TAdviser и DIS Group представили аналитический отчет о демократизации данных в России и мире. Авторы определили глобальные и локальные тренды, а также привели ключевых игроков мирового и российского рынков. Работа основана на открытых данных.

Под демократизацией данных (Data Democratization) в отчете понимается комплексный и непрерывный процесс предоставления доступа к данным и аналитике организаций для всех заинтересованных пользователей организации без постоянного привлечения ИТ-специалистов или высококвалифицированных аналитиков.

Наиболее упоминаемыми трендами в мировых источниках стали ИИ-усиленная демократизация данных, агентный ИИ и автономные системы, качество и доверие к данным.

Некоторые глобальные тренды демократизации данных:

• усиление роли ИИ на всех этапах работы с данными. AutoML, ИИ-дополненная аналитика и агентный ИИ упрощают работу с продвинутыми инструментами анализа и позволяют решать широкий круг задач без глубоких знаний программирования. Этот тренд выдвигает новые требования к AI-Ready Data — данным, готовым для использования ИИ-системами;
• агентный ИИ и автономные системы. Влияние ИИ-агентов на демократизацию данных еще предстоит оценить. Как отмечают аналитики, если работу с данными будут выполнять агенты, то может пропасть широкая необходимость упрощать доступ к данным для людей;
• поиск баланса между доступностью и безопасностью. Демократизация данных не означает, что организация предоставляет сотрудникам неограниченный доступ ко всем данным. Речь идет о формировании контролируемой среды с четкими правилами управления и разграничения доступа;
• рост запроса на Data Governance. Остаются актуальными и нарастают вопросы масштабирования Governance при росте числа пользователей данных, автоматизации политик для Self-Service-аналитики и других факторах;
• качество и доверие к данным. Если пользователи получают доступ к данным, которые являются неточными, неполными или несогласованными, они теряют доверие к системе работы с данными в целом;
• Self-Service-аналитика и Low-Code- и No-Code-платформы. Многие инструменты BI уже содержат и развивают подходы к Self-Service-аналитике, давая пользователям возможность собирать собственные дашборды в несколько кликов без глубоких технических знаний.

Ключевые выводы о демократизации данных в России:

• в российском ИТ-пространстве термин «демократизация данных» используется значительно реже, чем в мировой практике. Тем не менее рынок достаточно насыщен продуктами, которые по своей функциональности соответствуют этому термину, в том числе BI-системами, корпоративными каталогами данных и MDM-платформами (Master Data Management, управление мастер-данными);
• популярной практикой реализации инициатив по демократизации данных является внедрение подходов и инструментов Self-Service-BI. Тренд усиливается благодаря наличию решений с открытым кодом, а также растущему числу предложений облачной бизнес-аналитики;
• среди заказчиков начинает расти потребность не только в анализе готовых данных но и в их подготовке к использованию: подключению новых источников, выверке качества, построению пайплайнов доставки;
• среди корпоративных трендов выделяется интерес к руководству данными (Data Governance), включая формализацию работ с данными;
• MDM начинает рассматриваться как элемент экосистемы обеспечения качества данных в масштабе всей компании, но процессы развития зачастую тормозятся из-за дефицита специалистов и высокой стоимости внедрения;
• растущим трендом является постепенное развитие решений класса Data Catalog. Отмечается, что рынок каталогов в России нельзя оценить как зрелый, но этот класс решений начинает формироваться как самостоятельный сегмент;
• в России драйверами демократизации данных стали импортозамещение, инициативы государства и крупнейшие банки. Рынок консолидируется вокруг платформенных решений, отмечают авторы.

Расскажите знакомым: