40%
перерасходуют компании на управление данными без единой стратегии модернизации на основе метаданных
Gartner, 2024«Тёмные данные» и потеря контекста – скрытая угроза
$3,1 трлн
нереализованного потенциала ежегодно теряют компании из-за неиспользуемых данных, которые собираются, но не анализируются
IDC / Entrepreneur, 202583%
организаций сталкиваются с трудностями при внедрении ИИ из-за низкого качества данных и отсутствия метаданных
Actian, 2025Реальная цена отсутствия каталога метаданных
20–30% времени аналитиков
уходит на поиск и согласование понимания данных
До 15% бюджета BI-проектов
тратится на повторное описание одних и тех же сущностей
Рост числа «озёр данных»
неконтролируемое дублирование и потеря бизнес-контекста
Риски утечки персональных данных
из-за отсутствия классификации чувствительных полей в каталоге
Нарушения требований регуляторов
(152-ФЗ, 258-ФЗ) из-за неконтролируемого использования данных
Инвестиции в управление метаданными окупаются по трём направлениям
Источник: исследование экономической эффективности управления метаданными
40%
Снижение затрат
Экономия на управлении данными за счёт активного использования метаданных вместо ручного управления
1.9M$
Снижение рисков
Предотвращение утечек, экономия на штрафах (до 530 млн €) и расходах после инцидентов
40%
Рост выручки
Ускорение вывода продуктов на рынок и операционная эффективность для появления новых источников дохода
364%
ROI от внедрения каталога метаданных
среднеотраслевой возврат инвестиций за 3 года
Три шага к идеальным
данным с CATALIGN IDC
Подключение
Любые источники: корпоративные информационные системы, внешние источники, ГИС/СМЭВ, файлы
Анализ
Автоопределение типов, присвоение терминов и тегов, классификация с помощью ИИ и алгоритмов
Каталог & Поиск
Поиск на естественном языке, происхождение, дашборды
CATALIGN IDC – ключевые возможности
* На стадии разработки или планируется к внедрению
Поддержка 50+ источников*
Готовые коннекторы к PostgreSQL, MongoDB, Excel, csv и другим источникам данных.
Автоопределение семантики*
Алгоритмы и ИИ автоматически распознают ИНН, СНИЛС, адреса, даты и другие стандартные типы.
Встроенный бизнес-глоссарий
Быстрый старт с предустановленными терминами для распространённых сфер.
Поддержка больших массивов
Распределённая архитектура для терабайт данных.
Data Lineage (происхождение)*
Визуализация полного жизненного цикла данных: от источника до отчёта.
Поиск на естественном языке*
Находите датасеты и поля по описанию: «все клиенты из Москвы за 2024».
Тегирование и классификация*
Автоматическая маркировка PII (персональные данные), финансовых, критических данных.
Метрики качества метаданных*
Оценка полноты, актуальности, документированности метаданных.
Безопасность
Данные не покидают ваш контур. Полный контроль доступа на уровне строк и столбцов.
ИИ-ассистент*
Автоматическое предложение бизнес-терминов, тегов, связей на основе содержимого.
Гибкая интеграция*
API для выгрузки метаданных в любые системы: Data Quality, Governance, Data Lake.
Автодокументирование*
Автоматическое создание и обновление описаний таблиц, полей и связей.
Реестр отечественного ПО*
Соответствие требованиям импортозамещения.