Создайте для них «домашнюю арену». Помогите им опубликовать их первые данные как продукт в общем каталоге, с понятными правилами использования (контрактом).
Найдите им первого «соперника». Найдите команду-потребителя этих данных и помогите им наладить первую надёжную «внешнюю игру» между доменами.
Успех этого первого клуба станет лучшей рекламой для распространения методологии на всю организацию.
Итог: Data Mesh без DataOps, это будет анархия, где каждый строит свой хоккей. Надеюсь, в этом вы не сомневаетесь? Тех, кто уже это попробовал достаточно много было до Вас.
DataOps без Mesh-подхода может оставаться локальным успехом одной команды. Вместе они создают масштабируемую, сильную лигу, где данные действительно становятся продуктом, а команды становятся их ответственными и профессиональными владельцами.
Что разберём в следующем посте?
Чемпионаты стоят денег. В следующий раз выйдем за пределы льда и посмотрим на бюджет чемпионата: как считать стоимость ошибок и ценность побед от DataOps.
#DatаOps@data_capital
Найдите им первого «соперника». Найдите команду-потребителя этих данных и помогите им наладить первую надёжную «внешнюю игру» между доменами.
Успех этого первого клуба станет лучшей рекламой для распространения методологии на всю организацию.
Итог: Data Mesh без DataOps, это будет анархия, где каждый строит свой хоккей. Надеюсь, в этом вы не сомневаетесь? Тех, кто уже это попробовал достаточно много было до Вас.
DataOps без Mesh-подхода может оставаться локальным успехом одной команды. Вместе они создают масштабируемую, сильную лигу, где данные действительно становятся продуктом, а команды становятся их ответственными и профессиональными владельцами.
Что разберём в следующем посте?
Чемпионаты стоят денег. В следующий раз выйдем за пределы льда и посмотрим на бюджет чемпионата: как считать стоимость ошибок и ценность побед от DataOps.
#DatаOps@data_capital
❤1👍1
DO DataOps в хоккейной лиге данных.png
248.9 KB
DataOps - не единственный игрок на поле. Это ключевая дисциплина, которая взаимодействует со всей 'хоккейной лигой' современных подходов к данным. Вот как выглядят эти связи:
#DatаOps@data_capital
#DatаOps@data_capital
Аналитика: Какие требования методолога по Управлению Данными должны обеспечивать безопасность данных в эпоху DataOps?
Как методолог управления данными, я вижу, что классический подход к безопасности давно перестает работать. Он был создан для мира, где данные лежали в базах на серверах, а аналитики строили отчеты раз в месяц.
Сегодня данные текут непрерывными автоматизированными конвейерами (DataOps), и наша главная задача - управлять ими как стратегическим активом Управления Данными или Data Governance.
В этой новой реальности устаревшие «антивирусы» не просто бесполезны - они создают иллюзию защищенности, замедляют процессы и не решают ключевые риски и давно появились новые решения и технологии.
С позиции управления данными, я формулирую три основных требования к современной системе безопасности, которые целесообразно оценивать на реализацию и наличие:
1. Безопасность должна быть встроена в процесс (DataSecOps), а не «надстроена» в конце.
Мои ожидания, в реализации этого требования в следующем: политики безопасности (маскирование PII, контроль доступа, проверка целостности) должны описываться декларативно, как код. Они обязаны автоматически применяться на каждом этапе жизненного цикла данных - от ingestion до анализа. Безопасность не может быть ручным аудитом или отдельным сканированием. Она должна стать неотъемлемой частью пайплайна, обеспечивая compliance-by-design.
2. Защита должна быть привязана к данным, а не к инфраструктуре (Zero Trust для данных).
Мы управляем не серверами, а активами, это наборы данных с разным уровнем чувствительности. Поэтому система безопасности должна уметь:
- Автоматически классифицировать данные (например, находить персональные или финансовые данные).
- Применять политики доступа на основе контекста: кто, к каким данным, с какой целью и в какое время запрашивает доступ, это есть политика "Доступности, а не доступа".
- Защищать данные не только «в покое» и «в движении», но и во время обработки (например, с помощью конфиденциальных вычислений).
- Фокус смещается с защиты периметра сети к управлению доступом к каждому конкретному data-активу.
3. Безопасность должна обеспечивать наблюдаемость (Data Observability) и доверие
Моя ключевая задача как методолога — обеспечить доверие бизнеса к данным. Поэтому система безопасности нового поколения должна давать ответы на вопросы:
- Откуда эти данные и кто их менял? (Lineage + аудит изменений).
- Не произошла ли утечка или порча данных в конвейере? (Обнаружение аномалий в режиме реального времени).
- Кто и как персонифицированно использует наши ключевые данные? (Мониторинг активности, идентичный биллингованию и тарифицированию использования).
Таким образом, безопасность становится источником и уточнением метаданных о надежности и качестве данных, что является основой для Data Governance.
Вывод для восприятия рынка решений:
Мне, как эксперту для безопасной работы в новой среде и на новых платформах, нужны не «улучшенные антивирусы», а платформы, которые понимают семантику данных и умеют встраивать управление рисками в CI/CD-циклы data-продуктов.
Решения вроде Prisma Cloud (для безопасности облачной инфраструктуры данных), Immuta или Veza (для управления доступом на основе данных) и Soda (для data observability) движутся в этом направлении. Их общий принцип - управление политиками безопасности через метаданные и автоматизация, но остается большой вопрос к качеству источников в местах где не выстроена культура работы с данными.
Итог: современная безопасность данных - это уже не эксклюзивная ИБ-функция, а кросс-функциональная практика, которая реализует политики Data Governance на техническом и методологическом уровне. Без этого переосмысления данные никогда не станут по-настоящему управляемым и безопасным для владельца активом. Анализ Российского рынка решений по выделенным критериям следует.
#Аналитика@data_capital
Как методолог управления данными, я вижу, что классический подход к безопасности давно перестает работать. Он был создан для мира, где данные лежали в базах на серверах, а аналитики строили отчеты раз в месяц.
Сегодня данные текут непрерывными автоматизированными конвейерами (DataOps), и наша главная задача - управлять ими как стратегическим активом Управления Данными или Data Governance.
В этой новой реальности устаревшие «антивирусы» не просто бесполезны - они создают иллюзию защищенности, замедляют процессы и не решают ключевые риски и давно появились новые решения и технологии.
С позиции управления данными, я формулирую три основных требования к современной системе безопасности, которые целесообразно оценивать на реализацию и наличие:
1. Безопасность должна быть встроена в процесс (DataSecOps), а не «надстроена» в конце.
Мои ожидания, в реализации этого требования в следующем: политики безопасности (маскирование PII, контроль доступа, проверка целостности) должны описываться декларативно, как код. Они обязаны автоматически применяться на каждом этапе жизненного цикла данных - от ingestion до анализа. Безопасность не может быть ручным аудитом или отдельным сканированием. Она должна стать неотъемлемой частью пайплайна, обеспечивая compliance-by-design.
2. Защита должна быть привязана к данным, а не к инфраструктуре (Zero Trust для данных).
Мы управляем не серверами, а активами, это наборы данных с разным уровнем чувствительности. Поэтому система безопасности должна уметь:
- Автоматически классифицировать данные (например, находить персональные или финансовые данные).
- Применять политики доступа на основе контекста: кто, к каким данным, с какой целью и в какое время запрашивает доступ, это есть политика "Доступности, а не доступа".
- Защищать данные не только «в покое» и «в движении», но и во время обработки (например, с помощью конфиденциальных вычислений).
- Фокус смещается с защиты периметра сети к управлению доступом к каждому конкретному data-активу.
3. Безопасность должна обеспечивать наблюдаемость (Data Observability) и доверие
Моя ключевая задача как методолога — обеспечить доверие бизнеса к данным. Поэтому система безопасности нового поколения должна давать ответы на вопросы:
- Откуда эти данные и кто их менял? (Lineage + аудит изменений).
- Не произошла ли утечка или порча данных в конвейере? (Обнаружение аномалий в режиме реального времени).
- Кто и как персонифицированно использует наши ключевые данные? (Мониторинг активности, идентичный биллингованию и тарифицированию использования).
Таким образом, безопасность становится источником и уточнением метаданных о надежности и качестве данных, что является основой для Data Governance.
Вывод для восприятия рынка решений:
Мне, как эксперту для безопасной работы в новой среде и на новых платформах, нужны не «улучшенные антивирусы», а платформы, которые понимают семантику данных и умеют встраивать управление рисками в CI/CD-циклы data-продуктов.
Решения вроде Prisma Cloud (для безопасности облачной инфраструктуры данных), Immuta или Veza (для управления доступом на основе данных) и Soda (для data observability) движутся в этом направлении. Их общий принцип - управление политиками безопасности через метаданные и автоматизация, но остается большой вопрос к качеству источников в местах где не выстроена культура работы с данными.
Итог: современная безопасность данных - это уже не эксклюзивная ИБ-функция, а кросс-функциональная практика, которая реализует политики Data Governance на техническом и методологическом уровне. Без этого переосмысления данные никогда не станут по-настоящему управляемым и безопасным для владельца активом. Анализ Российского рынка решений по выделенным критериям следует.
#Аналитика@data_capital
Аналитика. К экспертам и архитекторам Data-решений. Мое наблюдение после глубокого "погружения" в одну Российскую промышленную ИТ платформу.
Коллеги, на этой неделе довелось детально изучить одно из наиболее зрелых, на мой взгляд, отечественных решений в области управления инженерными данными и требованиями. Речь не о стартапе, а о системе, прошедшей полный цикл - от сложной спецификации до промышленной эксплуатации на критически важном объекте. А самое убедительное, что и сама платформа реализована в этой парадигме, "Сапожник в сапогах". Итог размышлений - не столько о технологиях, сколько о методологии внедрения.
Ключевой инсайт: главный барьер не в коде, а в культуре управления. Разработчики продемонстрировали уровень проработки, редко встречающийся на рынке: AI для семантического парсинга нормативки, сквозная трассировка «документ → требование → оборудование → акт проверки», low-code ядро для адаптации процессов. Однако в диалоге прозвучала четкое понимание, что технология опережает операционную, культурную и управленческую зрелость большинства потенциальных заказчиков. Проблема именно в «интеллектуальном и культурном разрыве». Инженер на местах не видит ценности в «метафизике требований», а технократы не могут донести стратегический смысл до первого лица.
Отсюда принципиальный вывод: подобные системы крайне сложно внедрять «снизу», только в особо критических случаях под воздействием международных зрелых компаний, регуляторов и их технологий. Попытки начать с цехов или проектных отделов гарантированно упрутся в сопротивление, формальное использование и в итоге будет провал KPI и ROI. Технология будет воспринята как навязанная сложность, ценность будет сведена на "нет".
Единственный путь, это реализация такого рода решения «сверху вниз», с фокусом на управленческий, а не инженерный контур требований и "хотелок" первых лиц компаний.
Суть трансформации:
Конечно потребуется переупаковка ядра этого решения в новые представления для руководителей. Те же самые алгоритмы (AI для структурирования текста, движок трассировки, модуль контроля качества) применяются не к ГОСТам и чертежам, а к протоколам и стенограммам совещаний, стратегическим директивам, поручениям первого лица и других руководителей. Система превращается в «цифровой штаб» для формализации и цифровизации управленческих решений.
Первичный пилот важен на уровне правления. Внедрение начинается не в цеху, а в кабинете топ-команды. Задача пилотного проекта ликвидировать классический разрыв между «решили» и «сделали».
Система принудительно дисциплинирует и конкретезирует процесс: решение → формализованное требование → ответственный → статус исполнения → цифровое доказательство исполнения. Руководитель впервые получает не отчет на доверии к автору, а инструмент прямого контроля за исполнением своих решений и фактическим контролем всех стадий его формирования и исполнения в реальном времени.
Формирование костяка Data Governance. Успешный пилот создает спрос со стороны руководителей направлений. Система масштабируется по вертикали, выстраивая связанную иерархию требований от стратегии до операционных задач. Происходит естественное, а не навязанное, формирование ролевой модели, политик и метрик, то есть работающего управления данными (Data Governance).
Естественная эволюция к техническому ядру. Когда культура предметного управления требованиями укореняется наверху, запрос на детализацию и интеграцию с «нижними» этажами (ERP, CAD, MES) возникает сам собой. Руководитель, видя в дашборде проблему с ключевым показателем, хочет «провалиться» глубже: до уровня инженерного требования, спецификации оборудования, данных с датчиков. Мощное инженерное ядро системы раскрывается по запросу бизнеса, а не вопреки ему.
Коллеги, на этой неделе довелось детально изучить одно из наиболее зрелых, на мой взгляд, отечественных решений в области управления инженерными данными и требованиями. Речь не о стартапе, а о системе, прошедшей полный цикл - от сложной спецификации до промышленной эксплуатации на критически важном объекте. А самое убедительное, что и сама платформа реализована в этой парадигме, "Сапожник в сапогах". Итог размышлений - не столько о технологиях, сколько о методологии внедрения.
Ключевой инсайт: главный барьер не в коде, а в культуре управления. Разработчики продемонстрировали уровень проработки, редко встречающийся на рынке: AI для семантического парсинга нормативки, сквозная трассировка «документ → требование → оборудование → акт проверки», low-code ядро для адаптации процессов. Однако в диалоге прозвучала четкое понимание, что технология опережает операционную, культурную и управленческую зрелость большинства потенциальных заказчиков. Проблема именно в «интеллектуальном и культурном разрыве». Инженер на местах не видит ценности в «метафизике требований», а технократы не могут донести стратегический смысл до первого лица.
Отсюда принципиальный вывод: подобные системы крайне сложно внедрять «снизу», только в особо критических случаях под воздействием международных зрелых компаний, регуляторов и их технологий. Попытки начать с цехов или проектных отделов гарантированно упрутся в сопротивление, формальное использование и в итоге будет провал KPI и ROI. Технология будет воспринята как навязанная сложность, ценность будет сведена на "нет".
Единственный путь, это реализация такого рода решения «сверху вниз», с фокусом на управленческий, а не инженерный контур требований и "хотелок" первых лиц компаний.
Суть трансформации:
Конечно потребуется переупаковка ядра этого решения в новые представления для руководителей. Те же самые алгоритмы (AI для структурирования текста, движок трассировки, модуль контроля качества) применяются не к ГОСТам и чертежам, а к протоколам и стенограммам совещаний, стратегическим директивам, поручениям первого лица и других руководителей. Система превращается в «цифровой штаб» для формализации и цифровизации управленческих решений.
Первичный пилот важен на уровне правления. Внедрение начинается не в цеху, а в кабинете топ-команды. Задача пилотного проекта ликвидировать классический разрыв между «решили» и «сделали».
Система принудительно дисциплинирует и конкретезирует процесс: решение → формализованное требование → ответственный → статус исполнения → цифровое доказательство исполнения. Руководитель впервые получает не отчет на доверии к автору, а инструмент прямого контроля за исполнением своих решений и фактическим контролем всех стадий его формирования и исполнения в реальном времени.
Формирование костяка Data Governance. Успешный пилот создает спрос со стороны руководителей направлений. Система масштабируется по вертикали, выстраивая связанную иерархию требований от стратегии до операционных задач. Происходит естественное, а не навязанное, формирование ролевой модели, политик и метрик, то есть работающего управления данными (Data Governance).
Естественная эволюция к техническому ядру. Когда культура предметного управления требованиями укореняется наверху, запрос на детализацию и интеграцию с «нижними» этажами (ERP, CAD, MES) возникает сам собой. Руководитель, видя в дашборде проблему с ключевым показателем, хочет «провалиться» глубже: до уровня инженерного требования, спецификации оборудования, данных с датчиков. Мощное инженерное ядро системы раскрывается по запросу бизнеса, а не вопреки ему.
❤3👍2
Предлагаю задуматься над следующим: Настоящая цифровизация управления начинается не с датчиков на оборудовании, а с цифровизации воли и решений руководства. Инструменты для этого уже существуют. Их эффективность доказана в самых сложных инженерных областях. Наша задача, как экспертов в области управления данными, предложить «софт для инженеров» и помочь первому лицу увидеть в нем основу для нового собственного управленческого суверенитета. Это и есть практический путь от данных к управлению через информацию и знание. Именно так создается не отчетная «цифровизация», а реальная управленческая трансформация.
P.S. Это личное наблюдение, а не реклама. Глубина проработки некоторых отечественных решений, их соответствие строгой методологической рамке (например, системе определений В.А. Рубанова) и, главное, наличие реального промышленного опыта вселяют осторожный оптимизм. Но технология без правильной методологии внедрения мертва. Мне важно ваше мнение.
#Аналитика@data_capital
P.S. Это личное наблюдение, а не реклама. Глубина проработки некоторых отечественных решений, их соответствие строгой методологической рамке (например, системе определений В.А. Рубанова) и, главное, наличие реального промышленного опыта вселяют осторожный оптимизм. Но технология без правильной методологии внедрения мертва. Мне важно ваше мнение.
#Аналитика@data_capital
👍1
DataOps и бюджет чемпионата. Цена ошибки и стоимость победы.
В прошлых постах мы много говорили о красивой игре, командной работе и трофеях. Но любая профессиональная лига существует в мире жёстких бюджетов и финансовой отчётности. Спонсоры и владельцы клуба спрашивают: «Зачем нам инвестировать в нового тренера, аналитиков и современную экипировку? Какой от этого ROI?»
Пора перевести наши хоккейные аналогии на язык финансового директора.
DataOps, не должно быть только статьей расходов, это современная стратегическая инвестиция, которая резко сокращает одни затраты и открывает новые источники дохода.
Сколько стоит игра в плохой хоккей? Цена потерь без DataOps.
Чтобы оценить выгоду от DataOps, нужно сначала честно посчитать, во что обходятся текущие проблемы, а мы, как правило их стараемся игнорировать, или тщательно скрывать. Каждая ошибка в данных, это потеря шайбы в своей зоне, которая ведёт к голу в ваши ворота. Давайте переведём это в деньги.
Штрафные минуты и травмы (Операционные потери).
Аналогия: Постоянные авралы, когда пайплайны ломаются перед сдачей отчёта. Команда работает в режиме «штрафного самоубийства», все силы уходят на защиту, очень часто с фолами и регулярными ошибками, а не на атаку.
Стоимость: Десятки часов дорогостоящих специалистов (инженеров, аналитиков), которые тушат пожары вместо создания ценности. Их зарплата за этот период - это прямые убытки.
Пропущенные голы из-за плохой обороны (Упущенная выгода).
Аналогия: Вы не можете провести быструю атаку, потому что не уверены в точности данных. Бизнес-идея «заморожена» на недели, месяцы или годы. Думаю, очень знакомая ситуация.
Стоимость: Конкретные финансовые потери. Не запущенная вовремя или новая маркетинговая кампания, неоптимизированные логистические расходы, упущенные продажи из-за неточного прогноза спроса. Это недозабитые голы в ворота соперника.
Содержание лишних игроков в запасе или тех, каких смогли найти (Избыточные затраты на инфраструктуру).
Аналогия: Чтобы компенсировать ненадёжность процессов, вы держите «дублёров», избыточные резервные системы, лишние копии данных и документов, обязательно есть у каждого специалиста и не в одном экземляре, команды для ручной проверки.
Стоимость: Гипертрофированные счета за облачную и локальную инфраструктуру, лицензии на ПО и фонд оплаты труда.
Инвестиции в чемпионский состав. На что тратит деньги умный клуб DataOps.
Инвестиции в DataOps идут не в пустоту, а на конкретные статьи, которые прямо влияют на результат.
Зарплата тренеров и аналитиков (Команда DataOps). Это затраты на специалистов, которые ставят игру, на инженеров пайплайнов, архитекторов, дата-стюардов.
Современная экипировка и аналитика (Инструменты и платформы). Затраты на софт (оркестраторы, каталоги, инструменты тестирования) и инфраструктуру для их работы.
Обучение и развитие (Культура и компетенции). Инвестиции в обучение команд, проведение внутренних воркшопов, сертификации.
Финансовый результат. Как трофеи окупают бюджет.
Внедрение DataOps начинает приносить возврат на инвестиции (ROI) по тем же статьям, по которым раньше были только затраты.
Экономия на «штрафном времени». Автоматизация и тестирование сокращают количество инцидентов на 70-80%. Высвобождаются сотни человеко-часов дорогих специалистов в год, которые лучше применить в создание новых решений и устранение технического долга. Это прямая экономия.
Ускорение «атак» и больше «забитых голов». Время от идеи до реализации (time-to-market) для новых аналитических продуктов сокращается в разы. Бизнес быстрее тестирует гипотезы у него есть возможность получить Self-service и зарабатывает деньги. Это прямая дополнительная выручка.
Оптимизация «состава». Эффективные процессы и чёткие стандарты позволяют снизить избыточные расходы на инфраструктуру и дублирующие функции. Это снижение операционных затрат.
Предлагаем рассмотреть подход, как посчитать для своего клуба?
#DatаOps@data_capital
В прошлых постах мы много говорили о красивой игре, командной работе и трофеях. Но любая профессиональная лига существует в мире жёстких бюджетов и финансовой отчётности. Спонсоры и владельцы клуба спрашивают: «Зачем нам инвестировать в нового тренера, аналитиков и современную экипировку? Какой от этого ROI?»
Пора перевести наши хоккейные аналогии на язык финансового директора.
DataOps, не должно быть только статьей расходов, это современная стратегическая инвестиция, которая резко сокращает одни затраты и открывает новые источники дохода.
Сколько стоит игра в плохой хоккей? Цена потерь без DataOps.
Чтобы оценить выгоду от DataOps, нужно сначала честно посчитать, во что обходятся текущие проблемы, а мы, как правило их стараемся игнорировать, или тщательно скрывать. Каждая ошибка в данных, это потеря шайбы в своей зоне, которая ведёт к голу в ваши ворота. Давайте переведём это в деньги.
Штрафные минуты и травмы (Операционные потери).
Аналогия: Постоянные авралы, когда пайплайны ломаются перед сдачей отчёта. Команда работает в режиме «штрафного самоубийства», все силы уходят на защиту, очень часто с фолами и регулярными ошибками, а не на атаку.
Стоимость: Десятки часов дорогостоящих специалистов (инженеров, аналитиков), которые тушат пожары вместо создания ценности. Их зарплата за этот период - это прямые убытки.
Пропущенные голы из-за плохой обороны (Упущенная выгода).
Аналогия: Вы не можете провести быструю атаку, потому что не уверены в точности данных. Бизнес-идея «заморожена» на недели, месяцы или годы. Думаю, очень знакомая ситуация.
Стоимость: Конкретные финансовые потери. Не запущенная вовремя или новая маркетинговая кампания, неоптимизированные логистические расходы, упущенные продажи из-за неточного прогноза спроса. Это недозабитые голы в ворота соперника.
Содержание лишних игроков в запасе или тех, каких смогли найти (Избыточные затраты на инфраструктуру).
Аналогия: Чтобы компенсировать ненадёжность процессов, вы держите «дублёров», избыточные резервные системы, лишние копии данных и документов, обязательно есть у каждого специалиста и не в одном экземляре, команды для ручной проверки.
Стоимость: Гипертрофированные счета за облачную и локальную инфраструктуру, лицензии на ПО и фонд оплаты труда.
Инвестиции в чемпионский состав. На что тратит деньги умный клуб DataOps.
Инвестиции в DataOps идут не в пустоту, а на конкретные статьи, которые прямо влияют на результат.
Зарплата тренеров и аналитиков (Команда DataOps). Это затраты на специалистов, которые ставят игру, на инженеров пайплайнов, архитекторов, дата-стюардов.
Современная экипировка и аналитика (Инструменты и платформы). Затраты на софт (оркестраторы, каталоги, инструменты тестирования) и инфраструктуру для их работы.
Обучение и развитие (Культура и компетенции). Инвестиции в обучение команд, проведение внутренних воркшопов, сертификации.
Финансовый результат. Как трофеи окупают бюджет.
Внедрение DataOps начинает приносить возврат на инвестиции (ROI) по тем же статьям, по которым раньше были только затраты.
Экономия на «штрафном времени». Автоматизация и тестирование сокращают количество инцидентов на 70-80%. Высвобождаются сотни человеко-часов дорогих специалистов в год, которые лучше применить в создание новых решений и устранение технического долга. Это прямая экономия.
Ускорение «атак» и больше «забитых голов». Время от идеи до реализации (time-to-market) для новых аналитических продуктов сокращается в разы. Бизнес быстрее тестирует гипотезы у него есть возможность получить Self-service и зарабатывает деньги. Это прямая дополнительная выручка.
Оптимизация «состава». Эффективные процессы и чёткие стандарты позволяют снизить избыточные расходы на инфраструктуру и дублирующие функции. Это снижение операционных затрат.
Предлагаем рассмотреть подход, как посчитать для своего клуба?
#DatаOps@data_capital
❤1
Не ждите идеальной модели. Начните с одного болезненного кейса.
Выберите один хронический «пожар», пилотный проект, сервис. Например, ежемесячный закрывающий отчёт, который всегда готовится с авралами.
Только объективно оцените его стоимость. Посчитайте, сколько человеко-часов тратит команда на его подготовку и исправление ошибок. Умножьте на среднюю почасовую ставку.
Внедрите DataOps-решение. Автоматизируйте подготовку этого отчёта с тестированием, управлением состоянием и изменениями, как сервис с SLA.
Замерьте эффект. Зафиксируйте, сколько часов освободилось. Это и будет ваша первая статья экономии, которую можно представить руководству как доказательство ценности методологии.
Итог: Внедрение DataOps меняет финансовую модель работы с данными, от центра затрат и постоянных убытков к центру эффективности и генератору ценности с ее калькулятором. Вы начинаете платить не за борьбу с хаосом, а за создание конкурентных преимуществ.
Что разберём в следующем посте?
Чтобы управлять бюджетом, нужно не только считать голы, но и видеть всю динамику матча. В следующем выпуске поговорим о тренерском взгляде с трибуны: Data Observability для тотального контроля за игрой данных.
#DatаOps@data_capital
Выберите один хронический «пожар», пилотный проект, сервис. Например, ежемесячный закрывающий отчёт, который всегда готовится с авралами.
Только объективно оцените его стоимость. Посчитайте, сколько человеко-часов тратит команда на его подготовку и исправление ошибок. Умножьте на среднюю почасовую ставку.
Внедрите DataOps-решение. Автоматизируйте подготовку этого отчёта с тестированием, управлением состоянием и изменениями, как сервис с SLA.
Замерьте эффект. Зафиксируйте, сколько часов освободилось. Это и будет ваша первая статья экономии, которую можно представить руководству как доказательство ценности методологии.
Итог: Внедрение DataOps меняет финансовую модель работы с данными, от центра затрат и постоянных убытков к центру эффективности и генератору ценности с ее калькулятором. Вы начинаете платить не за борьбу с хаосом, а за создание конкурентных преимуществ.
Что разберём в следующем посте?
Чтобы управлять бюджетом, нужно не только считать голы, но и видеть всю динамику матча. В следующем выпуске поговорим о тренерском взгляде с трибуны: Data Observability для тотального контроля за игрой данных.
#DatаOps@data_capital
❤2
DataOps и тренерский взгляд с трибуны. Observability для контроля хода матча.
Мы научились выполнять комбинации "Пост: Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы? " и фиксировать их в видеоархиве (Пост "Видеоаналитика для данных. Как каталог раскрывает всю "игру"."). Но тренеру чемпионской команды недостаточно знать счёт и пересматривать повторы. Ему нужен взгляд с трибуны, важно видеть всю картину матча в реальном времени, тепловую карту перемещений и активности игроков, процент владения шайбой, пульс и усталость каждого хоккеиста.
В мире данных этот высший уровень контроля называется Data Observability (Наблюдаемость данных). Это не просто мониторинг, упал ли пайплайн. Это понимание состояния и «здоровья» ваших данных в режиме реального времени.
Чем Observability отличается от простого «свистка судьи»?
Представьте:
Мониторинг (Наша «синяя линия» из Поста "Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы?"): Свисток судьи фиксирует конкретное нарушение - «офсайд». Данные не прошли тест на качество, пайплайн остановлен.
Каталог («Видеоповторы и статистика» из Поста "Видеоаналитика для данных. Как каталог раскрывает всю "игру"."): Архив, который показывает, почему было нарушение. Это анализ постфактум.
Observability (Взгляд тренера с трибуны): Вы видите, что ваш ключевой нападающий последние пять минут передвигается на 20% медленнее, реже вступает в единоборства и почти не делает передач. Ещё не было нарушения, но уже назревает проблема. Вы можете заменить игрока до того, как он совершит ошибку.
Что видит тренер DataOps с своей «трибуны» Observability?
Тепловая карта «лёгкости» данных (Профилирование и дрейф).
Это не просто «таблица обновлена». Это ответ на вопросы: А изменилось ли распределение значений в критическом столбце? Не стало ли внезапно на 40% больше пустых полей? Не уползли ли показатели в неожиданный диапазон?
Аналогия: Тренер видит, что команда перестала играть в левой зоне атаки, а это значит, соперник там усилил давление.
Пульс и усталость «игроков» (Метрики производительности и зависимости).
Сколько времени выполняются ключевые пайплайны? Как загружены ваши «коньки» (вычислительные ресурсы)? Какие наборы данных самые востребованные, а какие простаивают?
Аналогия: Тренер видит, что первое звено переиграно, а у вратаря растёт процент отбитых бросков. Пора менять тактику и дать отдых лидерам.
Сквозная карта всех передач (Lineage в реальном времени).
Если в отчёте найдена ошибка, Observability-система не просто покажет сломанное звено, а мгновенно подсветит все дашборды, модели и решения, которые уже могли использовать эти испорченные данные.
Аналогия: Тренер видит, что ошибка защитника привела не только к пропущенному голу, но и к потере концентрации у трёх других игроков. Он понимает масштаб воздействия.
Предлагаем рассмотреть подход, как установить свою первую «камеру на трибуне»?
Не нужно сразу покрывать наблюдением весь «стадион». Начните с самой важной «зоны».
- Выберите один критичный источник данных. Например, основной поток транзакций из вашего CRM.
- Настройте мониторинг не только «работает/не работает», но и «как работает».
- Подключите инструмент Observability (например, Monte Carlo, Metaplane, Anomalo).
- Настройте оповещение не на падение пайплайна, а на аномалию в объёме данных (вдруг пришло в 10 раз меньше записей) или дрейф в ключевом поле (средний чек внезапно упал на 50%).
- Свяжите это с вашим «видеоархивом». Настройте интеграцию, чтобы события из Observability автоматически создавали инциденты в каталоге данных, помечая проблемные наборы.
Итог:
Data Observability - это следующий качественный уровень технологической зрелости DataOps. Культурная зрелость владения и управления,будет рассматриваться и исследоваться отдельно. Вы переходите от тактики «чинить сломанное» к стратегии «предвидеть и предотвращать». Вы управляете не инцидентами, а надёжностью и доверием к данным, как к активу. Это тот самый профессиональный подход, который отличает любительскую команду от клуба высшей лиги.
#DatаOps@data_capital
Мы научились выполнять комбинации "Пост: Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы? " и фиксировать их в видеоархиве (Пост "Видеоаналитика для данных. Как каталог раскрывает всю "игру"."). Но тренеру чемпионской команды недостаточно знать счёт и пересматривать повторы. Ему нужен взгляд с трибуны, важно видеть всю картину матча в реальном времени, тепловую карту перемещений и активности игроков, процент владения шайбой, пульс и усталость каждого хоккеиста.
В мире данных этот высший уровень контроля называется Data Observability (Наблюдаемость данных). Это не просто мониторинг, упал ли пайплайн. Это понимание состояния и «здоровья» ваших данных в режиме реального времени.
Чем Observability отличается от простого «свистка судьи»?
Представьте:
Мониторинг (Наша «синяя линия» из Поста "Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы?"): Свисток судьи фиксирует конкретное нарушение - «офсайд». Данные не прошли тест на качество, пайплайн остановлен.
Каталог («Видеоповторы и статистика» из Поста "Видеоаналитика для данных. Как каталог раскрывает всю "игру"."): Архив, который показывает, почему было нарушение. Это анализ постфактум.
Observability (Взгляд тренера с трибуны): Вы видите, что ваш ключевой нападающий последние пять минут передвигается на 20% медленнее, реже вступает в единоборства и почти не делает передач. Ещё не было нарушения, но уже назревает проблема. Вы можете заменить игрока до того, как он совершит ошибку.
Что видит тренер DataOps с своей «трибуны» Observability?
Тепловая карта «лёгкости» данных (Профилирование и дрейф).
Это не просто «таблица обновлена». Это ответ на вопросы: А изменилось ли распределение значений в критическом столбце? Не стало ли внезапно на 40% больше пустых полей? Не уползли ли показатели в неожиданный диапазон?
Аналогия: Тренер видит, что команда перестала играть в левой зоне атаки, а это значит, соперник там усилил давление.
Пульс и усталость «игроков» (Метрики производительности и зависимости).
Сколько времени выполняются ключевые пайплайны? Как загружены ваши «коньки» (вычислительные ресурсы)? Какие наборы данных самые востребованные, а какие простаивают?
Аналогия: Тренер видит, что первое звено переиграно, а у вратаря растёт процент отбитых бросков. Пора менять тактику и дать отдых лидерам.
Сквозная карта всех передач (Lineage в реальном времени).
Если в отчёте найдена ошибка, Observability-система не просто покажет сломанное звено, а мгновенно подсветит все дашборды, модели и решения, которые уже могли использовать эти испорченные данные.
Аналогия: Тренер видит, что ошибка защитника привела не только к пропущенному голу, но и к потере концентрации у трёх других игроков. Он понимает масштаб воздействия.
Предлагаем рассмотреть подход, как установить свою первую «камеру на трибуне»?
Не нужно сразу покрывать наблюдением весь «стадион». Начните с самой важной «зоны».
- Выберите один критичный источник данных. Например, основной поток транзакций из вашего CRM.
- Настройте мониторинг не только «работает/не работает», но и «как работает».
- Подключите инструмент Observability (например, Monte Carlo, Metaplane, Anomalo).
- Настройте оповещение не на падение пайплайна, а на аномалию в объёме данных (вдруг пришло в 10 раз меньше записей) или дрейф в ключевом поле (средний чек внезапно упал на 50%).
- Свяжите это с вашим «видеоархивом». Настройте интеграцию, чтобы события из Observability автоматически создавали инциденты в каталоге данных, помечая проблемные наборы.
Итог:
Data Observability - это следующий качественный уровень технологической зрелости DataOps. Культурная зрелость владения и управления,будет рассматриваться и исследоваться отдельно. Вы переходите от тактики «чинить сломанное» к стратегии «предвидеть и предотвращать». Вы управляете не инцидентами, а надёжностью и доверием к данным, как к активу. Это тот самый профессиональный подход, который отличает любительскую команду от клуба высшей лиги.
#DatаOps@data_capital
👍1
Что разберём в следующем посте?
Чтобы комбинации между командами были идеальными, нужны чёткие договорённости. В следующий раз поговорим о Data Contracts, формальных соглашениях между клубами лиги о безупречных передачах данных.
#DatаOps@data_capital
Чтобы комбинации между командами были идеальными, нужны чёткие договорённости. В следующий раз поговорим о Data Contracts, формальных соглашениях между клубами лиги о безупречных передачах данных.
#DatаOps@data_capital
👍1
Аналитика на канале.
🔥 Пожар в сердце цифровой державы: как Корея потеряла 858 ТБ госданных и что это значит для всех нас
26 сентября 2025 года пожар в дата-центре в Тэджоне парализовал 647 цифровых сервисов Южной Кореи. Сгорело 858 ТБ данных G-Drive - рабочей среды более 125 тысяч чиновников. Причина - взрыв устаревших батарей ИБП, которые должны были заменить ещё в 2024 году. Резервная копия сгорела вместе с основным хренилищем.
А ведь все считали, что Южная Корея - образцовая страна в цифровизации:
🥇 1-е место в Индексе цифрового правительства ОЭСР (2023)
🥇 1-е место в Индексе зрелой цифровой трансформации Всемирного банка
Имеет передовой Закон об управлении данными (2020)
Финансовый ущерб, который замалчивают:
Стоимость данных: 858 ТБ - это 8-10 лет работы госаппарата. Моя экспертная оценка восстановительной стоимости около $12,2 млрд (≈1,1 трлн ₽). Это не стоимость серверов, а цена интеллектуального продукта, созданного тысячами людей.
Стоимость простоя: Паралич сервисов - это $10 млн/день прямых потерь экономики. Перевод чиновников на «бумажный» режим удвоил затраты на их труд - +$700 млн за первый месяц.
Стоимость халатности: В 2024 году $18 млн на модернизацию не были освоены. Хранение резервной копии 858 ТБ в облаке стоило бы < $1000/месяц. Сэкономили на фундаменте - получили ущерб в $13–15 млрд.
Стратегический удар по доверию: Доверие - ключевой актив цифровой экономики. После пожара Национальный центр кибербезопасности повысил уровень угрозы, опасаясь атак на уязвимые системы. Восстановление сервисов - дело техники. Восстановление доверия граждан и бизнеса к «цифровому правительству» - это работа на годы, которая может стоить инвестиций еще на миллиарды долларов.
Итог: Южная Корея заплатила миллиарды за урок: данные - стратегический актив, а не ИТ-расход. Цифровая зрелость это, прежде всего, инженерная дисциплина. Дисциплина следования правилу 3-2-1. Дисциплина плановой замены устаревшего оборудования. Дисциплина регулярных, а не показушных, учений по восстановлению. Дисциплина правильного учета и оценки своих активов.
Декларировать цифровое лидерство легко. Построить «цифровое правительство» как набор интерфейсов, тоже. Но устойчивость цифрового государства определяется в его самой темной, скучной и негламурной части, в архитектуре резервирования данных и в культуре операционной дисциплины. Южная Корея, увы, блестяще это доказала. Вопрос в том, готовы ли мы, глядя на ее пепелище, извлекать уроки для собственной цифровой крепости, или предпочтем повторить ее путь до трагического финала.
#Аналитика@data_capital
🔥 Пожар в сердце цифровой державы: как Корея потеряла 858 ТБ госданных и что это значит для всех нас
26 сентября 2025 года пожар в дата-центре в Тэджоне парализовал 647 цифровых сервисов Южной Кореи. Сгорело 858 ТБ данных G-Drive - рабочей среды более 125 тысяч чиновников. Причина - взрыв устаревших батарей ИБП, которые должны были заменить ещё в 2024 году. Резервная копия сгорела вместе с основным хренилищем.
А ведь все считали, что Южная Корея - образцовая страна в цифровизации:
🥇 1-е место в Индексе цифрового правительства ОЭСР (2023)
🥇 1-е место в Индексе зрелой цифровой трансформации Всемирного банка
Имеет передовой Закон об управлении данными (2020)
Финансовый ущерб, который замалчивают:
Стоимость данных: 858 ТБ - это 8-10 лет работы госаппарата. Моя экспертная оценка восстановительной стоимости около $12,2 млрд (≈1,1 трлн ₽). Это не стоимость серверов, а цена интеллектуального продукта, созданного тысячами людей.
Стоимость простоя: Паралич сервисов - это $10 млн/день прямых потерь экономики. Перевод чиновников на «бумажный» режим удвоил затраты на их труд - +$700 млн за первый месяц.
Стоимость халатности: В 2024 году $18 млн на модернизацию не были освоены. Хранение резервной копии 858 ТБ в облаке стоило бы < $1000/месяц. Сэкономили на фундаменте - получили ущерб в $13–15 млрд.
Стратегический удар по доверию: Доверие - ключевой актив цифровой экономики. После пожара Национальный центр кибербезопасности повысил уровень угрозы, опасаясь атак на уязвимые системы. Восстановление сервисов - дело техники. Восстановление доверия граждан и бизнеса к «цифровому правительству» - это работа на годы, которая может стоить инвестиций еще на миллиарды долларов.
Итог: Южная Корея заплатила миллиарды за урок: данные - стратегический актив, а не ИТ-расход. Цифровая зрелость это, прежде всего, инженерная дисциплина. Дисциплина следования правилу 3-2-1. Дисциплина плановой замены устаревшего оборудования. Дисциплина регулярных, а не показушных, учений по восстановлению. Дисциплина правильного учета и оценки своих активов.
Декларировать цифровое лидерство легко. Построить «цифровое правительство» как набор интерфейсов, тоже. Но устойчивость цифрового государства определяется в его самой темной, скучной и негламурной части, в архитектуре резервирования данных и в культуре операционной дисциплины. Южная Корея, увы, блестяще это доказала. Вопрос в том, готовы ли мы, глядя на ее пепелище, извлекать уроки для собственной цифровой крепости, или предпочтем повторить ее путь до трагического финала.
#Аналитика@data_capital
❤2
DataOps и договор между звеньями. Data Contracts для идеальных передач.
Мы создали слаженную команду, научились видеть всю игру с трибуны и даже создали целую лигу из высококласных команд. Но в самой её основе лежит простой вопрос, как гарантировать, что передача от одного игрока к другому будет чёткой и безошибочной каждый раз?
В хоккее звенья отрабатывают сыграность на тренировках: защитник знает, куда и с какой силой отдать пас, а нападающий, где оказаться для его приёма. В мире данных такую роль играют Data Contracts, это формальные, смоделированные в системе и машиночитаемые соглашения между поставщиками и потребителями данных.
Почему «игра на доверии» ломает комбинации?
Без явного контракта работа строится на устных договорённостях. Это как если бы защитник крикнул: «Кидаю куда-нибудь на синюю линию!», а нападающий надеялся, что шайба прилетит точно на крюк.
Поставщик данных (защитник) может неожиданно изменить формат поля или время поставки.
Потребитель данных (нападающий) может начать использовать данные не по назначению, ожидая несуществующих полей.
Результат, это не составяшаяся атака, потеря шайбы и гол в свои ворота. В данных это выражается в падении дашбордов, ошибках в отчётах и часах бесплодных разбирательств, «а мы думали, вы сделаете по-другому, пришлёте иначе».
Что прописывают в «договоре» между звеньями DataOps?
Data Contract - это не исторический сложносочиненный юридический документ на 100 или более страниц! Это лаконичная в системе смоделированная техническая спецификация, встроенная прямо в код. Она фиксирует:
Схема данных (Куда и как летит шайба). Точные имена полей, типы данных, обязательные значения. Например: поле customer_id: целое число, обязательное, не может быть пустым.
Служебные гарантии (Сила и время передачи). Частота обновления (ежедневно в 09:00), задержка поставки (не более 15 минут), объём данных (около 10 000 записей в день).
Показатели качества (Точность паса). Минимальный уровень заполняемости (99%), допустимый диапазон значений, уникальность ключевых полей.
Политика изменений (Правила замены игроков). Чёткий процесс: о любом изменении схемы нужно уведомить потребителей за N дней, версионирование. Одновременно несколько версий не должно быть активными.
Как Data Contracts меняют игру к лучшему?
Предотвращают «вне игры» и автоматизируют «свисток судьи».
Контракт становится частью пайплайна. Если поставщик пытается отправить данные, не соответствующие контракту, система автоматически останавливает передачу и отправляет алерт. Нарушение фиксируется до того, как оно сломает что-то downstream.
Делают команды настоящими «партнёрами по звену».
Чёткие, измеримые обязательства снимают все недопонимания. Потребитель может уверенно строить свои процессы, а поставщик точно знает, что от него требуется. Это прямое воплощение принципа слаженности из самого первого поста.
Становятся фундаментом для масштабируемой «лиги» Data Mesh, Пост "От одной команды к целой хоккейной лиге. DataOps в архитектуре Data Mesh.".
Когда у вас десятки независимых доменов, Data Contracts - это стандартизированный «язык общения» между ними. Они позволяют командам взаимодействовать безопасно и предсказуемо, не создавая централизованную бюрократию.
Предлагаем рассмотреть подход, как отработать свою первую контрактную комбинацию?
Не пытайтесь описать контрактами всё и сразу. Начните с самого болезненного и критичного интерфейса.
Выберите одну важную «передачу». Например, ежедневную выгрузку заказов из операционной системы в витрину для аналитики.
Совместно задокументируйте ожидания. Соберите и поставщика, и потребителя. Вместе на листке бумаги или в Google Doc опишите: какие поля, в каком формате, когда и с каким качеством.
Превратите описание в машиночитаемый код. Используйте простой формат вроде JSON или YAML, либо возможности инструментов (например, Pydantic модели в Python, возможности dbt или Kafka).
Встройте проверку контракта в пайплайн. Настройте, чтобы процесс загрузки данных запускал валидацию против этого контракта перед тем, как данные будут считаться готовыми к использованию.
#DatаOps@data_capital
Мы создали слаженную команду, научились видеть всю игру с трибуны и даже создали целую лигу из высококласных команд. Но в самой её основе лежит простой вопрос, как гарантировать, что передача от одного игрока к другому будет чёткой и безошибочной каждый раз?
В хоккее звенья отрабатывают сыграность на тренировках: защитник знает, куда и с какой силой отдать пас, а нападающий, где оказаться для его приёма. В мире данных такую роль играют Data Contracts, это формальные, смоделированные в системе и машиночитаемые соглашения между поставщиками и потребителями данных.
Почему «игра на доверии» ломает комбинации?
Без явного контракта работа строится на устных договорённостях. Это как если бы защитник крикнул: «Кидаю куда-нибудь на синюю линию!», а нападающий надеялся, что шайба прилетит точно на крюк.
Поставщик данных (защитник) может неожиданно изменить формат поля или время поставки.
Потребитель данных (нападающий) может начать использовать данные не по назначению, ожидая несуществующих полей.
Результат, это не составяшаяся атака, потеря шайбы и гол в свои ворота. В данных это выражается в падении дашбордов, ошибках в отчётах и часах бесплодных разбирательств, «а мы думали, вы сделаете по-другому, пришлёте иначе».
Что прописывают в «договоре» между звеньями DataOps?
Data Contract - это не исторический сложносочиненный юридический документ на 100 или более страниц! Это лаконичная в системе смоделированная техническая спецификация, встроенная прямо в код. Она фиксирует:
Схема данных (Куда и как летит шайба). Точные имена полей, типы данных, обязательные значения. Например: поле customer_id: целое число, обязательное, не может быть пустым.
Служебные гарантии (Сила и время передачи). Частота обновления (ежедневно в 09:00), задержка поставки (не более 15 минут), объём данных (около 10 000 записей в день).
Показатели качества (Точность паса). Минимальный уровень заполняемости (99%), допустимый диапазон значений, уникальность ключевых полей.
Политика изменений (Правила замены игроков). Чёткий процесс: о любом изменении схемы нужно уведомить потребителей за N дней, версионирование. Одновременно несколько версий не должно быть активными.
Как Data Contracts меняют игру к лучшему?
Предотвращают «вне игры» и автоматизируют «свисток судьи».
Контракт становится частью пайплайна. Если поставщик пытается отправить данные, не соответствующие контракту, система автоматически останавливает передачу и отправляет алерт. Нарушение фиксируется до того, как оно сломает что-то downstream.
Делают команды настоящими «партнёрами по звену».
Чёткие, измеримые обязательства снимают все недопонимания. Потребитель может уверенно строить свои процессы, а поставщик точно знает, что от него требуется. Это прямое воплощение принципа слаженности из самого первого поста.
Становятся фундаментом для масштабируемой «лиги» Data Mesh, Пост "От одной команды к целой хоккейной лиге. DataOps в архитектуре Data Mesh.".
Когда у вас десятки независимых доменов, Data Contracts - это стандартизированный «язык общения» между ними. Они позволяют командам взаимодействовать безопасно и предсказуемо, не создавая централизованную бюрократию.
Предлагаем рассмотреть подход, как отработать свою первую контрактную комбинацию?
Не пытайтесь описать контрактами всё и сразу. Начните с самого болезненного и критичного интерфейса.
Выберите одну важную «передачу». Например, ежедневную выгрузку заказов из операционной системы в витрину для аналитики.
Совместно задокументируйте ожидания. Соберите и поставщика, и потребителя. Вместе на листке бумаги или в Google Doc опишите: какие поля, в каком формате, когда и с каким качеством.
Превратите описание в машиночитаемый код. Используйте простой формат вроде JSON или YAML, либо возможности инструментов (например, Pydantic модели в Python, возможности dbt или Kafka).
Встройте проверку контракта в пайплайн. Настройте, чтобы процесс загрузки данных запускал валидацию против этого контракта перед тем, как данные будут считаться готовыми к использованию.
#DatаOps@data_capital
❤2
Итог: Data Contracts, это смоделированное и представленное в читаемом документе инженерное воплощение ответственности и сотрудничества в DataOps. Это переход от хаотичной игры «в надежде на лучшее» к профессиональному, предсказуемому и масштабируемому процессу, где каждая передача данных ведёт не к сбою, а к результативной атаке.
Что разберём в следующем посте?
Даже чемпионской команде иногда приходится играть на чужом, старом и неровном льду. В следующем выпуске обсудим, как применять принципы DataOps в условиях Legacy-систем и устаревшей инфраструктуры.
Что разберём в следующем посте?
Даже чемпионской команде иногда приходится играть на чужом, старом и неровном льду. В следующем выпуске обсудим, как применять принципы DataOps в условиях Legacy-систем и устаревшей инфраструктуры.
DO_Data_Contracts_Техническая_реализация.png
679.5 KB
Data Contracts - это формальные соглашения между командами, которые автоматизируют ручные договорённости. Посмотрите, как это работает технически:
📋 Фаза 1: Согласование - поставщик регистрирует схему, потребитель согласовывает;
🔄 Фаза 2: Исполнение - автоматическая валидация данных против контракта;
📊 Фаза 3: Мониторинг - сбор метрик и управление изменениями;
Что это даёт на практике:
- Поставщики знают точно, что ожидают потребители
- Потребители получают данные предсказуемого качества
- При изменениях, контролируемый процесс версионирования, а не хаос
Автоматические оповещения при нарушениях SLA
Data Contracts превращают хрупкие человеческие договорённости в надёжные машиночитаемые соглашения. Это как перейти от устных обещаний "я передам тебе пас" к письменному контракту с точными параметрами передачи.
#DatаOps@data_capital
📋 Фаза 1: Согласование - поставщик регистрирует схему, потребитель согласовывает;
🔄 Фаза 2: Исполнение - автоматическая валидация данных против контракта;
📊 Фаза 3: Мониторинг - сбор метрик и управление изменениями;
Что это даёт на практике:
- Поставщики знают точно, что ожидают потребители
- Потребители получают данные предсказуемого качества
- При изменениях, контролируемый процесс версионирования, а не хаос
Автоматические оповещения при нарушениях SLA
Data Contracts превращают хрупкие человеческие договорённости в надёжные машиночитаемые соглашения. Это как перейти от устных обещаний "я передам тебе пас" к письменному контракту с точными параметрами передачи.
#DatаOps@data_capital
Аналитика на канале.
Вопрос коллеги про CDO.
Отлично, коллеги. Давайте на чистоту. Вопрос про CDO в России - это разговор не про должности, а про системную шизофрению в управлении данными. Я собрал конкретные кейсы.
Российские реалии: CDO как «завскладом данных»
У нас роль почти всегда технократическая и подконтрольная IT. Это не стратег, а руководитель склада.
1. «Тинькофф» - есть Chief Data Officer. Но это по сути главный инженер данных в рамках огромной IT-империи. Подчинение, с большой долей вероятности, в вертикали CTO/CIO. Фокус - платформы, пайплайны, ML-инфраструктура. Блестяще, но это фабрика, а не штаб.
2. «Сбер» - здесь, пожалуй, самый близкий к мировому образцу пример. Сергей Пантелеев, первый заместитель предправления, курирует блок «Управление данными». Это уровень выше CIO, почти у CEO. Это уже стратегия. Но это исключение, которое лишь подтверждает правило.
3. VK, Ozon, Яндекс - здесь вы не найдёте классического CDO. Его функции раздроблены:
· VP of Data Engineering (под CTO) - строит платформы.
· Head of Analytics (под CFO/COO) - обеспечивает бизнес-отчёты.
· Product Manager за конкретные data-сервисы.
Это модель данных как утилиты, а не как сквозного актива.
4. Традиционный крупный бизнес (металлургия, энергетика) - если роль и есть, то это Директор по аналитике, подчинённый CFO. Его цель - консолидированная отчётность, а не инновации.
Вывод по России: Наш «CDO» - это исполнитель бизнес-заказов, редко кто понимает разницу и ориентируется в дисциплинах Data Governance, Data Management, Data Engineering, Data Ops Document Records и других, а не в целой иерархии и взаимозависимостях. Он обеспечивает работу «склада данных». Он не определяет, что хранить и какую ценность извлекать - это решают за него очень часто специалисты далекие от понимания экономики данных.
---
Международный стандарт: CDO как «министр экономики данных»
На Западе CDO - это стратег и предприниматель внутри компании, с высокими инженерными навыками. Его миссия - монетизация и экономическая эффективность от использования.
· JPMorgan Chase - CDO входит в Operating Committee, подчиняется непосредственно председателю правления. Управляет Data & Analytics как отдельным бизнес-направлением с P&L.
· Netflix - Chief Data Officer (ранее - Michelle Ubert) отвечал не за инфраструктуру, а за data-driven product innovation. Подчинение - CEO. Фокус - как данные увеличивают удержание клиентов и определяют контент-стратегию.
· Unilever - Глобальный CDO управляет целой экосистемой данных (от IoT на заводах до цифрового маркетинга) для создания новой потребительской ценности. Это не поддержка, а двигатель трансформации.
Их ключевое отличие: Они владеют бюджетом на данные и несут ответственность за возврат на инвестиции (ROI) от data-инициатив. Они говорят на языке бизнеса, а не на языке Apache.
---
Сухой остаток: в чём разрыв?
Если кратко:
· У нас: «CDO» обеспечивает техническое качество и доступность данных. Он поддерживает процессы.
· У них: CDO создаёт новую ценность и доходы из данных. Он определяет процессы.
Пока у нас не появится Critical Data Officer - то есть человек, отвечающий за критически важные для бизнеса данные на уровне правления, мы будем иметь дорогую data-инфраструктуру, которая обслуживает вчерашние решения, а не создаёт завтрашние преимущества.
Вопрос к вам: вы хотите строить склады или создавать экономику данных внутри компании? Ответ на него и определяет, нужен ли вам CDO и где он должен сидеть).
#Аналитика@data_capital
Вопрос коллеги про CDO.
Отлично, коллеги. Давайте на чистоту. Вопрос про CDO в России - это разговор не про должности, а про системную шизофрению в управлении данными. Я собрал конкретные кейсы.
Российские реалии: CDO как «завскладом данных»
У нас роль почти всегда технократическая и подконтрольная IT. Это не стратег, а руководитель склада.
1. «Тинькофф» - есть Chief Data Officer. Но это по сути главный инженер данных в рамках огромной IT-империи. Подчинение, с большой долей вероятности, в вертикали CTO/CIO. Фокус - платформы, пайплайны, ML-инфраструктура. Блестяще, но это фабрика, а не штаб.
2. «Сбер» - здесь, пожалуй, самый близкий к мировому образцу пример. Сергей Пантелеев, первый заместитель предправления, курирует блок «Управление данными». Это уровень выше CIO, почти у CEO. Это уже стратегия. Но это исключение, которое лишь подтверждает правило.
3. VK, Ozon, Яндекс - здесь вы не найдёте классического CDO. Его функции раздроблены:
· VP of Data Engineering (под CTO) - строит платформы.
· Head of Analytics (под CFO/COO) - обеспечивает бизнес-отчёты.
· Product Manager за конкретные data-сервисы.
Это модель данных как утилиты, а не как сквозного актива.
4. Традиционный крупный бизнес (металлургия, энергетика) - если роль и есть, то это Директор по аналитике, подчинённый CFO. Его цель - консолидированная отчётность, а не инновации.
Вывод по России: Наш «CDO» - это исполнитель бизнес-заказов, редко кто понимает разницу и ориентируется в дисциплинах Data Governance, Data Management, Data Engineering, Data Ops Document Records и других, а не в целой иерархии и взаимозависимостях. Он обеспечивает работу «склада данных». Он не определяет, что хранить и какую ценность извлекать - это решают за него очень часто специалисты далекие от понимания экономики данных.
---
Международный стандарт: CDO как «министр экономики данных»
На Западе CDO - это стратег и предприниматель внутри компании, с высокими инженерными навыками. Его миссия - монетизация и экономическая эффективность от использования.
· JPMorgan Chase - CDO входит в Operating Committee, подчиняется непосредственно председателю правления. Управляет Data & Analytics как отдельным бизнес-направлением с P&L.
· Netflix - Chief Data Officer (ранее - Michelle Ubert) отвечал не за инфраструктуру, а за data-driven product innovation. Подчинение - CEO. Фокус - как данные увеличивают удержание клиентов и определяют контент-стратегию.
· Unilever - Глобальный CDO управляет целой экосистемой данных (от IoT на заводах до цифрового маркетинга) для создания новой потребительской ценности. Это не поддержка, а двигатель трансформации.
Их ключевое отличие: Они владеют бюджетом на данные и несут ответственность за возврат на инвестиции (ROI) от data-инициатив. Они говорят на языке бизнеса, а не на языке Apache.
---
Сухой остаток: в чём разрыв?
Если кратко:
· У нас: «CDO» обеспечивает техническое качество и доступность данных. Он поддерживает процессы.
· У них: CDO создаёт новую ценность и доходы из данных. Он определяет процессы.
Пока у нас не появится Critical Data Officer - то есть человек, отвечающий за критически важные для бизнеса данные на уровне правления, мы будем иметь дорогую data-инфраструктуру, которая обслуживает вчерашние решения, а не создаёт завтрашние преимущества.
Вопрос к вам: вы хотите строить склады или создавать экономику данных внутри компании? Ответ на него и определяет, нужен ли вам CDO и где он должен сидеть).
#Аналитика@data_capital
👍2
DataOps на чужом, старом льду: Стратегия игры в Legacy-среде.
Мы разобрали, как DataOps работает в идеальных условиях современной площадки. Но что, если ваша домашняя арена - это старый дворовый каток с неровным льдом, деревянными бортами и правилами двадцатилетней давности? В мире корпоративных данных, в котором мы как правило находимся, это знакомая реальность: SAP, 1С, легаси-системы с самописными модулями, документация к которой не обновлялась с момента внедрения.
DataOps - это не только про зелёные поля и новые технологии. Это в первую очередь про культуру и дисциплину, которые можно и нужно применять в любых условиях, чтобы начать побеждать даже на таком льду.
Почему старый лёд ломает современные комбинации?
Попытка применить быстрые, автоматизированные комбинации из Поста "Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы" к Legacy-системе без адаптации - это как выйти на неровный лёд на коньках для скоростного бега. Вы либо упадёте, либо не сможете развить скорость.
«Неровный лёд» (Нестабильность и чёрные ящики). Источники данных работают нестабильно, выгрузки падают без внятных ошибок, а бизнес-логика спрятана в тысячах строк хранимых процедур, которые никто не понимает.
«Деревянные борта» (Жёсткие ограничения). Невозможность поставить современный инструмент прямо в систему, ограниченный доступ, устаревшие форматы данных (например, выгрузка только в DBF или фиксированный Excel).
«Устаревшие правила» (Культура и процессы). Главный аргумент, «мы всегда так делали и все работало». Процессы согласования любых изменений занимают месяцы, а команда разработки Legacy-системы отделена от аналитиков и инженеров данных непреодолимой стеной.
Стратегия DataOps: Не менять лёд, а адаптировать коньки и тактику
Задача не в том, чтобы снести старый каток и построить новый «Матч-арену» за один квартал. Задача, начать играть и побеждать прямо сейчас, на том льду, что есть.
Стратегия «обтекания» (CDC и аккуратное извлечение).
Не нужно пытатеся переписывать исторические монолитные системы или системы, которые ставятся на отработанные типовые процессы. Используйте технологии Change Data Capture (CDC), чтобы аккуратно и минимально инвазивно «снимать» данные с них, как видеокамеры снимают игру с трибун, не мешая игрокам.
Аналогия: Вы не чините старые, шаткие борта во время матча. Вы ставите вокруг них мягкие амортизаторы, чтобы игроки могли безопасно взаимодействовать с ними.
Создание «островков качества» (Построение надёжных пайплайнов после извлечения).
Как только данные покидают опасную зону Legacy-системы, они немедленно попадают в ваш современный, контролируемый DataOps-контур.
Здесь вы применяете всю свою мощь: автоматическое тестирование («синяя линия» из Поста "Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы"), каталогизацию («видеоархив» из Поста "Видеоаналитика для данных. Как каталог раскрывает всю "игру") и Data Contracts (Пост "DataOps и договор между звеньями. Data Contracts для идеальных передач"). Вы создаёте зону предсказуемости прямо за пределами хаоса.
«Легаси-вратарь» как полноценный игрок (Интеграция через стандартные интерфейсы).
Старая система - это ваш вратарь, которого не заменишь. Но можно договориться, чтобы он отдавал пасы по определённому, простому правилу.
Добейтесь выделения стабильного, даже примитивного, интерфейса для данных (например, доступ к одной конкретной таблице или регулярный CSV-файл в agreed location). Обеспечьте его стабильность. Ваша DataOps-команда берёт на себя всю сложность дальнейшей работы с этими данными.
Предлагаем рассмотреть подход, как забить первый гол на старом льду?
Не боритесь со всей Legacy-экосистемой. Добейтесь первого успеха в одном, но важном направлении.
Выберите один критичный источник боли. Например, ежемесячный закрывающий отчёт из 1С, на подготовку которого уходит 5 человек и три дня ручной работы.
Договоритесь о простейшем «правиле паса». Убедите владельцев системы предоставлять сырые данные для этого отчёта в виде стандартной выгрузки (даже в Excel) в определённую папку по строгому расписанию.
#DatаOps@data_capital
Мы разобрали, как DataOps работает в идеальных условиях современной площадки. Но что, если ваша домашняя арена - это старый дворовый каток с неровным льдом, деревянными бортами и правилами двадцатилетней давности? В мире корпоративных данных, в котором мы как правило находимся, это знакомая реальность: SAP, 1С, легаси-системы с самописными модулями, документация к которой не обновлялась с момента внедрения.
DataOps - это не только про зелёные поля и новые технологии. Это в первую очередь про культуру и дисциплину, которые можно и нужно применять в любых условиях, чтобы начать побеждать даже на таком льду.
Почему старый лёд ломает современные комбинации?
Попытка применить быстрые, автоматизированные комбинации из Поста "Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы" к Legacy-системе без адаптации - это как выйти на неровный лёд на коньках для скоростного бега. Вы либо упадёте, либо не сможете развить скорость.
«Неровный лёд» (Нестабильность и чёрные ящики). Источники данных работают нестабильно, выгрузки падают без внятных ошибок, а бизнес-логика спрятана в тысячах строк хранимых процедур, которые никто не понимает.
«Деревянные борта» (Жёсткие ограничения). Невозможность поставить современный инструмент прямо в систему, ограниченный доступ, устаревшие форматы данных (например, выгрузка только в DBF или фиксированный Excel).
«Устаревшие правила» (Культура и процессы). Главный аргумент, «мы всегда так делали и все работало». Процессы согласования любых изменений занимают месяцы, а команда разработки Legacy-системы отделена от аналитиков и инженеров данных непреодолимой стеной.
Стратегия DataOps: Не менять лёд, а адаптировать коньки и тактику
Задача не в том, чтобы снести старый каток и построить новый «Матч-арену» за один квартал. Задача, начать играть и побеждать прямо сейчас, на том льду, что есть.
Стратегия «обтекания» (CDC и аккуратное извлечение).
Не нужно пытатеся переписывать исторические монолитные системы или системы, которые ставятся на отработанные типовые процессы. Используйте технологии Change Data Capture (CDC), чтобы аккуратно и минимально инвазивно «снимать» данные с них, как видеокамеры снимают игру с трибун, не мешая игрокам.
Аналогия: Вы не чините старые, шаткие борта во время матча. Вы ставите вокруг них мягкие амортизаторы, чтобы игроки могли безопасно взаимодействовать с ними.
Создание «островков качества» (Построение надёжных пайплайнов после извлечения).
Как только данные покидают опасную зону Legacy-системы, они немедленно попадают в ваш современный, контролируемый DataOps-контур.
Здесь вы применяете всю свою мощь: автоматическое тестирование («синяя линия» из Поста "Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы"), каталогизацию («видеоархив» из Поста "Видеоаналитика для данных. Как каталог раскрывает всю "игру") и Data Contracts (Пост "DataOps и договор между звеньями. Data Contracts для идеальных передач"). Вы создаёте зону предсказуемости прямо за пределами хаоса.
«Легаси-вратарь» как полноценный игрок (Интеграция через стандартные интерфейсы).
Старая система - это ваш вратарь, которого не заменишь. Но можно договориться, чтобы он отдавал пасы по определённому, простому правилу.
Добейтесь выделения стабильного, даже примитивного, интерфейса для данных (например, доступ к одной конкретной таблице или регулярный CSV-файл в agreed location). Обеспечьте его стабильность. Ваша DataOps-команда берёт на себя всю сложность дальнейшей работы с этими данными.
Предлагаем рассмотреть подход, как забить первый гол на старом льду?
Не боритесь со всей Legacy-экосистемой. Добейтесь первого успеха в одном, но важном направлении.
Выберите один критичный источник боли. Например, ежемесячный закрывающий отчёт из 1С, на подготовку которого уходит 5 человек и три дня ручной работы.
Договоритесь о простейшем «правиле паса». Убедите владельцев системы предоставлять сырые данные для этого отчёта в виде стандартной выгрузки (даже в Excel) в определённую папку по строгому расписанию.
#DatаOps@data_capital
Постройте вокруг этого «островок качества». Напишите надёжный пайплайн, который забирает этот файл, проводит его через все этапы DataOps (очистка, тестирование, преобразование) и формирует готовый отчёт.
Продемонстрируйте выигрыш. Покажите, что время подготовки сократилось с 3 дней до 2 часов, а ошибки свелись к нулю. Этот успех станет вашим главным аргументом для расширения практики на другие системы.
Итог: DataOps в Legacy-среде, это искусство прагматичного прогресса. Вы не можете мгновенно изменить устаревшую инфраструктуру, но вы можете немедленно начать применять современную дисциплину работы с данными, построив «мосты» и «острова надёжности». Это путь от беспомощности и хаоса к контролю и созданию ценности даже в самых сложных условиях.
Что разберём в следующем посте?
Любая долгая игра требует смены поколений. В следующем выпуске поговорим о самом ценном активе - кадровом резерве. Как находить, растить и мотивировать универсальных игроков для команды DataOps.
#DatаOps@data_capital
Продемонстрируйте выигрыш. Покажите, что время подготовки сократилось с 3 дней до 2 часов, а ошибки свелись к нулю. Этот успех станет вашим главным аргументом для расширения практики на другие системы.
Итог: DataOps в Legacy-среде, это искусство прагматичного прогресса. Вы не можете мгновенно изменить устаревшую инфраструктуру, но вы можете немедленно начать применять современную дисциплину работы с данными, построив «мосты» и «острова надёжности». Это путь от беспомощности и хаоса к контролю и созданию ценности даже в самых сложных условиях.
Что разберём в следующем посте?
Любая долгая игра требует смены поколений. В следующем выпуске поговорим о самом ценном активе - кадровом резерве. Как находить, растить и мотивировать универсальных игроков для команды DataOps.
#DatаOps@data_capital
👍2
DataOps и кадровый резерв. Скаутинг и выращивание универсальных игроков.
Мы детально разобрали стратегии, тактики и экипировку для чемпионской игры в данных. Но любая система, даже самая совершенная, мертва без главного = командных игроков и сервисной команды, которые систему воплощают и поддерживают. DataOps, это командный вид спорта, где нужен особый тип профессионала, не узкий снайпер или громила-защитник, а универсальный хоккеист, понимающий всю площадку.
Где взять таких универсалов? Их не найти в готовом виде на рынке. Их нужно растить в своей своем учебном центре в команде, на своих учебных материалах, которые консолидируют внешние курсы и опыт и агрегируют внутренние наработки, а также внимательно искать на стороне через скаутинг.
Портрет универсального игрока DataOps: T-образный профиль на льду.
Идеальный кандидат, это не «просто дата-инженер» или «просто аналитик», тем более не «эффектный»менеджер. Это специалист с T-образным набором навыков:
Вертикальная черта буквы «T» (Глубина, амплуа): Глубокие экспертные знания в своей основной роли. Например, виртуозное владение Python и Apache Airflow для инженера пайплайнов или глубокая экспертиза в предметной области для аналитика.
Горизонтальная черта буквы «T» (Широта, понимание игры): Понимание смежных областей. Инженер должен разбираться в основах анализа и бизнес-метриках. Аналитик, должен понимать, как устроены пайплайны и каталог данных. Все должны говорить на одном языке командной работы и автоматизации.
Проще говоря, ваш игрок должен не только мастерски вести шайбу (своя экспертиза), но и видеть всю площадку, понимать замысел комбинации и знать, куда отдать пас.
Стратегия 1: Внутреннее обучение - выращивание своих звёзд
Главный источник кадров для вашей DataOps-культуры - внутри компании. Это те, кто уже знает ваш «бизнес-лёд» и «правила клуба».
Стажировка и ротация. Дайте талантливому аналитику поработать месяц в команде инженеров данных над созданием пайплайна. Пусть системный администратор попробует настроить контейнеризацию для дата-сервиса. Это лучший способ вырастить горизонтальную черту «T».
Внутренние «тренировочные сборы». Регулярные воркшопы, где инженеры учат аналитиков основам кода, а аналитики объясняют бизнес-контекст инженерам. Общая цель - отработка сквозных комбинаций (Пост Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы.) на практике.
Наставничество и карьерный трек. Создайте понятный путь роста от Junior до Senior DataOps Engineer с критериями, которые включают не только технические навыки, но и вклад в стандарты, обучение коллег и улучшение процессов.
Стратегия 2: Внешний скаутинг или как заметить нужного таланта.
Когда своих ресурсов роста не хватает, выходите на рынок. Но ищите не по узким технологическим ключевым словам, а по признакам мышления.
Ищите «командных» людей. На собеседовании спрашивайте не только про синтаксис SQL, а про то, как человек взаимодействовал с потребителями данных, как документировал свою работу, как реагировал на сбои в пайплайнах, как обменивался опытом с коллегами, как профессионально рос. Его культурный код должен совпадать с ценностями слаженности из первого поста серии.
Оценивайте любопытство и широту кругозора. Хороший признак, это увлечение смежными областями. Системный инженер, который пишет скрипты для анализа своих же логов. Аналитик, который автоматизировал свои отчёты на Python. Это будущие универсалы.
Проводите «контрольные матчи». Вместо абстрактных задач предложите кандидату небольшой, но реалистичный кейс, имитирующий работу в вашем стеке (например, «возьми этот CSV, проведи базовую очистку, протестируй качество и загрузи в витрину»). Смотрите на ход мысли, а не только на результат.
#DatаOps@data_capital
Мы детально разобрали стратегии, тактики и экипировку для чемпионской игры в данных. Но любая система, даже самая совершенная, мертва без главного = командных игроков и сервисной команды, которые систему воплощают и поддерживают. DataOps, это командный вид спорта, где нужен особый тип профессионала, не узкий снайпер или громила-защитник, а универсальный хоккеист, понимающий всю площадку.
Где взять таких универсалов? Их не найти в готовом виде на рынке. Их нужно растить в своей своем учебном центре в команде, на своих учебных материалах, которые консолидируют внешние курсы и опыт и агрегируют внутренние наработки, а также внимательно искать на стороне через скаутинг.
Портрет универсального игрока DataOps: T-образный профиль на льду.
Идеальный кандидат, это не «просто дата-инженер» или «просто аналитик», тем более не «эффектный»менеджер. Это специалист с T-образным набором навыков:
Вертикальная черта буквы «T» (Глубина, амплуа): Глубокие экспертные знания в своей основной роли. Например, виртуозное владение Python и Apache Airflow для инженера пайплайнов или глубокая экспертиза в предметной области для аналитика.
Горизонтальная черта буквы «T» (Широта, понимание игры): Понимание смежных областей. Инженер должен разбираться в основах анализа и бизнес-метриках. Аналитик, должен понимать, как устроены пайплайны и каталог данных. Все должны говорить на одном языке командной работы и автоматизации.
Проще говоря, ваш игрок должен не только мастерски вести шайбу (своя экспертиза), но и видеть всю площадку, понимать замысел комбинации и знать, куда отдать пас.
Стратегия 1: Внутреннее обучение - выращивание своих звёзд
Главный источник кадров для вашей DataOps-культуры - внутри компании. Это те, кто уже знает ваш «бизнес-лёд» и «правила клуба».
Стажировка и ротация. Дайте талантливому аналитику поработать месяц в команде инженеров данных над созданием пайплайна. Пусть системный администратор попробует настроить контейнеризацию для дата-сервиса. Это лучший способ вырастить горизонтальную черту «T».
Внутренние «тренировочные сборы». Регулярные воркшопы, где инженеры учат аналитиков основам кода, а аналитики объясняют бизнес-контекст инженерам. Общая цель - отработка сквозных комбинаций (Пост Игровой план DataOps. Как хоккейная комбинация превращает данные в голы.) на практике.
Наставничество и карьерный трек. Создайте понятный путь роста от Junior до Senior DataOps Engineer с критериями, которые включают не только технические навыки, но и вклад в стандарты, обучение коллег и улучшение процессов.
Стратегия 2: Внешний скаутинг или как заметить нужного таланта.
Когда своих ресурсов роста не хватает, выходите на рынок. Но ищите не по узким технологическим ключевым словам, а по признакам мышления.
Ищите «командных» людей. На собеседовании спрашивайте не только про синтаксис SQL, а про то, как человек взаимодействовал с потребителями данных, как документировал свою работу, как реагировал на сбои в пайплайнах, как обменивался опытом с коллегами, как профессионально рос. Его культурный код должен совпадать с ценностями слаженности из первого поста серии.
Оценивайте любопытство и широту кругозора. Хороший признак, это увлечение смежными областями. Системный инженер, который пишет скрипты для анализа своих же логов. Аналитик, который автоматизировал свои отчёты на Python. Это будущие универсалы.
Проводите «контрольные матчи». Вместо абстрактных задач предложите кандидату небольшой, но реалистичный кейс, имитирующий работу в вашем стеке (например, «возьми этот CSV, проведи базовую очистку, протестируй качество и загрузи в витрину»). Смотрите на ход мысли, а не только на результат.
#DatаOps@data_capital
👍1
Предлагаем рассмотреть подход, как начать строить свой центр обучения?
- Не ждите утверждённого бюджета на целый учебный центр, как структуру. Начните с малого, но системно.
- Выявите первого «ветерана-наставника». Найдите в команде того, кто уже мыслит как универсальный игрок и готов делиться опытом.
- Создайте «курс молодого бойца» из нескольких семинаров.
- Разработайте простой внутренний гайд «Первые 90 дней в DataOps-команде». Включите туда обязательное знакомство с вашим Playbook, каталогом данных и участие в код-ревью.
- Запустите пилотную ротацию. Договоритесь с одним смежным отделом (например, бизнес-аналитики) об обмене одним сотрудником на квартал. Измерьте эффект по итогам.
Итог: Кадровый резерв для DataOps - это долгосрочная инвестиция в культуру, а не разовая найм-кампания. Вы строите не просто коллектив специалистов, а сплочённую команду универсалов, которые разделяют общие ценности, понимают друг друга с полуслова и способны воплотить в жизнь любую, самую сложную комбинацию на пути данных от источника до бизнес-решения.
Что разберём в следующем посту?
Когда в команде много игроков, а игра становится сложнее, нужны единые, зафиксированные правила. Поговорим о создании Книги игровых схем - Playbook и стандартах клуба DataOps.
#DatаOps@data_capital
- Не ждите утверждённого бюджета на целый учебный центр, как структуру. Начните с малого, но системно.
- Выявите первого «ветерана-наставника». Найдите в команде того, кто уже мыслит как универсальный игрок и готов делиться опытом.
- Создайте «курс молодого бойца» из нескольких семинаров.
- Разработайте простой внутренний гайд «Первые 90 дней в DataOps-команде». Включите туда обязательное знакомство с вашим Playbook, каталогом данных и участие в код-ревью.
- Запустите пилотную ротацию. Договоритесь с одним смежным отделом (например, бизнес-аналитики) об обмене одним сотрудником на квартал. Измерьте эффект по итогам.
Итог: Кадровый резерв для DataOps - это долгосрочная инвестиция в культуру, а не разовая найм-кампания. Вы строите не просто коллектив специалистов, а сплочённую команду универсалов, которые разделяют общие ценности, понимают друг друга с полуслова и способны воплотить в жизнь любую, самую сложную комбинацию на пути данных от источника до бизнес-решения.
Что разберём в следующем посту?
Когда в команде много игроков, а игра становится сложнее, нужны единые, зафиксированные правила. Поговорим о создании Книги игровых схем - Playbook и стандартах клуба DataOps.
#DatаOps@data_capital
👍3
Год AI-агентов 2026: Почему вас обманывают красивыми картинками (и что делать)
Многие сейчас говорят и пишут про новый отчёт Google Cloud об AI-агентах. «Агенты для каждого сотрудника», «цифровые сборочные линии», «консьерж-сервис». Картина будущего выглядит идеально: люди занимаются стратегией, а армия умных помощников выполняет рутину.
Стоп. Как специалист по данным, работающий с методологиями управления информационными активами (DIM/CKM - Data, Information, and Computational Knowledge
Management), я вижу за этим глянцем фундаментальные проблемы. Готовясь к 2026 году, компании рискуют не получить «10-кратную продуктивность», а усугубить неуправляемый цифровой хаос.
Вот три главных искажения из трендов и жёсткая реальность, которую нужно учесть уже сейчас.
Миф №1: «Демократизация» - это просто дать доступ к инструменту
Что обещают: Агенты станут персональными помощниками для каждого сотрудника - от маркетолога до бухгалтера. Google приводит пример Suzano, где агент на Gemini Pro сократил время SQL-запросов на 95%.
Искажение: Создание и внедрение агента - это не написание промпта. Это создание цифрового актива со своим жизненным циклом, данными, версиями и правовыми рисками. Без жёсткого Governance (Уровень 1 DIM) «демократизация» приведёт к взрыву «тёмных агентов»: недокументированных, неотслеживаемых, работающих на устаревших данных или на собственных сгенерированных данных (не имеющих под собой фактов).
Что на самом деле: Роль дата-инженера эволюционирует в инженера по агентам (Agent Engineer). Нужно строить не разрозненные скрипты, а платформу с:
· Каталогом агентов (как и каталог данных).
· Шаблонами Agent Service Contract, где прописаны границы данных, SLA и правила эскалации.
· Системой версионирования и отката.
Вывод: Прежде чем «дать агента каждому», нужно построить реестр и систему управления. Иначе через год не будете знать, какие агенты у вас работают и на каких данных.
Миф №2: «Цифровая сборочная линия» - это про интеграцию API
Что обещают: Агенты через протоколы (A2A, MCP) будут слаженно работать, создавая сквозные бизнес-процессы. Salesforce и Google уже строят такие кросс-платформенные системы.
Искажение: Оркестрация множества агентов создаёт невидимую паутину зависимостей. Сбой или «галлюцинация» одного агента каскадно обрушит весь процесс. Текущий мониторинг (DataOps, MLOps) для этого не пригоден. Нужен Unified AI Ops - единый операционный стек.
Что на самом деле: Пока все увлечены «сборкой», умные игроки вкладываются в наблюдаемость (Observability). Необходим Trace Explorer, который в реальном времени отвечает на вопросы:
· Какой агент принял какое решение и на каком основании?
· По какой цепочке передавалась задача?
· Где в процессе возникла аномалия?
Вывод: Скорость внедрения ничего не стоит без полной прослеживаемости (Full Traceability) и мандатной фиксации. Инвестируйте в инструменты, которые дают visibility в работу цепочек агентов, как это делает, например, Dataiku.
Миф №3: Главная ценность - продуктивность. Главный риск - безопасность
Что обещают: Агенты повысят продуктивность и усилят безопасность, автоматизируя реагирование на угрозы.
Искажение: Это узкий взгляд. Самый большой стратегический риск - утрата корпоративных знаний и нарушение compliance. Агенты, принимающие решения, генерируют новый класс активов: логи рассуждений, принятые решения, использованные контексты. Как их хранить 10 лет для аудита? Как воспроизвести цепочку решений для суда? Это вопросы цифровой сохранности (Digital Preservation, Уровень 0 DIM), которыми сегодня почти не задаются.
Что на самом деле: Успешные компании, как отмечают эксперты, проектируют агентов с принципом «human in the loop by design» - с чёткими уровнями автономии, журналами аудита и механизмами «жёсткой остановки». Они понимают, что ошибка агента имеет больший масштаб воздействия (blast radius).
Вывод: Создавая агента, сразу проектируйте процесс архивации его сессий и механизм объяснения принятых решений (Explainable AI). Это не задача «на потом», это основа доверия и соблюдения регуляторных требований.
Многие сейчас говорят и пишут про новый отчёт Google Cloud об AI-агентах. «Агенты для каждого сотрудника», «цифровые сборочные линии», «консьерж-сервис». Картина будущего выглядит идеально: люди занимаются стратегией, а армия умных помощников выполняет рутину.
Стоп. Как специалист по данным, работающий с методологиями управления информационными активами (DIM/CKM - Data, Information, and Computational Knowledge
Management), я вижу за этим глянцем фундаментальные проблемы. Готовясь к 2026 году, компании рискуют не получить «10-кратную продуктивность», а усугубить неуправляемый цифровой хаос.
Вот три главных искажения из трендов и жёсткая реальность, которую нужно учесть уже сейчас.
Миф №1: «Демократизация» - это просто дать доступ к инструменту
Что обещают: Агенты станут персональными помощниками для каждого сотрудника - от маркетолога до бухгалтера. Google приводит пример Suzano, где агент на Gemini Pro сократил время SQL-запросов на 95%.
Искажение: Создание и внедрение агента - это не написание промпта. Это создание цифрового актива со своим жизненным циклом, данными, версиями и правовыми рисками. Без жёсткого Governance (Уровень 1 DIM) «демократизация» приведёт к взрыву «тёмных агентов»: недокументированных, неотслеживаемых, работающих на устаревших данных или на собственных сгенерированных данных (не имеющих под собой фактов).
Что на самом деле: Роль дата-инженера эволюционирует в инженера по агентам (Agent Engineer). Нужно строить не разрозненные скрипты, а платформу с:
· Каталогом агентов (как и каталог данных).
· Шаблонами Agent Service Contract, где прописаны границы данных, SLA и правила эскалации.
· Системой версионирования и отката.
Вывод: Прежде чем «дать агента каждому», нужно построить реестр и систему управления. Иначе через год не будете знать, какие агенты у вас работают и на каких данных.
Миф №2: «Цифровая сборочная линия» - это про интеграцию API
Что обещают: Агенты через протоколы (A2A, MCP) будут слаженно работать, создавая сквозные бизнес-процессы. Salesforce и Google уже строят такие кросс-платформенные системы.
Искажение: Оркестрация множества агентов создаёт невидимую паутину зависимостей. Сбой или «галлюцинация» одного агента каскадно обрушит весь процесс. Текущий мониторинг (DataOps, MLOps) для этого не пригоден. Нужен Unified AI Ops - единый операционный стек.
Что на самом деле: Пока все увлечены «сборкой», умные игроки вкладываются в наблюдаемость (Observability). Необходим Trace Explorer, который в реальном времени отвечает на вопросы:
· Какой агент принял какое решение и на каком основании?
· По какой цепочке передавалась задача?
· Где в процессе возникла аномалия?
Вывод: Скорость внедрения ничего не стоит без полной прослеживаемости (Full Traceability) и мандатной фиксации. Инвестируйте в инструменты, которые дают visibility в работу цепочек агентов, как это делает, например, Dataiku.
Миф №3: Главная ценность - продуктивность. Главный риск - безопасность
Что обещают: Агенты повысят продуктивность и усилят безопасность, автоматизируя реагирование на угрозы.
Искажение: Это узкий взгляд. Самый большой стратегический риск - утрата корпоративных знаний и нарушение compliance. Агенты, принимающие решения, генерируют новый класс активов: логи рассуждений, принятые решения, использованные контексты. Как их хранить 10 лет для аудита? Как воспроизвести цепочку решений для суда? Это вопросы цифровой сохранности (Digital Preservation, Уровень 0 DIM), которыми сегодня почти не задаются.
Что на самом деле: Успешные компании, как отмечают эксперты, проектируют агентов с принципом «human in the loop by design» - с чёткими уровнями автономии, журналами аудита и механизмами «жёсткой остановки». Они понимают, что ошибка агента имеет больший масштаб воздействия (blast radius).
Вывод: Создавая агента, сразу проектируйте процесс архивации его сессий и механизм объяснения принятых решений (Explainable AI). Это не задача «на потом», это основа доверия и соблюдения регуляторных требований.
Google
5 ways AI agents will transform the way we work in 2026
Today, Google Cloud dropped its 2026 AI Agent Trends Report.
👍2
Google_AI Agent Trends_2026 (49 pgs)_compressed.pdf
10.2 MB
Что делать прямо сейчас: приоритеты на 2026 год
1. Укрепляйте Фундамент (Уровень 0 DIM).
Качество и чёткая онтология данных - это «питательная среда» для агентов. Инвестируйте в каталог данных и data quality. Без этого агенты будут «галлюцинировать».
2. Создайте Центр управления. Начните с пилота в одном отделе, но сразу внедрите реестр агентов, шаблоны контрактов и метрики наблюдения.
3. Готовьте кадры. Новые роли - инженер по агентам, оркестратор workflow - будут критически важны. Обучайте дата-инженеров принципам MLOps для агентов (AgentOps).
2026 год будет годом разделения. Одни компании утонут в хаосе из тысяч неуправляемых ботов. Другие - построят стратегическое преимущество, внедрив агентов как дисциплинированную, управляемую и отслеживаемую систему. Выбор за вами.
Что думаете? Сталкивались ли уже с первыми «тёмными агентами» в своих проектах?
#Аналитика@data_capital
1. Укрепляйте Фундамент (Уровень 0 DIM).
Качество и чёткая онтология данных - это «питательная среда» для агентов. Инвестируйте в каталог данных и data quality. Без этого агенты будут «галлюцинировать».
2. Создайте Центр управления. Начните с пилота в одном отделе, но сразу внедрите реестр агентов, шаблоны контрактов и метрики наблюдения.
3. Готовьте кадры. Новые роли - инженер по агентам, оркестратор workflow - будут критически важны. Обучайте дата-инженеров принципам MLOps для агентов (AgentOps).
2026 год будет годом разделения. Одни компании утонут в хаосе из тысяч неуправляемых ботов. Другие - построят стратегическое преимущество, внедрив агентов как дисциплинированную, управляемую и отслеживаемую систему. Выбор за вами.
Что думаете? Сталкивались ли уже с первыми «тёмными агентами» в своих проектах?
#Аналитика@data_capital
👍3
Коллеги, друзья!
Прямо сейчас мы все - между годами. Между «уже» и «ещё нет». И это редкий момент тишины.
Спасибо вам за этот год совместной работы, за диалог, за доверие этому каналу.
Пусть 2026-й будет годом качественных данных и точных решений.
Годом, когда сложное становится простым, а идеи - осязаемыми.
Желаю вам в новом году того, чего не измерить метриками: внутреннего спокойствия, сил и простых радостей, здоровья. Чтобы работа приносила смысл, а за её пределами было много света и доброты.
С наступающим! Встречайте его с лёгкостью и хорошими мыслями.
И - до связи в 2026-м.
С уважением,
Data Capital.
Прямо сейчас мы все - между годами. Между «уже» и «ещё нет». И это редкий момент тишины.
Спасибо вам за этот год совместной работы, за диалог, за доверие этому каналу.
Пусть 2026-й будет годом качественных данных и точных решений.
Годом, когда сложное становится простым, а идеи - осязаемыми.
Желаю вам в новом году того, чего не измерить метриками: внутреннего спокойствия, сил и простых радостей, здоровья. Чтобы работа приносила смысл, а за её пределами было много света и доброты.
С наступающим! Встречайте его с лёгкостью и хорошими мыслями.
И - до связи в 2026-м.
С уважением,
Data Capital.
🔥6🎄3