AI внедрили, людей сократили, а почему лучше не стало? 😄

Дата архитектура для dummies от dummies. Мы собрали кучу данных от наших приложений в БД. А что нам с ней еще сделать можно? Можно построить бизнес аналитику (какой продукт больше покупают в какое время и кто). Да и можно просто эти данные продавать. Но теперь эти данные нужно правильно подготовить и ими управлять. Видели самописные костылики по переносу данных из одной БД в другую? Дата архитектура делает это мачурно, эффективно и экономично. А еще делает так, чтобы бизнес мог данным доверять, понимать их и использовать без постоянного героизма инженеров.

Ну зачем ты снова AI тут затронул? В этом году у меня был неудачный заход в консалтинг на один завод. Ребята очень захотели делать BI аналитику через запросы на естественном языке. Например где лампочку забыли сменить или какой станок быстрее перегружен бывает. Но очень удивились, что для подключения AI им сперва данные нужно собрать и подготовить. У них были просто лампочки и станки, никаких данных готовых. Удивились и от цены и сроков такого внедрения 😄 AI в базовых вопросах конечно поможет, а вот для операционной трансформации ему нужны ваши данные.

В мире такая же картина. Согласно свежему отчету Deloitte только 25% компаний начали трансформировать операционку, хотя для базовых вещей 81% внедрил. Похожие цифры от McKinsey за прошлый год. Accenture обнаружил, что у 72% организаций нет готовых для AI данных.

Что же нас ждет? В дата архитектуру придется зайти тем, кто никогда этим не занимался, если хотят AI внедрить в операционку. А тех кто живет с дата архитектурой ждут свои трансформации: – Усложняется контроль доступа. AI агенты становятся одними из ключевых потребителей данных. – RAG требует данных в динамике а не статике. Простыми словами – мы гоним транзакционную нагрузку на хранилища, спроектированные под аналитическую нагрузку, или куда мы ее гоним? – Возрастает цена ошибки. Если раньше ошибка в отчете могла удивить менеджера, то сейчас ошибка в расчете показателя, который выдает AI, может сильно ударить по бизнесу в динамике. – Как не превратить локальные хранилища для RAG в мастер системы данных (единый источник правды)? – А управлять этим всем как? – и много других

Влияние AI на тренды в дата направлении. 6 лет назад в мир зашел Data Mesh – это идея децентрализации микросервисов но в мире данных. МТС даже начал это реализовывать. Но стремительная адаптация AI смыла этот тренд. Идея данных как продукта осталась, но все остальное сильно трансформировалось под новую реальность.

Ну что, уходим в дата архитектуру?✨