Зачем бизнесу платформы управления данными

Крупные компании работают с разрозненными источниками информации и различными форматами данных, что снижает качество аналитики и усложняет управление процессами. Платформы управления данными (Data Management Platform, DMP) создают единый контур обмена и контроля, в котором правила обновления, хранения и обработки информации становятся согласованными. Это позволяет уменьшить число ошибок, повысить прозрачность показателей и обеспечить устойчивую работу аналитики и ИИ.

DMP берут на себя ключевые задачи обеспечения качества данных: проверку корректности, устранение дубликатов, унификацию справочников и контроль актуальности. Поддержка метаданных и линий происхождения делает данные воспроизводимыми и понятными, что повышает доверие к аналитическим моделям и корпоративным показателям.

Переход компаний к гибридным и мультиоблачным архитектурам усиливает потребность в централизованном управлении потоком данных. Платформы обеспечивают безопасный обмен между системами, контроль целостности информации и единые правила маршрутизации. Это помогает интегрировать разнородные системы, строить витрины данных и поддерживать стабильную работу цифровых сервисов.

Как формируется отечественный рынок DMP

После ухода иностранных вендоров российский бизнес переориентировал свои системы данных на локальные продукты. Сегодня на рынке представлены зрелые решения, расширился ассортимент инструментов для интеграции, обеспечения качества информации и управления мастер-данными. Как отмечает Максим Иванов, директор по развитию компании Modus, «за последние два года отечественные платформы существенно прибавили в функциональности и, что важнее, научились гибко адаптироваться под бизнес-архитектуру и процессы компаний». Для многих организаций, которые уже настроили интеграции и регламенты на российском стеке технологий, возвращение к прежним платформам выглядит маловероятным.

Рост рынка во многом обусловлен тем, что ключевые российские разработчики начали движение в сторону технологической независимости задолго до введения внешних ограничений. Как подчеркивает коммерческий директор DIS Group Артем Косилов, первые подобные решения появились более десяти лет назад, а в последние годы получили дополнительный импульс благодаря возросшему спросу и накопленному опыту внедрений. Это способствовало формированию устойчивой экосистемы, где различные модули — от систем хранения до инструментов управления данными — успешно комбинируются в рабочих архитектурах клиентов.

Однако развитие происходит неравномерно: наиболее активно системы управления данными (DMP) внедряются в тех отраслях, где информация напрямую влияет на операционную деятельность — телекоммуникации, финансы, крупное производство, розничная торговля. В других секторах компании действуют более осторожно. Руководитель отдела по работе с клиентами и развитию бизнеса Datareon Георгий Нанеишвили полагает, что новые проекты чаще становятся логическим продолжением уже существующих инициатив по улучшению качества данных или работе с каталогами, а не самостоятельным запуском полноценной DMP-платформы.

Уход зарубежных решений стал мощным катализатором для перестройки корпоративных систем управления данными. По словам Ильи Шуйкова, руководителя продукта «Фабрика данных» (Диасофт), компании прошли через несколько этапов адаптации. Первой реакцией стало активное использование open-source компонентов, однако вскоре стало ясно, что просто собрать платформу недостаточно. Её необходимо обеспечить промышленной эксплуатацией, гарантировать безопасность, соответствие регуляторным требованиям и организовать непрерывное развитие.

Такая ситуация изменила модель взаимодействия между заказчиками и отечественными поставщиками. Вместо зависимости от глобальных продуктов сформировались стратегические партнёрства, в рамках которых вендоры берут на себя ответственность за полный жизненный цикл решения, поддержку локальных интеграций и адаптацию к нормативным требованиям. Крупные компании, начавшие с самостоятельных сборок, постепенно переходят на промышленные платформы, где вопросы масштабирования, качества данных и интеграции уже решены.

По итогам последних лет зависимость от западных технологий была преодолена там, где у заказчиков имелись необходимые компетенции и готовность к изменению архитектуры. Полная технологическая независимость, по оценкам специалистов, будет достигнута в течение ближайших двух-трёх лет.

Российская экономика вышла за рамки простого замещения импорта и фактически переосмыслила подход к использованию технологий. Вместо адаптации бизнес-процессов под жесткую логику готовых западных решений компании стали создавать гибкие, многокомпонентные платформы, сфокусированные на собственных архитектурных решениях и задачах. Эти преобразования, как отмечает директор платформы USEBUS AI-Code Евгений Аверьянов, стали реакцией на потребность в усилении технологического суверенитета и построении более независимых моделей работы с информацией.

Области использования платформ для управления данными

Платформы управления данными находят применение в ситуациях, когда предприятия имеют дело с разнородными источниками информации и нуждаются в создании единого контура для её обмена. В холдингах они помогают унифицировать справочники и регламенты между дочерними компаниями, обеспечивают правильную маршрутизацию данных и поддерживают общие модели отчётности. В распределённых структурах такие платформы облегчают синхронизацию между филиалами и формирование витрин данных для аналитики и систем искусственного интеллекта.

Увеличение числа отраслевых систем и специализированных модулей ведёт к возникновению новых массивов данных, которые требуют унификации и общих правил обработки. Усложнение архитектуры закономерно стимулирует внедрение инструментов, способных объединять данные в целостный рабочий процесс.

В организациях с развитой аналитической культурой эти платформы служат основой для подготовки данных: они гарантируют стандартизацию, контроль актуальности и согласованность между операционными и аналитическими системами. По мнению экспертов, клиенты всё чаще отдают предпочтение решениям, которые позволяют создать связанную архитектуру и уже имеют проверенные примеры комплексных внедрений.

Качество данных как основа корпоративной аналитики

Качество данных определяет устойчивость аналитических систем и надёжность операционных процессов, поэтому платформы управления берут на себя функции проверки корректности записей, устранения повторов, унификации справочников и контроля актуальности. Поддержка метаданных и отслеживание происхождения информации делают структуру данных прозрачной и позволяют оперативнее находить источники ошибок.

На практике внедрение подобных процедур затруднено из-за фрагментированности корпоративных ландшафтов: данные распределены по различным системам, а процессы их обновления управляются по-разному. Во многих компаниях сохраняются значимые барьеры для построения единого контура качества, такие как нехватка квалифицированных кадров и сложности интеграции множества новых инструментов.

В отраслях с высокой зависимостью от данных — прежде всего в телеком-операторах, финансах, крупном производстве и ритейле — соответствующие процессы развиваются быстрее: там уже сформированы команды, отвечающие за качество и структуру данных, и накоплены устойчивые практики их обработки. В остальных сегментах компании начинают с конкретных задач, связанных с МDM или очисткой данных, и постепенно расширяют требования к качеству по мере роста зрелости.

Управление данными в мультиоблачных и гибридных архитектурах

По мере того как компании переходят к гибридным ИТ-ландшафтам, данные оказываются распределены между локальными системами, ЦОДами и несколькими облаками. В таких условиях DMP обеспечивают безопасное перемещение данных, контроль целостности и маршрутизацию между разными средами. Для аналитики и операционных процессов это критично: даже небольшие расхождения в форматах или задержки в доставке данных могут приводить к сбоям.

Переход к мультиоблачным моделям усиливает требования к надежности обмена и к совместимости инструментов. По оценкам экспертов, заказчики в таких проектах ориентируются прежде всего на опыт комплексных внедрений: важна не отдельная функция платформы, а способность выстроить устойчивый процесс обработки данных в распределенной архитектуре.

В ряде компаний именно гибридная инфраструктура становится поводом формализовать правила работы с данными: определить единые модели, согласовать схемы доступа и ввести централизованный мониторинг потоков. DMP в этом случае играют роль координирующего контура, который связывает разрозненные элементы архитектуры в единый механизм.

Роль искусственного интеллекта

Искусственный интеллект постепенно становится вспомогательным инструментом в управлении данными. В DMP появляются функции автоматического выявления аномалий, классификации наборов данных, ускоренной разметки метаданных и подсказок при формировании схем. Эти возможности могут ускорять подготовку данных и снижать нагрузку на команды.

Интерес к ИИ растет по мере усложнения архитектур: чем больше источников и форматов, тем сложнее поддерживать единообразие данных вручную. Развитие рынка стимулирует появление встроенных ML-модулей, которые помогают автоматизировать рутинные операции и повышать качество обогащения данных.

Однако практическая отдача от ИИ зависит от зрелости существующей архитектуры. Если процессы качества, каталогизации и отслеживания происхождения данных выстроены не полностью, интеллектуальные инструменты дают эффект лишь на отдельных участках. Именно поэтому компании начинают внедрение ИИ в DMP с конкретных задач — аномалий, классификаций, метаданных — и лишь затем двигаются к более комплексной автоматизации.

Барьеры развития DMP

Рост рынка DMP сдерживает то, что во многих компаниях ИТ-ландшафт состоит из отдельных несогласованных систем, из-за чего сложно выстроить единый контур данных. Ситуацию усложняет технологическое наследие: часть компаний продолжает работать на старых западных системах, чья поддержка строится нестандартными способами. По словам Артема Косилова, это откладывает переход на полноценные отечественные платформы и замедляет формирование единых подходов к управлению данными.

Во многих компаниях барьеры связаны не только с технологиями, как отмечает Георгий Нанеишвили, но и с отсутствием сформированного спроса: инициативы по управлению данными остаются точечными, если бизнес не видит быстрой отдачи.

Еще один фактор — необходимость обоснования экономического эффекта. Проекты по управлению данными трудоемки, и компании с невысокой зрелостью процессов движутся к ним постепенно, начиная с локальных задач. Экономические аргументы по мнению Ильи Шуйкова становятся все весомее: переход на современные платформы позволяет в ряде проектов снижать совокупную стоимость владения за счет оптимизации инфраструктуры и ускорения разработки.

«Несмотря на все достижения, существует серьезный барьер, который затрудняет развитие независимых компаний на рынке — это ситуация внутренней каннибализации. В России независимым разработчикам приходится сталкиваться с конкуренцией со своими потенциальными клиентами. Крупные корпорации (банки, ритейлеры, телекоммуникационные компании) обладают значительными ресурсами и создают кастомизированные системы, которые полностью адаптированы под их нужды», — отмечает Евгений Аверьянов.

Специфические потребности российского рынка

Российские компании ориентируются на архитектуры, тесно связанные с отечественным ПО и отраслевыми процессами, поэтому гибкая кастомизация, глубокая интеграция с 1С и работа в закрытых контурах становятся обязательными требованиями. Максим Иванов (Modus) подчеркивает, что для многих заказчиков уже сформированы собственные экосистемы, и возврат к прежним зарубежным решениям был бы затратным и малоцелесообразным.

Заказчики за последние годы привыкли к более гибкой модели работы с разработчиками: к возможности влиять на развитие продукта, получать изменения быстрее и адаптировать платформу под локальные процессы. По мнению Ильи Шуйкова, даже при гипотетическом возвращении западных разработчиков рынок вряд ли вернется к прежней модели. За последние годы компании привыкли к более короткому циклу изменений, прямому влиянию на дорожные карты и партнерской модели взаимодействия с вендорами. Кроме того, сформировались собственные компетенции, а локальные разработчики научились учитывать требования регуляторов, глубоко интегрироваться с отечественными системами и адаптироваться под отраслевые процессы. Эти особенности создают конкурентное преимущество, которое невозможно компенсировать только брендом или коробочной функциональностью.

Закрытые платформы и стандартные лицензионные модели зарубежных поставщиков всё меньше отвечают запросам российских клиентов. Сегодня пользователи ожидают высокой степени настройки под свои нужды, полного контроля над исходным кодом и информацией, а также лёгкой интеграции с национальными сервисами и местной инфраструктурой. В такой ситуации иностранные вендоры смогут удержать свои позиции на рынке России, только если перестроят свои продукты в соответствии с новыми нормами и правилами, возникшими в последнее время.

В государственных учреждениях жёсткие стандарты защиты информации и нормативные предписания фактически делают выбор в пользу отечественных платформ безальтернативным. В бизнес-среде запросы более разнообразны: компании создают системы управления данными (DMP), фокусируясь либо на мастер-данных и их качестве, либо на взаимодействии и обмене в распределённых средах, и ждут от платформ не просто широкого функционала, но и возможности бесшовно войти в текущий технологический стек, доказав свою эффективность в рамках масштабных внедрений.

Таким образом, специфика российского рынка складывается из отраслевых задач, требований безопасности и необходимости функционирования в рамках локальной технологической среды, что повышает актуальность местных решений для большинства компаний и организаций.

Итог: рынок DMP продолжает развиваться, а запросы к нему растут

Эволюция платформ для управления данными в России идёт неравномерно, но в целом демонстрирует стабильность. Организации постепенно формируют архитектуры на базе российских продуктов, а такие ключевые направления, как повышение качества данных, интеграция, ведение единых справочников и контроль потоков информации, становятся неотъемлемой частью базовой ИТ-стратегии. Рыночный спрос определяется отраслевыми особенностями, зрелостью бизнес-процессов и стандартами безопасности, что повышает востребованность решений, способных работать в рамках национальных технологических экосистем.

DMP уже не являются точечным инструментом, превращаясь в инфраструктурный уровень, через который осуществляются ключевые операции по подготовке и передаче данных. По мере усложнения архитектур и увеличения числа источников информации роль таких платформ приобретает системный характер: они обеспечивают целостность, прозрачность и контролируемость корпоративных данных, закладывая фундамент для аналитики и цифровых услуг.