AI и платформа данных — материалы выпуска №37 Research Insights Made Simple (Рубрика #Data)

Материалы выпуска #37 Research Insights Made Simple уже доступны. 12 октября 2026 года поговорили с Николаем Головым о том, как подключить AI ко всем данным организации и какую инженерную работу скрывает обещание «единой платформы». Дать агенту доступ к нескольким базам — ещё не значит получить согласованный ответ. Где-то данные приезжают с задержкой, где-то большой JOIN гоняет их между системами, а где-то удобство заканчивается на счёте за облако.

Обсудили:
- Четыре подхода из схемы Николая: классическое хранилище с подготовленными витринами, федеративные запросы, универсальную СУБД и общий слой хранения для разных движков.
- Что остаётся за обещанием zero-ETL: копии, задержки, восстановление после сбоев и выбор таблиц, которые всё-таки придётся переносить.
- Как эти подходы смешиваются у Microsoft, AWS, ClickHouse и Google и какие компромиссы возникают при совмещении транзакций и аналитики в Oracle и SAP HANA.
- Куда движутся Databricks и Snowflake, объединяя аналитику с PostgreSQL. По оценке Николая, компоненты ещё собираются в общую систему — считать задачу решённой рано.
- Почему открытый формат не освобождает от эксплуатации: частые небольшие записи в Iceberg, множество файлов и ограничения объектного хранилища никуда не исчезают.

Материалы:
- Страница выпуска с таймкодами
- Видео: YouTube, VK Видео.
- Аудио: Podster, Яндекс Музыка, [Apple Podcasts
- Текстовый конспект разговора.

Если уже подключаете агентов к корпоративным данным, расскажите, где упёрлись: в доступ к источникам, смысл показателей, свежесть или стоимость запросов?

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