Понимание Data Warehouse: Основы хранилищ данных от Arenadata

6 ключевых ошибок при выборе СУБД ⚙️ Выбор системы управления базами данных (СУБД) – это стратегическое решение, определяющее возможности роста и масштабирования бизнеса на годы вперед. К сожалению, многие компании подходят к этому вопросу формально, рискуя получить решение, которое в перспективе станет серьезным препятствием. Основываясь на опыте работы с клиентами, мы выделили 6 самых частых ошибок, которые приводят к разочарованию и убыткам: 1️⃣ Отсутствие контроля и глубокой проработки Делегирование выбора СУБД без должного внимания – это как доверить строительство дома случайному прохожему. Особенно критично это для масштабных и важных проектов. 💡 Решение: назначить ответственного специалиста (или несколько) внутри компании, который будет курировать процесс выбора СУБД, тесно взаимодействуя с вендором, учитывая долгосрочные и стратегические цели компании. 2️⃣ Размытое техническое задание (ТЗ) Если требования к СУБД сформулированы абстрактно, тендер выигрывает не самое эффективное решение, а самое дешевое. 💡 Решение: инвестируйте время в детальную проработку ТЗ, основанное на глубоком анализе бизнес-потребностей и будущих нагрузок. Обязательно проведите практическое тестирование (Proof of Concept, PoC) на реальных данных и сценариях, а также анализируйте успешные внедрения у компаний из разных отраслей. 3️⃣ Обращение к узкоспециализированному вендору на раннем этапе Попытка получить рекомендации по выбору СУБД от поставщика, заинтересованного в продаже конкретного продукта, чревата предвзятостью. 💡 Решение: работайте с мультивендором, предлагающим широкий спектр решений. Такой партнер заинтересован в долгосрочном сотрудничестве и предложит оптимальный вариант, соответствующий вашим потребностям. 4️⃣ Игнорирование стратегических планов развития Выбор СУБД, ориентированный только на текущие задачи, может оказаться неоптимальным в долгосрочной перспективе. 💡 Решение: прогнозируйте рост данных и нагрузки на систему. Выбирайте СУБД с запасом на будущее при минимальном горизонте планирования в 3 года. 5️⃣ Непонимание специализации СУБД и проблем интеграции Разные СУБД созданы для разных задач. Например: 🔸 Транзакционные СУБД (Postgres от Arenadata) – для операционной обработки данных (OLTP); 🔸 Аналитические (Arenadata DB) – для комплексного анализа больших объемов (OLAP); 🔸 Системы обработки данных в реальном времени (Picodata) – для работы с высоконагруженными потоками данных. 💡 Решение: выбирайте не просто СУБД, а экосистему, обеспечивающую бесшовную интеграцию, единые стандарты безопасности и управления. 6️⃣ Игнорирование доступности экспертизы на рынке труда Выбор экзотической СУБД может привести к сложностям в дальнейшей поддержке и развитии системы из-за дефицита квалифицированных специалистов. 💡 Решение: убедитесь, что по выбранной технологии существуют доступные образовательные программы. Также учитывайте состояние рынка труда и заблаговременно начинайте подбор специалистов. ☝️ Грамотный выбор СУБД – это фундамент для успешной цифровой трансформации и конкурентного преимущества компании. 🔗 Подробнее в нашем материале на РБК: https://companies.rbc.ru/news/eoonHhl73o/oshibki-pri-vyibore-subd-kak-prinyat-reshenie-dlya-rosta-biznesa/ DATA

Большие данные пошли в рост 📈 Российский рынок Big Data и ИИ по итогам 2025 года может достичь ₽520 млрд при среднегодовом росте ~ 20%. Данные становятся ключевым «топливом» для ИИ и фундаментом цифровой трансформации. В новом материале «Коммерсантъ Review» разбирался, как компании будут развивать дата-стратегии в 2026 году, и какую роль в обучении моделей сыграют синтетические данные. 👤 Своими комментариями с изданием поделились эксперты Группы Arenadata: ▪️Пётр Емельянов, директор по исследованиям и разработкам компании «УБИК», отметил растущий спрос на конфиденциальные вычисления как ответ на усиление требований к безопасности. ▪️Наджим Мохаммад, директор по дата-стратегии, подчеркнул важность измеримого подхода: стратегия эффективна только тогда, когда у неё есть понятные цели, метрики и ответственные. 💡 Из статьи вы узнаете: 🔸 почему Big Data и ИИ растут вместе, и что поддерживает этот рост; 🔸 как меняется рынок: вместо «сырых» данных — обезличенные датасеты, модели и API; 🔸 какие риски создаёт GenAI при работе с чувствительной информацией; 🔸 как новые требования регулятора повлияют на развитие аналитики и обмен данными; 🔸 почему 70% новой коммерческой ценности сегодня рождается на стыке обмена данными между компаниями. 🔗 Читать статью: https://www.kommersant.ru/doc/8335113 DATA #технологии

Data Warehouse (хранилище данных)