Research Insights Made Simple #28: дата-платформа в 2026 году — от DWH к Lakehouse и AI-агентам (Рубрика #Data)

Совсем забыл, что сегодня в 16:00 будет эфир про дата-платформы и он будет продолжать тему из шестого выпуска Research Insights Made Simple, где мы с Николаем Головым разбирали, как строить дата-платформы в 2025 году. А 28-м выпуске мы возвращаемся к теме с вопросом посложнее: что происходит, когда аккуратная схема из storage, compute, catalog и orchestration встречается с legacy, стоимостью миграции и реальными аналитическими запросами?

В гостях опять Николай Голов вместе с Александром Филатовым. Николай — директор по продукту Tengri Data, в прошлом руководитель дата-платформ в Avito и ManyChat и преподаватель Harbour.Space. Александр пришёл в DWH из backend-разработки: до этого писал инструменты обработки данных на Python и C++. Почти десять лет он развивал хранилище данных Авито, в 2022–2025 годах занимался переходом с Vertica на Trino/Iceberg/S3, а теперь возглавляет разработку Tengri Data.

Поговорим о том:

- Где проходит граница между OLTP и OLAP, почему аналитика на реплике быстро упирается в потолок и отчего «давайте просто прикрутим ClickHouse» — ещё не архитектура;
- Как профиль чтения и записи меняет устройство системы и почему инженеру важно отличать то, что аналитик просит, от того, что ему действительно нужно;
- Когда классическое MPP-хранилище становится тормозом и что на практике даёт разделение storage и compute в Lakehouse;
- Как переехать на новый стек, не остановив аналитику: параллельные контуры, проверка результатов, стоимость и эксплуатационные риски;
- Что AI-агенты меняют в требованиях к платформе — от метаданных и прав доступа до прозрачности действий и контроля ресурсов;
- Нужна ли в итоге отдельная AI-native дата-платформа или хороший фундамент остаётся тем же.

Хочется уйти от каталога модных технологий и разобрать инженерные компромиссы: когда миграция действительно нужна, чем за неё придётся заплатить и какие решения выдерживают не только презентацию, но и production.

#Data #DataEngineering #Databases #Architecture #PlatformEngineering #AI