Нормализация данных

Тренды в области нормализации данных

1. Переход от локальной нормализации к централизованному управлению справочниками
   
   Организации стремятся централизовать управление данными, включая нормативно-справочную информацию (НСИ), чтобы избежать дублирования, ошибок и рассинхронизации между системами.
2. Внедрение MDM-систем для консолидации данных
   
   Master Data Management (MDM) становится основой для унификации и нормализации данных о контрагентах, продуктах, клиентах, сотрудниках и других ключевых сущностях. Это критично для крупных предприятий с разветвленной структурой.
3. Автоматизация правил нормализации и валидации данных
   
   ИТ-решения позволяют формализовать и автоматизировать правила проверки, очистки и стандартизации данных, снижая долю ручного труда и повышая качество информации в системах.
4. Использование искусственного интеллекта и NLP для нормализации неструктурированных данных
   
   Машинное обучение и обработка естественного языка (NLP) помогают приводить к единому формату данные из свободного ввода, внешних источников, документов и других неструктурированных форматов.
5. Импортозамещение и переход на отечественные платформы для нормализации
   
   Российские компании всё чаще внедряют локальные решения для нормализации и управления НСИ, снижая зависимость от западных продуктов и обеспечивая соответствие требованиям по безопасности и хранению данных.
6. Интеграция нормализованных данных в сквозные бизнес-процессы
   
   Нормализация перестает быть изолированной задачей и становится частью end-to-end процессов — от планирования и закупок до логистики, финансов и клиентского сервиса.
7. Повышение требований к качеству данных как к стратегическому активу
   
   Бизнес осознает ценность «чистых» и унифицированных данных как ресурса для аналитики, автоматизации и цифровой трансформации. Формируются команды data governance и вводятся KPI качества данных.