник гражданского права", 2020, N 1).
Должен предупредить, что юридический текст, как всегда, тяжелый, но уникальность статьи состоит в обзоре юридических аспектов современного законодательства, совмещенным с глубоким пониманием сути таких понятий как “данные”, “информация” и тд.
Выводы вполне предсказуемы - пока наше законодательство не в полной мере отвечает требованиям процессов обмена и продажи данных. Но следует обратить внимание, что такие вещи, как “hash телефона”, отнесены Роскомнадзором к персональным данным.