#Тезисы (через риторические вопросы):
* Виды данных в компании, и кто с ними работает, какие существуют потребители данных в data-driven компании
* Методики работы и подготовки данных 
* Что будет, если неправильно работать с данными, и как это может повлиять на результат

#Аннотация
ИТ – кровеносная система бизнеса, а data-driven – вектор у любой современной компании, которая хочет не выживать, а получать сливки. Но вот вопрос: а про данные забыли? Умеют ли ваши сотрудники работать с ними? Предлагаю погрузиться в изумительный мир данных и посмотреть основные методологии. 

#План_доклада
1. Кто я, зачем меня слушать, боли. Данные для аналитика/разработчика/тестировщика/девопса/менеджера
2. Что такое мир данных
3. Какие данные существуют
4. Как подготавливать данные и основные паттерны работы над ними
5. Инструменты работы с данными
6. Причем тут ML, и есть ли связь с АД
7. Негативные сценарии работы с данными
8. Бест практика работы с данными
9. Портрет СА/БА/DS/ДА (для аналитических секций)
10. API/Интеграции/Реплики - боль?
11. Рекомендации
12. Итог