Немного про рынок платформ для управления данными
Несколько мыслей из презентации про рынок data платформ с конференции Yandex Scale'26, прошедшей 24.09.2026
Залезать в глубины управления данными не будем, просто посмотрим о чем говорят люди из этой сферы, чтобы оставаться в контексте.
Главный слайд, который полезен и тем, кто занимается аналитикой в HR - в иллюстрации к посту.
В целом, дальше можно не читать)
Ведь действительно, все что сейчас хотят бизнес пользователи от продуктов, которые предоставляют аналитики, это контекстное окно для прямого (ручного или голосового) ввода вопроса для получения мгновенного ответа с глубинной аналитикой и инсайтами.
Ситуация на глобальном рынке:
* Глобальный рынок вендоров перестал разделять платформы
данных и BI. Теперь это единый слой для всей аналитики компаний и масштабной ИИ-зации процессов.
* Ядром дата-платформ становится Lakehouse как наиболее экономически и технически эффективный архитектурный подход.
* Семантический слой — обязательное условие для интеграции ИИ-агентов в регулярные процессы работы с данными.
* Ожидание рынка — полный стек storage, catalog, semantic layer, SQL, ML/AI, BI от одного поставщика
Ситуация на российском рынке:
* Кризис продуктовой стратегии вендоров
* Отсутствие единого предложения
* Высокая стоимость проверки гипотез без гарантии возврата инвестиций и достижения ключевых метрик
* BI-вендоры чаще закрывают отдельные задачи - полный цикл аналитики в промышленном масштабе компании всё ещё собирают вручную
* 60% компаний используют зарубежные аналитические системы
Интересно:
* Каждый 5-й запрос к платформе данных несёт в себе требования
по наличию каталога данных и инструмента управления метаданными.
* Каждый 2-й запрос к аналитике несёт в себе требования по наличию ИИ-агента для ускорения поиска инсайтов и снижению нагрузки в ad-hoc-сценариях
ну и дальше там было про Yandex Data Platform, но это уже слишком специализированно...
Несколько мыслей из презентации про рынок data платформ с конференции Yandex Scale'26, прошедшей 24.09.2026
Залезать в глубины управления данными не будем, просто посмотрим о чем говорят люди из этой сферы, чтобы оставаться в контексте.
Главный слайд, который полезен и тем, кто занимается аналитикой в HR - в иллюстрации к посту.
В целом, дальше можно не читать)
Ведь действительно, все что сейчас хотят бизнес пользователи от продуктов, которые предоставляют аналитики, это контекстное окно для прямого (ручного или голосового) ввода вопроса для получения мгновенного ответа с глубинной аналитикой и инсайтами.
Ситуация на глобальном рынке:
* Глобальный рынок вендоров перестал разделять платформы
данных и BI. Теперь это единый слой для всей аналитики компаний и масштабной ИИ-зации процессов.
* Ядром дата-платформ становится Lakehouse как наиболее экономически и технически эффективный архитектурный подход.
* Семантический слой — обязательное условие для интеграции ИИ-агентов в регулярные процессы работы с данными.
* Ожидание рынка — полный стек storage, catalog, semantic layer, SQL, ML/AI, BI от одного поставщика
Ситуация на российском рынке:
* Кризис продуктовой стратегии вендоров
* Отсутствие единого предложения
* Высокая стоимость проверки гипотез без гарантии возврата инвестиций и достижения ключевых метрик
* BI-вендоры чаще закрывают отдельные задачи - полный цикл аналитики в промышленном масштабе компании всё ещё собирают вручную
* 60% компаний используют зарубежные аналитические системы
Интересно:
* Каждый 5-й запрос к платформе данных несёт в себе требования
по наличию каталога данных и инструмента управления метаданными.
* Каждый 2-й запрос к аналитике несёт в себе требования по наличию ИИ-агента для ускорения поиска инсайтов и снижению нагрузки в ad-hoc-сценариях
ну и дальше там было про Yandex Data Platform, но это уже слишком специализированно...