Как выбирать дата-технологии в 2026 году

Как правильно выстроить поиск и выбор дата-технологий в 2026 году? Из каких базовых принципов и факторов следует исходить? На что обращать внимание в первую очередь? Эти вопросы мы задали экспертам, заявившим об участии в форуме «Данные+ИИ — 2026».

Отвечая на наши вопросы, эксперты перечисляют целый спектр аспектов, которые следует учитывать при выборе направлений дата-проектов и дата-технологий в условиях нынешнего года.

Даниил Макас: «Выстраивание управления с опорой на данные (Data-Driven) требует долгосрочных инвестиций»

Так, Даниил Макас, директор дивизиона развития технологий искусственного интеллекта направления Т1 ИИ (ИТ-холдинг Т1), особо подчеркивает важность оценки ценности, которую дата-технологии принесут бизнесу: «Внедрение новых инструментов должно быть обусловлено четким пониманием того, какой эффект оно окажет на процессы в компании. Выстраивание управления с опорой на данные (Data-Driven) требует долгосрочных инвестиций, и их результаты могут проявиться не сразу, а на протяжении нескольких лет. Поэтому важно оценить возможность инвестировать в такие проекты в текущих условиях. Иногда может быть лучше отложить их внедрение на более поздний срок, когда обстоятельства для них будут более благоприятными».

Денис Смирнов: «Дата-инновации начинаются тогда, когда данные получают реальный статус управленческого ресурса»

Денис Смирнов, генеральный директор компании «Денвик Аналитика», обращает внимание на то, что выбор инструментов сегодня все чаще начинается не с функциональности, а с управленческих задач: «Компании, которые не могут сформулировать, какие решения планируется принимать на основе данных, редко получают ощутимый эффект, даже если выбирают самые продвинутые платформы. Критически важными сегодня становятся поддерживаемость решений и их устойчивость к смене команды, минимальный порог вхождения для пользователей и готовность инструментов к работе с чувствительными данными в условиях усиления регуляторных требований. Помнится, в романе Филипа Дика “Мечтают ли андроиды об электроовцах?” описан мир, где андроиды сосуществуют с людьми, но при этом лишены прав и статуса. Во многих компаниях данные находятся в схожем положении: они накапливаются и хранятся, но не интегрированы в систему управления и не участвуют в принятии решений. И пока данные остаются “андроидами без прав”, аналитика не становится источником управленческой ценности. Дата-инновации начинаются тогда, когда данные получают реальный статус управленческого ресурса. Поэтому развитие дата-инноваций в 2026 году — это не гонка за ИИ и не внедрение все более сложных платформ, а работа с целями, процессами и скоростью принятия решений. Компании, которые добиваются успехов в области дата-инноваций, объединяет три принципа: четкое понимание управленческих задач, способность быстро проверять гипотезы, а также выбор и использование технологий, соответствующих реальным возможностям команды».

Дмитрий Красников: «Выбор дата-технологий перестает быть технологическим выбором в чистом виде и становится продолжением бизнес-стратегии»

«Выбор дата-технологий перестает быть технологическим выбором в чистом виде и становится продолжением бизнес-стратегии, — продолжает Дмитрий Красников, руководитель направления Big Data & BI в компании К2Тех. — Ключевой принцип — исходить из задач и стратегии развития бизнеса. На первый план выходят не только технические характеристики, но и стратегическая устойчивость решений, обеспечивающих достижение бизнес-целей. Фундаментом для выбора должна стать всесторонняя внутренняя оценка организации и, прежде всего, аудит зрелости процессов управления данными и формирование прикладной стратегии, где каждая технологическая инвестиция жестко привязана к решению какой-либо конкретной бизнес-задачи. А техническая стратегия должна основываться на плавной интеграции и эволюционном развитии, чтобы новые решения гибко встраивались в существующую экосистему без радикальной перестройки всего, что уже есть. Финансовый анализ должен учитывать полную стоимость владения (TCO), включая скрытые затраты на миграцию, интеграцию и пр., а также операционные риски, в том числе связанные с зависимостью от отдельных проектов с открытым кодом. Современный темп бизнеса диктует требование к скорости отдачи: приоритет следует отдавать решениям и методологиям, которые позволяют продемонстрировать первый измеримый результат уже через несколько месяцев».

Как особо важные факторы Красников рассматривает отношения с вендором и интегратором решения: «Доверие к вендору становится решающим фактором: важны не только заявленные возможности решения, но и реалистичная дорожная карта его развития, долгосрочные гарантии поддержки и, что особенно ценно, успешные примеры внедрения в вашей отрасли. Выбор интегратора также критически важен: он должен обладать не только технической экспертизой, но и глубоким пониманием отраслевой специфики, способностью адаптировать и комбинировать решения, создавая индивидуальную эффективную архитектуру в условиях дефицита готовых универсальных продуктов».

Ярослав Славченко: «Ключевым критерием будет не просто функциональность, а надежность и зрелость технологической платформы»

По мнению Ярослава Славченко, директора по продажам компании CedrusData, в нынешних условиях выбор дата-технологий становится стратегическим решением: «Ключевым критерием будет не просто функциональность, а надежность и зрелость технологической платформы — она должна стать способной выступить движущей силой развития инноваций в области данных. Прежде всего, важна глубина разработки, а не оболочка: критически важно проверять, является ли решение глубоко проработанным продуктом, а не просто красивой графической оболочкой над компонентами с открытым кодом. Следует запрашивать у вендора дорожную карту развития, изучать архитектуру платформы и историю изменений в ней, чтобы убедиться в постоянном существенном совершенствовании ядра платформы. Кроме того, важно ее соответствие вашим целям: необходимо проводить тщательное тестирование платформы в пилотной среде, чтобы оценить, в какой степени новые функции и возможности интеграции охватывают и решают именно ваши стратегические задачи. Кроме того, нужно убедиться, что предполагаемый вендор является ответственным партнером. Его надежность определяется его способностью оперативно предоставлять критические обновления и исправления в ответ на изменение ваших требований или обнаружение уязвимостей. Долгосрочная стратегия развития вендора должна соответствовать вашей стратегии развития платформы данных».

Альтернативой вендорской платформе, напоминает Славченко, является создание собственного заказного решения на основе продуктов с открытым кодом: «Оно дает полный контроль, но требует немалых усилий на поддержку инфраструктуры. Есть высокий риск потерять темп и стратегическую инициативу по сравнению с вашими конкурентами, которые сделали ставку на постоянно развивающиеся вендорские платформы. Ключевой риск, связанный с проприетарной платформой, — это выбор псевдо-разработанного продукта, который не соответствует вашим реальным потребностям и не получит значимых изменений. Таким образом, решающей при выборе дата-технологий в 2026 году становится их тщательная техническая проверка. Ее цель — найти не просто вендора, а технологического партнера, чья глубокая, ориентированная на реальные потребности разработка обеспечит вашей компании не только стабильность, но и стратегическое преимущество в скорости внедрения инноваций».

Павел Егоров: «В 2026 году прирост дата-сегмента рынка может достигнуть 35–40% — это примерно в два раза выше, чем у российского ИТ-рынка в целом»

Павел Егоров, руководитель направления Big Data компании «Инфосистемы Джет», перечисляет несколько технологических трендов, которые важно учесть: «Первый — Data Governance и Data Contracts. Данных становится много, пользователей — еще больше, поэтому компании приходят к осознанию необходимости внедрения процессов DG. Управление данными и дата-контракты помогают компании регламентировать и поддерживать качество данных, а также обеспечивать их безопасность. В результате BI-системы и ML-сервисы будут работать более эффективно: сократятся сроки создания аналитических продуктов, повысится их качество и снизится стоимость владения. Второй — это миграция на Lakehouse. Рост популярности этой технологии связан с потребностями бизнеса в скорости, гибкости, масштабируемости и экономической эффективности, а также спросом на поддержку ИИ, машинного обучения и аналитики в реальном времени. Третий тренд — использование больших языковых моделей для разработки дата-продуктов: LLM подойдут для разметки, генерации и анализа данных. Кстати, интересный факт: в 2025 году дата-сегмент российского рынка вырос примерно 25–30%, а уже в 2026 году его прирост может достигнуть 35–40% — это примерно в два раза выше, чем у российского ИТ-рынка в целом».

Евгений Кузьмичев: «Не стоит начинать проект на базе “временных” технологий в надежде через год-два перейти на что-то более качественное»

По наблюдениям Евгения Кузьмичева, директора по развитию бизнеса департамента Data Insights в компании Navicon, за последние три-четыре года завершилось довольно много проектов по импортозамещению и внедрению российских платформ данных: «Эти проекты научили нас нескольким важным тонкостям. Первая: безопасность данных (особенно персональных) является приоритетом, поэтому еще на этапе проектирования аналитики нужно интегрировать ИБ в архитектуру решения. Вторая: облачные и гибридные архитектуры не только гибки, но и более выгодны с точки зрения оптимизации затрат. Третья: не стоит начинать проект на базе “временных” технологий в надежде через год-два перейти на что-то более качественное, потому что проекты по построению платформ данных часто окупаются лишь через несколько лет. И четвертая: управление данными (Data Governance) — обязательная часть работы с ними. Правильно выстроенные процессы, подходящие инструменты и нужные компетенции в команде почти в 100% случаев гарантируют более успешное внедрение и использование дата-технологий».

Андрей Евтихов: «Следует изучить возможности генеративной аналитики данных для развития систем принятия решений»

Андрей Евтихов, управляющий директор направления GigaData в «Сбербанке», предлагает при выборе дата-технологий обратить первоочередное внимание на новые типы моделей машинного обучения для развития рекомендательных систем, на использование LLM для глубокого анализа поведения пользователей и их профайлинга, а также для генерации контента в области электронной коммерции, контент-маркетинга и др. Следует также изучить возможности векторных баз данных для развития собственных поисковых решений и генеративной аналитики данных для развития систем принятия решений.

Андрей Телюков: «Важно, чтобы решение набрало критическую массу внедрений»

«Выбирая ту или иную дата-технологию, нужно тщательно анализировать ее зрелость, размер сообщества, перспективы развития, — продолжает Андрей Телюков, технический директор компании TData. — Важно, чтобы решение набрало критическую массу внедрений — это страховка от инвестиций в “сырой” инструмент, который через год может оказаться в тупике развития, если лишится необходимой экспертной поддержки».

Евгений Осьминин: «В 2026 году на первый план будут выходить стабильность, надежность и ряд других важных характеристик решений»

Евгений Осьминин, директор по развитию и цифровой трансформации РДТЕХ, ссылаясь на итоги проводимого его компанией исследования «Монитор технологий», делает вывод о том, что в 2026 году на первый план будут выходить стабильность и надежность, соответствие требованиям регуляторов, стоимость владения, интеграционные возможности и соответствие существующей экосистеме.

В целом выбор дата-технологий в 2026 году обещает быть непростым. Необходимо учитывать множество ключевых факторов — от задач и стратегических планов бизнеса организации-заказчика до особенностей архитектуры решений и их дорожной карты, наличия успешных проектов на их основе и компетентных интеграторов.