Channel
@manage_data
On this record: Topic · Growth · Engagement · Reactions · Posts · Cite this entry
48subscribers
+5 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001577718040 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @manage_data |
| Created | Between 1 August 2021 and 28 February 2023 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 10 August 2026 |
| Last confirmed live | 3 October 2026 |
| Measurements held | 5 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 3 October 2026 |
| On Telegram | t.me/manage_data |
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 29 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 90% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 3 Oct 2026, 01:00 | 48 | +2 |
| 9 Sept 2026, 09:37 | 46 | +1 |
| 23 Aug 2026, 20:28 | 45 | +2 |
| 10 Aug 2026, 17:00 | 43 | no change |
| 7 Aug 2026, 19:43 | 43 | first reading |
20 posts held, back to 19 December 2025 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 28 July 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
14 reactions across 8 posts, in 5 distinct kinds. The most used accounts for 35.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🎉 | 5 | 35.7% | |
| 🔥 | 4 | 28.6% | |
| 👍 | 3 | 21.4% | |
| ❤ | 1 | 7.14% | |
| 🙏 | 1 | 7.14% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 8 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 14 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 19 December 2025 to 28 July 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Последнее время очень часто приходится заниматься тем, что восстанавливаю процессы по данным хранящимся в DWH. Это ровно тот случай, когда в свое время не уделялось должное внимание Data Lineage. Был сотрудник, реализовавший процесс, не описал его, потом уволился. На его место не взяли никого. А через несколько лет вспомнили про процесс и «наследникам» сказали разобраться. Это с одной стороны больно🥲, с другой конеч…
🙏1
Photo, posted without a caption
🔥3
Какие объективные метрики показывают, что Data Governance реально приносит пользу? Давненько ничего не писал тут, но буду исправляться Если в прошлом посте мы разделили метрики Data Governance на объективные и субъективные, то начинать я бы советовал именно с объективных. Не потому, что они важнее, а потому, что без них невозможно понять, стал ли сам процесс работы с данными управляемым. Я бы в первую очередь смотр…
👍1
Как понять, что команда Data Governance реально приносит пользу? Поскольку главная цель работы с данными - принимать более точные и быстрые решения для улучшения бизнес-процессов, эффективность команды Data Governance логично оценивать именно по тому, насколько она помогла этого достичь. Если смотреть на реальность, а не на идеальную модель, во многих компаниях управление данными все еще фактически находится на кома…
👍1
По горячим следам❤️🔥 Вчера в Москве прошла конференция на тему рынка аналитики и больших данных, которая была проспонсирована компаниями Tern Group и СберАналитика. Обе компании презентовали свои BI-решения как полностью импортозамещенное ПО. Ключевое отличие, на мой взгляд, решения Tern Group от PBI, Tableau и т.д. в том, что перед реализацией некоторой отчетности для подрядчика они формируют и согласовывают с биз…
👍1
Data Board Ранее я упоминал о ключевом органе в области управления данных - это Data Board, который решает не “технические” и не “личные” вопросы, а междоменные управленческие компромиссы по данным - и их нельзя устойчиво закрыть одной ролью без побочных эффектов. В некоторых компаниях могут попытаться переложить функции Data Board на команду DWH-платформы, оправдывая это тем, что DWH - “единственный источник данных…
Data Angels: кто они и нужны ли они? Ну я думаю, что все так или иначе играли в Heroes of Might and Magic 3. Так вот: там был один из самых сильных юнитов Архангел, который мог решить исход битвы - он был не только одним из самых сильных, но и мог воскрешать мертвых и ходить на всё поле. Отличное сравнение с теми, о ком я бы хотел рассказать сегодня - Data Angels. Оговорюсь, что это не официальная методологическая …
Data Governance — это рельсы, а не локомотив. Почему начинать нужно с 1–2 доменов, а не со «всего сразу» Ну вот, компания наконец-то внедрила систему ролей, выделила Data-домены и полна решимости запускать Data Governance со всей силы. Мы сейчас не будем говорить о каком-нибудь стартапе. Мы говорим о компании с накопленной историей, уже имеющейся отчетностью и какими-то бизнес-процессами. Что дальше? 1️⃣ Предлагаю …
Типовые ошибки при назначении или найме Data Steward Когда компания осознает необходимость Data Steward, следующий риск - назначить «не того» человека или встроить роль неправильно. На этом этапе Data Governance чаще всего начинает буксовать не из-за теории, а из-за организационных ошибок. Разберу самые распространённые. ❌ Ошибка 1. Назначить Data Steward разработчика DWH Логика понятна: «Он ближе всего к данным,…
Data Steward — это роль или должность? Если Data Owner — это роль, а не должность, и ранее я описал функционал Data Steward, логично задаться вопросом: Data Steward — это роль или отдельная позиция? Если кратко, то зависит от масштабов компании и ее зрелости (Data Maturity) Вероятные модели: Роль по совместительству Совмещение роли Data Steward допустимо на старте бизнеса с другой должностью. Но важно не пропусти…
Функционал Data Steward Намерено не ввожу сокращений для этой роли, чтобы не было путаницы с более распространенной позицией Data Scientist, для которого уже общепринятая аббревиатура DS. В первой части я обозначал место Data Steward в системе ролей. Теперь разберу за что он отвечает на практике, какой функционал я бы выделил для этой роли: 1️⃣ Контроль качества данных ❇️мониторинг DQ-метрик; ❇️выявление системн…
Data Steward Как верно заметил мой друг, что Data Owner - это роль, а не должность. Соответственно, возникает вопрос: а кто на постоянной основе следит за созданными DO правилами? Кто контролирует исполнение этих требований? Именно здесь появляется функция Data Steward. Data Owner — отвечает за смысл и правила данных. Data Steward — отвечает за соблюдение этих правил в реальности Data Steward — это операционный но…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @manage_data. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 3 October 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Управляй данными” (@manage_data), 48 subscribers as measured 3 October 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/manage_data.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.