Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Как интегрировать данные с искусственным интеллектом и мультиоблачными средами, не теряя времени и контроля?
Вы когда-нибудь чувствовали себя окруженными данными, но при этом ощущали недостаток ясности? Если да, то вы не одиноки.
Согласно Flexera « Состояние облачных технологий 2025» , более 90% компаний уже используют мультиоблачную , то есть их данные циркулируют между различными публичными и частными облаками, а также локальными системами. Масштаб этого распределения растет с каждым годом, но возможности интеграции и использования этих данных не всегда успевают за этим ростом.
То, что когда-то было просто проблемой инфраструктуры, превратилось в операционное узкое место , сопровождающееся дублированием данных, несовместимыми форматами и ручными рабочими процессами. На практике мы видим, как команды тратят слишком много энергии только на то, чтобы информация поступала в полном объеме, точно и вовремя. А когда этого не происходит, теряется не только время, но и конкурентоспособность .
Именно поэтому интеграция данных в масштабе стала ключевой задачей для лидеров в сфере ИТ и инноваций. Для решения этой задачи требуется нечто большее, чем просто коннекторы: требуется прикладной интеллект. Таким образом, конвейеры с низким уровнем кодирования , оркестровка облачных процессов и использование искусственного интеллекта (ИИ) для обогащения, стандартизации и проверки данных в режиме реального времени являются новой отправной точкой .
В этой статье мы покажем, как преобразовать эту сложную интеграцию в гибкий, непрерывный и масштабируемый процесс , и как Skyone Studio уже сегодня делает это эффективно и контролируемо с самого первого потока данных.
Приятного чтения!
Разговоры об «объеме данных» стали частью повседневной корпоративной жизни. Но сегодня настоящая проблема заключается не в том, сколько данных собирается, а в том, где эти данные находятся, в каком состоянии они поступают и как их можно использовать с уверенностью . Большинство компаний уже осознали, что их данные не просто растут, а распространяются. И когда то, что должно быть стратегическим активом, ведет себя как разрозненные части , головоломка начинает казаться очень сложной.
Почему данные повсюду?
Всё начинается со стремления к гибкости . Чтобы идти в ногу с рынком, новые инструменты, API и облачные сервисы внедрялись с рекордной скоростью . В то же время многие устаревшие системы оставались активными, обеспечивая критически важные операции, которые не могли быть остановлены.
Результатом стала всё более распределённая экосистема : данные, поступающие из ERP-систем, проходят через сервисные платформы, передаются через мобильные приложения и хранятся в различных средах, таких как AWS , Azure , Google Cloud и даже локальные базы данных. Таким образом, без преувеличения можно сказать, что сегодня данные находятся в постоянном движении .
Это движение расширило возможности. Но оно также создало побочный эффект : информация повсюду, но редко бывает полной в одном месте.
Что делает эту интеграцию такой сложной?
Эта сложность обусловлена не только технологиями. Она возникает из-за сочетания различных источников, несовместимых форматов, фрагментарной интеграции и процессов, которые развивались без централизованной координации .
На практике команды тратят часы, пытаясь понять, где находятся данные, как их преобразовать и как им можно доверять. Часто эти усилия сосредоточены на операционных задачах , таких как ручная корректировка, проверка на дубликаты и бесконечный обмен информацией между отделами. И когда все это происходит изолированно, потенциал данных теряется по пути .
Поэтому настоящая проблема заключается в создании согласованности там, где сейчас наблюдается разрозненность , без ущерба для скорости, автономии команды или растущей сложности многооблачных .
Это ключевой поворотный момент, который мы обсудим далее: возможно ли, даже в таких разнообразных условиях, интегрировать данные с гибкостью, интеллектуальностью и масштабируемостью?
Идея распределения рабочих нагрузок между различными облачными провайдерами с одновременным применением искусственного интеллекта к данным для создания ценности звучит как естественная эволюция корпоративных технологий. Но на практике такое сочетание не всегда дает ожидаемые результаты. Между обещаниями и реальностью лежит критически важный момент: как эти элементы взаимодействуют.
Мультиоблачные решения и ИИ — это не волшебные средства, а скорее мощные инструменты, способные ускорить использование данных в масштабе, в зависимости от способа их применения . Давайте лучше разберемся, что поставлено на карту.
Мультиоблачная среда : свобода при наличии сложности
Выбор нескольких облачных решений часто является стратегическим решением . Он предоставляет автономию требованиям соответствия и обеспечивает отказоустойчивость в случае сбоев.
Однако эта повышенная гибкость имеет свою цену: в одной среде сосуществуют различные архитектуры, правила, стандарты безопасности и форматы данных. Без четкого уровня оркестровки то, что раньше было свободой, превращается в перегрузку. И это ежедневно ощущают команды, которым необходимо интегрировать информацию из различных источников для бесперебойного выполнения бизнес-процессов.
Когда связи слабые или данные поступают неполно, теряется гибкость, и возрастает зависимость от ручных исправлений . Неудивительно, что сегодня многие команды ищут более наглядный, непрерывный и интеллектуальный способ управления этим потоком — что приводит нас к роли ИИ в этой головоломке.
Применение ИИ для интеграции данных
Ранее ИИ рассматривался лишь как инструмент продвинутой аналитики, но сегодня он начинает играть более незаметную, но решающую роль в обработке данных.
Речь идёт о моделях, которые непосредственно воздействуют на потоки интеграции , обучаясь на исторических закономерностях, заполняя пробелы, выявляя аномалии и предлагая корректировки в режиме реального времени. И всё это без замедления темпов бизнеса. Именно этот встроенный интеллект позволяет автоматизировать то, что раньше делалось вручную. Более того, он создаёт доверие к данным, циркулирующим между системами.
На практике грамотно применяемый ИИ сокращает объём доработок, повышает качество информации и создаёт основу для принятия действительно обоснованных решений с большей безопасностью.
Этот уровень интеллекта уже меняет правила игры во многих компаниях. Но для того, чтобы он действительно работал, необходимо преодолеть некоторые препятствия , которые делают интеграцию данных медленнее, трудоёмче и более уязвимой, чем она должна быть. Мы обсудим эти препятствия ниже.
При обсуждении интеграции данных часто представляется, что проблема заключается исключительно в выборе подходящей технологии. Но препятствия для потока данных выходят за рамки коннекторов или конвейеров . Как правило, блокировка кроется в накоплении слабых операционных практик, децентрализованных решений и рабочих процессов, которые развиваются быстрее, чем возможности их структурирования, стандартизации и управления.
Этот разрыв между тем, что ожидается от данных, и тем, что они фактически предоставляют на практике, очевиден: несогласованные отчеты, постоянные доработки, процессы, застрявшие из-за незначительных несоответствий. И это не просто техническая проблема, это влияет на время отклика бизнеса.
Неслучайно тема «интеграции в масштабе» набирает популярность в дискуссиях об ИТ, данных и инновациях. Ниже мы рассмотрим наиболее распространенные и дорогостоящие препятствия в этом процессе.
Отсутствие качества и стабильности
Качество данных должно быть отправной точкой, но часто оно становится главным узким местом. Когда данные поступают некорректно (из-за несоответствий в номенклатуре, отсутствующих полей или несовместимых значений), интеграция становится медленной, трудоемкой и уязвимой .
Согласно отчету Precisely Planning Insights 2025 , 64% компаний по-прежнему сталкиваются с этой проблемой как с приоритетной, а 67% признают, что не полностью доверяют данным, которые используют для принятия решений . Это напрямую влияет на скорость реализации новых проектов и надежность анализа, который лежит в основе операционной деятельности.
Другими словами, без четкой стратегии стандартизации и обогащения данных команды попадают в замкнутый круг исправлений , который истощает энергию и препятствует развитию в направлении более стратегических инициатив.
Управление и соблюдение нормативных требований под давлением
В условиях циркуляции данных между локальными системами, многочисленными облачными сервисами и сторонними инструментами обеспечение управления стало критически важной задачей. Речь идёт не просто об отслеживании доступа или создании разрешений, а о понимании всего жизненного цикла информации и быстром получении ответов на такие вопросы, как: «Откуда взялись эти данные?», «Кто их изменил?» или «Соответствуем ли мы требованиям LGPD (Бразильского общего закона о защите данных)?».
По данным Gartner , 75% инициатив по управлению данными терпят неудачу именно из-за отсутствия структуры или преемственности . И Precisely подтверждает это предупреждение в другом исследовании : более половины проанализированных компаний по-прежнему считают управление данными серьёзным препятствием для целостности данных .
Такой сценарий ставит под угрозу не только безопасность, но и масштабируемость . Без чёткого управления возрастает зависимость от ручных процессов, увеличивается риск несоответствия требованиям и, что наиболее важно, теряется прозрачность — это влияет как на ИТ, так и на другие бизнес-подразделения.
Отключенные и ручные потоки данных
Несмотря на то, что многие компании продвигаются в инициативах по модернизации, значительная часть их потоков данных по-прежнему зависит от импровизированных решений . Временные электронные таблицы в конечном итоге становятся постоянными. Скрипты интеграции
Отчет Monte Carlo State of Data Quality 2023 показывает цену этого: более половины компаний сообщили, что сбои в качестве данных повлияли на 25% их выручки . А среднее время обнаружения этих проблем увеличилось с 4 до 15 часов всего за один год.
Это свидетельствует о менее устойчивой работе. Когда потоки данных нестабильны, ошибка незаметна, но ее последствия значительны . И по мере того, как данные становятся все более важными для бизнеса, эта нестабильность перестает быть просто операционной: она становится стратегической.
На основе этих данных становится ясно, что препятствием для интеграции в масштабе является не только количество систем. Препятствием является отсутствие гибкости, стандартизации и управления за кулисами. Поэтому в следующем разделе мы рассмотрим, как решить эту задачу с большей простотой, интеллектуальностью и масштабируемостью.
Застревание в ручных рабочих процессах, несоответствия и необходимость переделок — не неизбежная участь. С развитием инструментов и архитектур обработки данных уже существуют жизнеспособные альтернативы для более плавной интеграции, даже в сложных средах.
Ключевым моментом является отказ от рассмотрения интеграции как разовой задачи и переход к рассмотрению её как непрерывного процесса с интеллектуальным управлением с самого начала. Ниже мы выделяем три области, которые меняют подход компаний к управлению данными, обеспечивая большую автономность, масштабируемость и надежность.
Конвейеры с минимальным использованием кода : беспроблемная интеграция
Конвейеры с минимальным количеством кода — это потоки данных, созданные с помощью минимального кодирования . Вместо написания скриптов команды проектируют интеграции визуально , соединяя системы несколькими щелчками мыши.
Такой подход сокращает время разработки, уменьшает зависимость от специалистов и упрощает внесение корректировок по ходу работы. Таким образом, ИТ- и информационные команды получают большую автономию , а операционные процессы становятся более гибкими и безопасными.
многооблачных средах эта простота имеет еще большее значение. Интеграция перестает быть техническим узким местом и становится непрерывной возможностью с отслеживаемостью, упрощенным обслуживанием и более быстрой доставкой результатов.
Современные архитектуры: lakehouse , mesh и iPaaS.
Для обработки данных в больших масштабах требуется нечто большее, чем просто соединение систем. Необходимо организовать фундамент, на котором всё будет работать . И здесь выделяются три архитектуры:
- Lakehouse : Это гибридная структура, которая сочетает в себе объем данных, характерный для озер данных , с производительностью хранилищ данных . Она позволяет хранить большие объемы необработанных данных, но при этом обладает достаточной структурой для быстрых запросов и углубленного анализа.
- Data mesh : Это децентрализованный подход к управлению данными. Каждое подразделение компании становится ответственным за производимые им данные, следуя общим стандартам. Это повышает автономию команды без ущерба для согласованности.
- iPaaS ( Integration Platform as a Service ) — это платформа, которая соединяет различные системы с помощью готовых коннекторов. Она облегчает интеграцию между облачными сервисами, базами данных, ERP-системами и другими сервисами, обеспечивая при этом встроенное управление, безопасность и масштабируемость.
Эти архитектуры не являются взаимоисключающими. Напротив: гораздо эффективнее организовывать, распределять и связывать данные
Встроенный ИИ: от обогащения данных до интеллектуальной каталогизации
Внедрение искусственного интеллекта в потоки данных означает обеспечение большей автономности и качества с самого начала. Встроенный ИИ действует непосредственно на интеграции: обнаруживает ошибки, заполняет пробелы, предлагает закономерности и стандартизирует форматы в режиме реального времени.
Он также позволяет обогащать данные внешней информацией или внутренней историей. Это повышает контекст и надежность анализа без необходимости ручной работы.
Еще одно преимущество — интеллектуальная каталогизация . С помощью ИИ данные автоматически классифицируются, организуются и связываются, упрощая поиск, аудит и принятие решений. И все это без необходимости вручную составлять карты.
Эти возможности преобразуют способы циркуляции данных. Искусственный интеллект не просто автоматизирует, он помогает работать с непрерывным интеллектом и уверенностью с самого начала.
Эти три подхода — визуальная интеграция, гибкие архитектуры и прикладной ИИ — имеют одну общую черту: они упрощают то, что раньше было сложным . Они не просто технические решения, а позволяют данным свободно циркулировать, структурированно и интеллектуально.
Но для того, чтобы это работало в повседневной жизни, нужны не только хорошие инструменты. Нам нужна платформа, которая сочетает в себе все это с подлинной автономностью, управлением и масштабируемостью. Давайте посмотрим, как это работает на практике.
Все, что мы видели до сих пор, от сложности рабочих процессов до встроенного интеллекта, показывает, что эффективная интеграция данных не только возможна, но и необходима. И именно это мы стремимся воплотить в жизнь с помощью Skyone Studio .
Мы создали платформу, предназначенную для упрощения интеграции и оркестрации данных в многооблачных . Мы используем визуальную логику с конвейерами с низким уровнем кодирования , которая позволяет командам быстро создавать и корректировать рабочие процессы, не прибегая к сложному программированию .
Мы обеспечиваем нативное подключение к различным средам , от AWS , Azure и Google Cloud до локальных баз данных и устаревших систем. Это гарантирует отслеживаемость, безопасность и управление потоками данных от источника.
На уровне интеллекта мы применяем модели ИИ, обученные в Lakehouse , используя в качестве основы собственные исторические данные компании. Это позволяет нам обогащать, стандартизировать и проверять информацию в режиме реального времени. Мы также выявляем аномалии, автоматически заполняем пробелы и оптимизируем пути передачи данных.
Наша цель — превратить интеграцию данных в гибкий, непрерывный и масштабируемый процесс . Процесс, который адаптируется к потребностям вашего бизнеса и развивается уверенно и контролируемо.
Если вы хотите понять, как это может работать в контексте вашей компании, мы готовы обсудить это! Свяжитесь с одним из наших специалистов сегодня и узнайте на практике, что Studio Skyone может упростить, интегрировать и преобразовать для вашего бизнеса.
Каждая компания хранит свою собственную «запутанную паутину данных », состоящую из старых систем, новых инструментов, забытых электронных таблиц и интеграций, которые никто до конца не понимает. Как мы видим в этой статье, за этой сложностью скрывается возможность : трансформировать подход к обработке данных, сделав его менее сложным и более интеллектуальным.
Эта трансформация не требует начала с нуля, а скорее анализа уже существующих процессов с использованием другой логики. Логики, которая ставит во главу угла гибкость, адаптируется к разнообразию многооблачных сред и автоматизирует то , что раньше делалось на нерегулярной основе.
Именно к этому мы стремимся с помощью Skyone Studio : уменьшить невидимые слои, препятствующие потокам данных, и восстановить ясность для тех, кто должен принимать решения. Сочетая конвейеры с низким уровнем кодирования и искусственный интеллект, применяемый с нуля, мы помогаем превратить хаос в непрерывность, а данные — в доверие .
Если вам понравился этот контент и вы хотите продолжить изучение новых возможностей для вашего бизнеса, наш блог Skyone полон идей, наводящих на размышления вопросов и возможных путей развития. Ознакомьтесь с другими опубликованными материалами и продолжайте наше путешествие в мир технологических знаний!
Интеграция данных в многооблачных с использованием искусственного интеллекта (ИИ) по-прежнему вызывает множество вопросов, особенно когда целью является одновременное достижение масштабируемости, контроля и гибкости.
Ниже мы собрали четкие и практические ответы на некоторые из наиболее распространенных вопросов от тех, кто сталкивается с подобной задачей или планирует ее решить.
Как искусственный интеллект применяется для интеграции данных?
Искусственный интеллект (ИИ) работает в фоновом режиме, автоматизируя задачи, которые ранее требовали значительных ручных усилий.
Он может обнаруживать ошибки, предлагать исправления, заполнять пробелы на основе прошлых закономерностей, обогащать информацию историческими данными и даже выявлять аномалии в режиме реального времени. В результате данные становятся более качественными, согласованными и надежными, и все это с меньшим участием человека.
Что делает работу с мультиоблачными средами такой сложной?
Управление данными в нескольких облачных средах означает необходимость работы с различными правилами, форматами, структурами и требованиями безопасности. Это разнообразие увеличивает сложность интеграции и требует более тщательного управления и координации. Без четкого уровня контроля и соответствующих инструментов потоки данных становятся ненадежными, а усилия по поддержанию работоспособности растут в геометрической прогрессии.
Что такое Lakehouse , Mesh и iPaaS , и как сделать выбор?
Это взаимодополняющие подходы к работе со сложными данными:
- Lakehouse : сочетает в себе лучшие качества озер данных и хранилищ данных , позволяя хранить большие объемы данных с производительностью, необходимой для аналитики;
- Data mesh : распределяет ответственность за данные между командами с использованием общих правил, что способствует автономности и масштабируемости;
- iPaaS : Быстро и с соблюдением принципов управления соединяет различные системы, идеально подходит для компаний, которым необходимы готовые и отслеживаемые интеграции.
Оптимальный выбор зависит от размера компании, разнообразия источников данных и уровня ее цифровой зрелости.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.