CDO и AI в ритейле: как управление данными становится основой бизнес-роста
Форум Data Day 2026 «ИИ + Данные». Организатор — Издательский дом «Регламент».
В ритейле роль управления данными и роль развития искусственного интеллекта всё заметнее сближаются. Если раньше эти функции часто существовали отдельно, то сегодня AI уже не может развиваться без качественных данных, а значит, управление данными перестаёт быть только технической задачей и становится частью общей бизнес-стратегии. Это ключевой сдвиг, который меняет саму логику организационной модели.
Отдельно подчёркивается, что роль CDO исторически часто воспринималась как сервисная функция, связанная с отчётностью и выдачей данных по запросу бизнеса. Однако такая модель считается уже недостаточной. CDO должен выходить за рамки «главного по отчётам» и становиться полноценным бизнес-партнёром, который помогает формулировать гипотезы, искать точки роста, предлагать сценарии для анализа и участвовать в принятии решений. В этой логике данные становятся не целью сами по себе, а инструментом для роста компании.
Важный акцент сделан на том, что разделение ответственности между данными и моделями принятия решений, включая AI и агентов, создаёт риск размывания зон ответственности. Из выступления следует, что управление данными, AI-моделями и логикой принятия решений лучше держать в единой управленческой рамке. Это позволяет избежать организационной разобщённости и сохранить понятную ответственность за результат. Такой подход выглядит особенно важным на фоне роста AI-трансформации, когда компании стремятся быстро внедрять новые решения, но не всегда заранее понимают, кто именно должен нести за них ответственность.
Отдельная линия выступления связана с качеством данных и governance. Подчёркивается, что управление данными — это не разовая инициатива и не мода, а постоянная дисциплина, которая становится ещё более значимой с ростом AI. Искусственный интеллект лишь усиливает требования к качеству данных, потому что эффективность моделей напрямую зависит от того, насколько быстро и точно данные исправляются, обрабатываются и доставляются в нужные системы. Иначе говоря, AI не отменяет data governance, а делает его ещё более критичным.
Также звучит мысль о том, что фокус CDO постепенно смещается от хранилищ к источникам данных и к процессам их исправления на раннем этапе. Это означает переход от модели, в которой внимание сосредоточено на том, как данные выглядят внутри хранилища, к модели, где важнее качество исходных процессов, владельцы данных в системах и скорость передачи данных в AI-модели. Такая трансформация особенно важна для повышения экономического эффекта от AI: чем быстрее данные становятся качественными и доступными, тем выше практическая отдача от их использования.
Ещё один значимый вывод касается организационной эволюции. В крупных компаниях управление данными постепенно уходит от полностью централизованной модели к федерализованной, где данные и ответственность за них приближаются к бизнес-линиям. В этой структуре появляются локальные CDO, а центральная роль смещается от операционного производства данных к пониманию того, какую ценность данные создают для конкретного бизнеса. Это показывает, что роль CDO трансформируется не только технологически, но и организационно.
CDO в современных компаниях должен быть не администратором данных и не изолированной функцией, а связующим звеном между данными, AI и бизнесом. Именно в этом качестве роль становится стратегической: она помогает компании быстрее адаптироваться к AI-трансформации, повысить качество управленческих решений и превратить данные в реальный источник экономической ценности.
