Как создать современную платформу данных: взгляд инженера данных на 2026 год
Рост интереса к искусственному интеллекту сделал создание современной платформы данных одной из ключевых задач для бизнеса. И на это есть веские причины.
По мере того как искусственный интеллект предъявляет всё более высокие требования к использованию данных, многие компании начинают сомневаться в надёжности своей информационной инфраструктуры. Организации по-прежнему сталкиваются с проблемами интеграции данных, обеспечения безопасности и контроля качества данных, а темпы их решения не успевают за растущими потребностями проектов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Сегодня 84% руководителей в сфере данных и аналитики по всему миру считают, что их стратегии работы с данными требуют кардинального пересмотра, прежде чем современные решения на базе искусственного интеллекта и продвинутой аналитики смогут в полной мере реализовать свой потенциал. Одним из наиболее надёжных способов достижения этой цели является создание современной платформы данных. В этой статье наши эксперты рассказывают, как правильно спроектировать и внедрить такую платформу.
Что такое современная платформа данных?
Современная платформа данных (Modern Data Platform, MDP) – это единая корпоративная экосистема инструментов, предназначенная для сбора, хранения, преобразования и использования данных в рамках прозрачной системы управления данными. Её задача – заменить набор разрозненных решений и несогласованных процессов единой инфраструктурой, которая обеспечивает управление полным жизненным циклом данных – от получения до использования.
Создать такую платформу можно двумя способами. Первый – использовать набор специализированных облачных инструментов для работы с данными, таких как dbt, Fivetran и другие. Такой подход обычно называют современным набором инструментов для работы с данными. Второй – построить более интегрированную платформу, часто с возможностями самостоятельной работы пользователей с данными, объединяющую все основные компоненты современной экосистемы данных в едином решении.
Зачем бизнесу нужна современная платформа данных?
По данным исследований, 82% компаний либо уже внедряют платформу данных, либо планируют сделать это в ближайшее время.
Бизнес-цели, которые организации стремятся достичь с помощью таких решений, остаются прежними. Изменился подход к их достижению. Современная платформа данных позволяет значительно эффективнее работать с данными по сравнению с устаревшими, фрагментированными и частично ручными процессами управления данными. Вместо множества временных решений и несвязанных между собой инструментов компания получает масштабируемую инфраструктуру, которая упрощает работу с данными, повышает надёжность аналитики и снижает затраты на сопровождение.
Создание современной платформы данных позволяет значительно ускорить получение бизнес-результатов и повысить эффективность проектов в области искусственного интеллекта, машинного обучения и расширенной аналитики, обеспечивая получение актуальной информации для принятия решений в режиме, близком к реальному времени.
К другим преимуществам современной платформы данных относятся:
Снижение затрат. Несмотря на необходимость первоначальных инвестиций, современная платформа данных позволяет сократить расходы в долгосрочной перспективе за счёт уменьшения трудозатрат на управление разрозненными источниками данных и отказа от большого количества отдельных программных решений с собственными лицензионными платежами.
Экономия времени инженеров данных. Для создания новых процессов обработки данных не требуется каждый раз разрабатывать всё с нуля. Шаблоны и повторно используемые компоненты можно применять в различных проектах и сценариях использования.
Доступность данных для широкого круга пользователей. Возможности платформы не ограничиваются специалистами по данным. Благодаря удобным инструментам работы с данными сотрудники различных подразделений получают доступ к проверенным и управляемым данным без необходимости глубокой технической подготовки.
Упрощённое предоставление данных. Данные не остаются в изолированных системах хранения и не требуют сложной передачи между различными инструментами. Благодаря единым стандартам хранения данных и правилам управления ими разные команды могут использовать одни и те же данные без дополнительной очистки, преобразования или сопоставления.
Однако даже самая современная платформа данных будет эффективна только при наличии чёткой стратегии её развития. Без продуманного подхода компании начинают дублировать работу разных команд, создавать разрозненную экосистему данных и замедлять реализацию проектов в области бизнес-аналитики, продвинутой аналитики и искусственного интеллекта.
Когда стоит выбирать разработку платформы данных под заказ? Разве готовой корпоративной платформы недостаточно?
Готовые решения, такие как Microsoft Fabric или Google BigQuery, хорошо подходят для быстрого запуска проектов при сравнительно невысоких первоначальных затратах и стандартных требованиях к работе с данными.
Однако если компании нужна платформа данных, которая учитывает особенности её бизнес-процессов, масштабируется вместе с бизнесом, обеспечивает долгосрочную экономическую эффективность и со временем становится конкурентным преимуществом, стоит рассмотреть разработку платформы данных под заказ. Такой подход также называют проектированием и разработкой платформ данных.
Кроме того, готовые решения нередко содержат большое количество функций, которые компании не нужны. Ещё одна распространённая проблема заключается в том, что доступные возможности платформы не всегда соответствуют реальным потребностям бизнеса. В результате приходится искать обходные решения и адаптировать процессы под ограничения выбранного продукта, что приводит к дополнительным затратам времени и ресурсов.
Разработка платформы данных под заказ позволяет:
получить функциональность, которая полностью соответствует задачам бизнеса;
сохранить полный контроль над архитектурой платформы данных и принципами её использования, что особенно важно, когда данные становятся стратегическим активом компании;
быстрее тестировать и внедрять современные возможности искусственного интеллекта, включая автономные ИИ-агенты и технологии семантического анализа данных, не дожидаясь их появления в коммерческих продуктах. Кроме того, такие решения можно адаптировать под конкретные задачи организации значительно глубже, чем это позволяют готовые платформы.
Как построить основные уровни платформы данных?
Как правило, архитектура современной платформы данных включает четыре основных уровня:
- получение данных;
- хранение данных;
- обработка данных;
- предоставление и использование данных.
Каждый уровень использует собственный набор инструментов и технологий. Вместе они формируют единую экосистему данных, главная задача которой – предоставлять нужные данные нужным пользователям в нужное время и в подходящем для работы виде.
Получение данных
Получение данных – первый этап извлечения ценности из больших объёмов структурированных и неструктурированных данных, которые компании накапливают в корпоративных системах, таких как система управления предприятием (ERP) и система управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), финансовых платформах, сторонних сервисах, социальных сетях и других источниках.
Если процесс получения данных организован правильно, все необходимые источники данных выявляются и интегрируются в единую систему, а поступающая в платформу данных информация проходит проверку и подготовку для надёжного хранения и дальнейшей обработки.
На этом этапе инженерам необходимо привести разрозненные данные к единому виду, определить правила работы с различными форматами данных, пропущенными значениями, дубликатами и временными метками. Ошибки на данном этапе неизбежно влияют на аналитику, отчётность и решения на базе искусственного интеллекта.
Сегодня для решения этих задач используются такие инструменты, как Fivetran, Apache Kafka и технологии отслеживания изменений в данных, например Debezium.
Хранение данных
Выбор системы хранения зависит от требований организации, категорий пользователей данных и ожидаемой производительности системы.
Современные системы хранения данных могут развёртываться как в облачной инфраструктуре, так и в собственной инфраструктуре. Для поддержки ИИ и крупномасштабной обработки данных используются высоконадёжные системы хранения, способные работать с большими объёмами информации.
При создании платформы данных обычно рассматриваются следующие варианты.
Хранилище данных (Data Warehouse). Подходит в случаях, когда структура данных заранее известна, а сценарии аналитического использования чётко определены.
Озеро данных (Data Lake). Используется, когда организация работает с разнородными данными и предполагает появление новых сценариев анализа в будущем.
Архитектура Lakehouse. Подход, предложенный компанией Databricks, который сочетает преимущества озера данных и хранилища данных. Благодаря слою метаданных позволяет применять механизмы управления данными, характерные для хранилищ данных, к данным, хранящимся в озере данных.
Обработка данных и моделирование
Сами по себе сохранённые данные ещё не создают ценности. Для дальнейшего использования их необходимо очистить, объединить и привести к единой структуре.
На уровне обработки данных выполняются:
- очистка данных;
- объединение данных из разных источников;
- преобразование данных;
- подготовка данных для аналитики и ИИ.
В зависимости от требований проекта могут использоваться различные технологии.
Apache Spark – для высокопроизводительной пакетной обработки данных, потоковой обработки, SQL-запросов и машинного обучения;
AWS Glue – для автоматического обнаружения, подготовки и объединения данных в бессерверной среде;
Apache Kafka и Kafka Streams – для потоковой обработки данных в режиме реального времени;
Apache Flink – для обработки непрерывных потоков данных с минимальными задержками;
dbt – для преобразования данных непосредственно в хранилище данных с использованием SQL-моделей;
Apache Airflow — для создания, планирования и контроля процессов обработки данных в виде ориентированных ациклических графов (DAG).
Использование данных
Именно на этом этапе данные начинают приносить практическую пользу бизнесу.
Бизнес-аналитика. Подготовленные наборы данных используются для построения аналитических панелей и отчётов, которые помогают принимать операционные и стратегические решения.
Машинное обучение и анализ данных. Данные становятся основой для построения прогнозных моделей. Специалисты по данным используют подготовленные признаки для моделей и большие массивы данных для обучения алгоритмов, способных прогнозировать спрос, выявлять риски или автоматизировать принятие решений.
Данные как продукт. Подготовленные и агрегированные данные могут предоставляться другим корпоративным системам или внешним приложениям через защищённые интерфейсы программирования приложений (API), например REST или GraphQL.
Формирование доверия к процессам обработки данных с помощью эффективного управления данными
Создание платформы данных нельзя считать завершённым без обеспечения прозрачности, безопасности и надёжности всей системы, а также возможности отслеживать движение данных и работу всех процессов.
Важно понимать, что не существует единой платформы, которая решала бы все задачи управления данными. Поэтому современная платформа данных обычно строится из нескольких взаимодополняющих инструментов, каждый из которых отвечает за отдельные аспекты управления данными.
Каталог данных и управление метаданными
Эффективное управление данными невозможно без понимания того, где находятся данные, кому они принадлежат и как используются.
Каталог данных и система управления метаданными выполняют роль карты и справочника всей экосистемы данных. Такие инструменты, как DataHub или Unity Catalog, позволяют находить наборы данных, схемы, владельцев данных, описания и статистику использования. Семантические уровни(dbt Docs, Cube, семантическая модель Looker) обеспечивают единое понимание бизнес-показателей, а инструменты классификации данных помогают выявлять и маркировать конфиденциальную информацию.
Трассируемость данных
Трассируемость данных показывает, как данные проходят путь от получения до использования.
Она позволяет ответить на важные вопросы:
- откуда поступили данные;
- какие преобразования были выполнены;
- какие системы, таблицы или отчёты зависят от конкретного набора данных.
Информация о движении данных собирается с помощью таких инструментов, как OpenLineage, dbt, Apache Spark, Apache Airflow и Unity Catalog, а затем визуализируется в каталогах данных, например в DataHub.
Трассируемость данных позволяет анализировать последствия изменений, выявлять причины ошибок и безопасно вносить изменения в платформу данных. Кроме того, она является важным требованием для соблюдения нормативных требований.
Мониторинг данных
Если данные поступают с задержкой, содержат дубликаты или не соответствуют ожидаемой структуре, инструменты мониторинга позволяют выявить проблему до того, как она повлияет на пользователей.
Системы мониторинга и оповещения, такие как Monte Carlo и Bigeye, позволяют контролировать качество данных и оценивать их надёжность.
Инструменты проверки свежести данных, объёмов данных и изменений структуры данных, например Great Expectations и Soda, помогают обнаруживать отклонения от ожидаемого поведения данных.
Для контроля производительности платформы данных используются средства мониторинга запросов, такие как Snowflake Query History и Databricks Metrics.
Именно так выстраивается система управления качеством данных во всей платформе.
Безопасность данных
Ни одна современная платформа данных не может существовать без встроенных механизмов защиты информации.
Задача этого уровня – обеспечить доступ пользователей только к тем данным, которые необходимы им для работы, автоматически применять политики безопасности и защищать конфиденциальную информацию при совместной работе различных подразделений.
Комплекс мер безопасности обычно включает:
Управление политиками доступа. Определение и автоматическое применение правил доступа к данным. Для этого могут использоваться Apache Ranger, AWS Lake Formation или Azure Purview.
Управление правами доступа. Использование ролевой модели управления доступом (RBAC) или модели управления доступом на основе атрибутов (ABAC).
- Защита данных. Маскирование или замена конфиденциальной информации условными значениями для безопасной работы с данными без раскрытия конфиденциальных сведений.
Контроль целостности схем данных. Применение ограничений и правил на уровне структуры данных для предотвращения несанкционированных или некорректных изменений. В качестве примеров можно привести ограничения Delta Lake и политики BigQuery.
Как обеспечить долгосрочную эффективность платформы данных: проверенные практики
Для любой современной облачной платформы данных запуск в промышленную эксплуатацию – это лишь начало работы. Дальнейшая надёжность, производительность и бизнес-ценность платформы зависят от комплекса мероприятий, выполняемых после внедрения.
Эти рекомендации основаны на практическом опыте реализации проектов в различных отраслях, включая высоконагруженные аналитические системы, процессы машинного обучения и современные облачные архитектуры, рассчитанные на дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта.
Начните с пилотного проекта. Для первого этапа внедрения выберите один сценарий использования или ограниченную группу пользователей. Это позволит проверить ключевые предположения относительно удобства и практической ценности платформы в реальных условиях. Соберите отзывы пользователей, выявите узкие места и устраните обнаруженные проблемы до масштабирования решения.
Обучайте сотрудников в процессе работы. Вместо исключительно формального обучения интегрируйте получение знаний в повседневные рабочие процессы. Предоставляйте контекстные инструкции, шаблоны и интерактивные среды для анализа данных, чтобы сотрудники могли безопасно изучать возможности платформы. Дополняйте это практическими семинарами на основе реальных проектов и развивайте культуру обмена опытом, в которой первые пользователи помогают коллегам осваивать новые инструменты.
Оценивайте влияние платформы на бизнес. Контролируйте не только технические показатели платформы, но и её влияние на результаты компании. Отслеживайте уровень использования платформы, производительность запросов, актуальность данных и количество ошибок наряду с показателями выручки, использованием продуктов и ростом операционной эффективности.
Масштабируйте платформу постепенно и осознанно. Современная платформа данных должна рассматриваться как постоянно развивающаяся система. Её необходимо адаптировать по мере изменения потребностей бизнеса и появления новых технологий работы с данными.
Оптимизация производительности, надёжности и ценности платформы данных для бизнеса – это непрерывный процесс. Без постоянного контроля, совершенствования и адаптации даже хорошо спроектированная платформа со временем может превратиться из преимущества в ограничение для развития бизнеса.
Прежде чем создавать платформу данных, чётко определите свои задачи
Прежде чем приступать к созданию платформы данных, важно точно понимать, какие задачи она должна решать. Ошибки при выборе архитектуры или технологий могут привести к неэффективности системы и дополнительным затратам на протяжении многих лет.
Различные бизнес-задачи требуют принципиально разных подходов. Например, если компания планирует создать систему рекомендаций, работающую в режиме реального времени, платформа должна поддерживать обработку потоковых данных и быстрое выполнение моделей искусственного интеллекта. В то же время задачи прогнозной аналитики на основе исторических данных о продажах требуют пакетной обработки данных и масштабируемых систем хранения структурированной информации.
Каждый из таких сценариев влияет как на архитектуру платформы данных, так и на общую стратегию работы с данными. Поэтому определение требований на раннем этапе помогает создать решение, которое действительно соответствует бизнес-целям компании и позволяет избежать дорогостоящей переработки архитектуры в будущем.
В Cronit мы проводим этап предпроектного обследования, который позволяет заранее определить точные требования к будущей платформе данных и выбрать решение, способное эффективно работать как сегодня, так и в перспективе, без постоянных доработок и усложнения архитектуры.
В ходе предпроектного обследования при создании платформы данных мы обычно анализируем несколько ключевых аспектов:
- определение бизнес-целей и конкретных сценариев использования платформы;
- аудит существующих процессов получения, обработки и передачи данных;
- определение критериев успеха проекта и их привязка к бизнес-целям;
- оценка соответствия выбранных технологий типам данных, объёмам информации и предполагаемым нагрузкам;
- определение требований к управлению данными, информационной безопасности и соблюдению нормативных требований;
- оценка готовности организации, уровня компетенций сотрудников и зрелости процессов управления данными.
Что делает платформу данных эффективной и готовой к работе с ИИ
Масштабируемая и устойчивая платформа данных, готовая к использованию технологий искусственного интеллекта, строится на нескольких ключевых принципах:
- Единая точка доступа к данным. Платформа должна обеспечивать единый и согласованный доступ к исходным данным, обработанным данным и сервисам искусственного интеллекта, снижая фрагментацию и упрощая работу пользователей.
- Бизнес-контекст данных. Данные должны содержать бизнес-контекст и взаимосвязи между объектами. Для этого используются семантические модели и графы знаний, которые помогают правильно интерпретировать данные и использовать их для принятия решений.
- Поддержка различных типов данных. Платформа должна одинаково эффективно работать со структурированными данными, текстами, изображениями, видео, аудиозаписями, а также производными представлениями данных, используемыми в системах искусственного интеллекта.
- Данные как продукт. Наборы данных должны быть оформлены как полноценные корпоративные продукты: иметь описание, владельцев, документацию и метаданные. Такой подход ускоряет разработку решений на основе искусственного интеллекта и упрощает повторное использование данных.
- Непрерывное развитие. Платформа должна адаптироваться к изменениям бизнес-потребностей и совершенствоваться на основе обратной связи и накопленного опыта использования данных.
- Управление данными и доверие к ним по умолчанию. Безопасность, соответствие нормативным требованиям, прозрачность происхождения данных и контроль качества должны быть заложены в архитектуру платформы изначально.
Как ИИ помогает развивать платформу данных
Искусственный интеллект может выступать не только потребителем данных, но и инструментом повышения зрелости процессов управления данными.
Его возможности помогают обеспечивать единое понимание данных, повышать качество управления данными и укреплять доверие к данным за счёт следующих функций:
- автоматическое выявление похожих бизнес-терминов, предложение единых определений и определение ответственных владельцев данных;
- повышение качества классификации данных за счёт анализа связанных данных, трассируемости данных и ранее принятых решений по управлению данными;
- оценка последствий изменений до их внедрения путём прогнозирования влияния обновлений схем данных или процессов обработки данных на отчёты, приложения и бизнес-подразделения;
- ускорение устранения проблем качества данных благодаря выявлению связей между аномалиями, бизнес-процессами и зависимыми системами;
- усиление управления данными за счёт автоматического выявления мест, где необходимо применять ограничения доступа к конфиденциальной информации, а также обнаружения неоднозначных результатов классификации, требующих дополнительной проверки.
Начните создание платформы данных с правильного подхода
Главное отличие современной платформы данных от традиционных архитектур работы с данными заключается в том, что её структура определяется конкретными бизнес-задачами компании. Если для реализации проектов в области искусственного интеллекта или продвинутой аналитики требуется надёжная технологическая основа, её необходимо проектировать с учётом текущих и будущих потребностей бизнеса, используя современные технологии и проверенные инженерные практики.
Специалисты Cronit помогают компаниям на всех этапах создания и развития платформ данных: от разработки стратегии и первых внедрений в промышленную эксплуатацию до модернизации существующей инфраструктуры данных и реализации масштабных программ цифровой трансформации.
Часто задаваемые вопросы
Что такое современная платформа данных?
Что такое инженерия платформ данных?
Она объединяет практики разработки программного обеспечения и управления данными для создания надёжных и масштабируемых систем работы с данными.
Как выглядит современная платформа данных?
Обычно она строится на архитектуре Lakehouse, которая сочетает производительность хранилища данных с гибкостью озера данных. Такая платформа также включает централизованные механизмы управления данными и инструменты самостоятельной работы с данными для специалистов по данным и пользователей со стороны бизнеса.
Какой пример современной платформы данных можно привести?
К другим примерам относятся платформы данных Google Cloud и Amazon Web Services.
Какие платформы данных являются наиболее распространёнными?
Все они предоставляют инструменты для инженерии данных, хранения данных и разработки решений на основе машинного обучения.
Из каких уровней состоит архитектура современной платформы данных?
1) получение данных: инструменты извлечения, загрузки и преобразования данных;
2) хранение данных (озёра данных, архитектуры Lakehouse и хранилища данных);
3) обработка и моделирование данных;
4) использование данных (системы бизнес-аналитики, платформы искусственного интеллекта, интерфейсы программирования приложений);
5) управление данными (мониторинг, безопасность, трассируемость данных и каталоги данных).
Как работают современные платформы данных?
Данные поступают из корпоративных систем через конвейеры данных в озёра данных, архитектуры Lakehouse или хранилища данных. Затем они преобразуются средствами обработки данных и используются для аналитики, бизнес-аналитики и решений на основе искусственного интеллекта.
Управление данными и метаданными выполняется на всех уровнях платформы.
Сколько времени требуется для создания современной платформы данных?
Сроки зависят от размера команды, сложности источников данных, а также от того, используются ли готовые компоненты или разрабатывается полностью индивидуальное решение.
Как модернизировать существующую платформу данных?
Каждая организация имеет собственные особенности, поэтому приоритеты модернизации могут различаться. В зависимости от ситуации может потребоваться обновление используемых инструментов, переработка процессов обработки и передачи данных, совершенствование архитектуры данных или замена устаревших компонентов для достижения бизнес-целей и технологических целей компании.