Разрозненные источники, разные форматы и несогласованные справочники делают корпоративные данные неполными и нестабильными. Платформы управления данными (DMP) формируют единый контур качества и обмена, обеспечивая согласованность информации и устойчивую работу аналитики и ИИ.
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.
Рейтинг российских платформ управления данными
Подробнее: Обзор «Российские платформы управления данными 2025»
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 западных поставщиков российские компании перестраивают работу с данными на локальные решения. Сегодня появились зрелые продукты, расширился выбор инструментов для интеграции, качества данных и управления мастер-данными. По словам Максима Иванова, директора по развитию Modus, «за последние пару лет отечественные решения заметно выросли по функционалу, а главное — научились гибко подстраиваться под архитектуру и процессы бизнеса». Для многих организаций, уже выстроивших интеграции и регламенты на российском стеке, возврат к прежним платформам стал малореалистичным.
Развитие рынка во многом обеспечено тем, что ведущие отечественные разработчики начали двигаться в сторону импортонезависимости задолго до внешних ограничений. Как отмечает коммерческий директор DIS Group Артем Косилов, первые решения появились более десяти лет назад, а за последние годы получили импульс благодаря спросу и накопленным кейсам внедрений. Это позволило сформировать устойчивую экосистему, где разные модули — от хранилищ до data governance — сочетаются в рабочих архитектурах заказчиков.
При этом развитие идет неравномерно: активнее всего DMP внедряют отрасли, где данные напрямую влияют на операционные процессы — телеком, финансы, крупное производство, ритейл. В других сегментах компании подходят к внедрениям осторожнее. Руководитель отдела по работе с клиентами и развитию бизнеса Datareon Георгий Нанеишвили считает, что новые проекты чаще становятся продолжением уже существующих инициатив по качеству или каталогам данных, а не самостоятельным запуском DMP.
Уход зарубежных решений стал сильным импульсом для перестройки корпоративных контуров управления данными. По словам Ильи Шуйкова, руководителя продукта «Фабрика данных» (Диасофт), компании прошли через несколько этапов. Первой реакцией стало активное использование open-source компонентов, однако быстро выяснилось, что собрать платформу — недостаточно. Ее необходимо промышленно эксплуатировать, обеспечивать безопасность, соответствие требованиям регуляторов и непрерывное развитие.
Эта ситуация привела к изменениям модели взаимодействия между заказчиками и отечественными поставщиками. Вместо зависимости от глобальных продуктов сформировалось стратегическое партнерство, в котором вендоры берут на себя ответственность за весь жизненный цикл решения, поддержку локальных интеграций и адаптацию к нормативной среде. Крупные компании, начавшие с «самостоятельных сборок», постепенно переходят на промышленные платформы, где вопросы масштабирования, качества данных и интеграции решены заранее.
По итогам последних лет зависимость от западных технологий была преодолена там, где у заказчиков были компетенции и готовность перестраивать архитектуру. Полная технологическая независимость, по оценкам экспертов, будет достигнута в ближайшие два–три года.
Российский рынок не ограничился простым импортозамещением и фактически пересмотрел подход к владению технологиями. Вместо подстройки бизнес-процессов под жесткую логику западных коробочных решений компании начали формировать гибкие многокомпонентные платформы, ориентированные на собственные архитектуры и потребности. Такие изменения, отмечает директор платформы USEBUS AI-Code Евгений Аверьянов, стали ответом на необходимость большего технологического суверенитета и более независимых моделей работы с данными.
Сценарии применения платформ управления данными
Платформы управления данными востребованы там, где компании сталкиваются с разнородными источниками и необходимостью выстроить единый контур обмена информацией. В холдингах DMP помогают согласовать справочники и регламенты между дочерними обществами, обеспечить корректную маршрутизацию данных и поддерживать общие модели отчетности. В распределенных структурах они упрощают синхронизацию между филиалами и формирование витрин для аналитики и ИИ.
Рост числа отраслевых систем и специализированных модулей приводит к появлению новых массивов данных, которые требуют нормализации и единых правил обработки. Сложность архитектуры становится естественным стимулом для внедрения инструментов, способных связывать данные в целостный процесс.
В компаниях с развитой аналитикой DMP используются как основа для подготовки данных: они обеспечивают стандартизацию, контроль актуальности и согласованность между операционными и аналитическими системами. По наблюдениям экспертов, заказчики чаще выбирают решения, которые позволяют выстроить связанную архитектуру и уже имеют подтвержденные кейсы комплексных внедрений.
Качество данных как фундамент корпоративной аналитики
Качество данных определяет устойчивость аналитики и надежность операционных процессов, поэтому DMP берут на себя функции проверки корректности записей, устранения дубликатов, выравнивания справочников и контроля актуальности. Поддержка метаданных и линии происхождения делает структуру данных прозрачной и позволяет быстрее находить источники ошибок.
На практике внедрение таких процедур осложняется разрозненностью корпоративных ландшафтов: данные распределены по системам, а процессы обновления управляются по-разному. Во многих компаниях отмечается недостаток квалифицированных специалистов и сложность сочетания множества новых инструментов остаются значимыми ограничениями для компаний, стремящихся выстроить единый контур качества.
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.
Традиционные закрытые экосистемы и классические модели лицензирования западных вендоров больше не совпадают с ожиданиями российских заказчиков. Пользователи привыкли к глубокому уровню кастомизации, контролю над кодом и данными, а также к интеграции с государственными сервисами и локальной инфраструктурой. В этих условиях западные компании смогут конкурировать на российском рынке только в том случае, если адаптируют свои продукты к новым требованиям и правилам, которые сформировались за последние годы.
В госсекторе требования к безопасности и регуляторному соответствию фактически закрепляют использование отечественных платформ как единственно возможный путь. На коммерческом рынке потребности разнообразнее: компании выстраивают DMP либо вокруг МDM и качества данных, либо вокруг интеграции и обмена в распределенной инфраструктуре и ожидают от платформ не только функциональности, но и способности вписаться в существующий стек и подтвердить эффективность на крупных проектах.
В результате потребности российского рынка определяются сочетанием отраслевых сценариев, ограничений по безопасности и необходимостью работы в локальной технологической экосистеме, что делает отечественные решения более релевантными для большинства организаций.
В качестве заключения: рынок DMP формируется, требования — усложняются
Развитие платформ управления данными в России движется неравномерно, но в целом устойчиво. Компании постепенно выстраивают архитектуры вокруг отечественных решений, а ключевые задачи — качество, интеграция, единые справочники и управление потоками — становятся частью базовой ИТ-повестки. Потребности рынка определяются отраслевой спецификой, зрелостью процессов и требованиями к безопасности, что формирует спрос на решения, способные работать в локальных технологических экосистемах.
DMP перестают быть точечным инструментом и занимают место инфраструктурного слоя, через который проходят основные процессы подготовки и обмена данными. По мере роста сложности архитектур и появления новых источников данных роль таких платформ становится более системной: они обеспечивают согласованность, прозрачность и управляемость корпоративной информации, задавая основу для аналитики и цифровых сервисов.
Поделиться
