На конференции «Качество данных 2026» обсуждались подходы к построению гибких конвейеров данных и их интеграции в бизнес-процессы для обеспечения высокого качества информации. В докладе Алексея Арустамова показано, как с помощью Loginom Data Normalization и AI-компонентов выстраивать масштабируемые сценарии нормализации и повышения качества НСИ.
2 марта 2026
При создании хранилищ данных все еще недостаточно внимания уделяется очистке поступающей в него информации. Видимо, считается, что чем больше размер хранилища, тем лучше. Это верный способ превратить хранилище данных в свалку мусора.
18 января 2021
На практике в реальных данных очень часто встречаются пропуски. Причинами могут быть ошибки ввода данных, сокрытие информации, фрод. Разбираем в статье, в каких случаях неправильная обработка пропусков простыми методами приведет к ошибкам в моделях и принятии решений.
3 июня 2020
Презентация нового функционала решения по очистке клиентских данных: модули для решения типовых бизнес-задач, обновленная дедупликация, решение типичных проблем объединения дублей физических и юридических лиц.
18 декабря 2019
Loginom Data Quality диагностирует и исправляет 95% ошибок в клиентских данных. Компоненты решения легко встраиваются в существующий бизнес-процесс на любом этапе.
29 августа 2019
Как с помощью новой платформы повысить качество данных? Об особенностях и применении решения Loginom Data Quality смотрите в записи выступления Алексея Арустамова.
30 ноября 2017
