Единый контур обмена данными, каталог систем и потоков, контроль качества и контексты с правами. ИИ-агент обращается к нужным данным сам — без выгрузок и без доступа к системам целиком.
Внедрение ИИ на предприятии чаще всего останавливается по одной причине: данные хранятся в десятках систем, связаны разовыми интеграциями и нигде не описаны. Ни сотрудник, ни ИИ-агент не может быстро понять, где находятся нужные данные и насколько им можно доверять.
Большую часть времени ИИ-проекта занимают сбор и очистка данных.
Нет реестра систем, владельцев и потоков: где лежат данные, знает только конкретный человек.
Ошибки в данных находят уже в готовых отчётах, а не когда данные поступают из систем. Поэтому нельзя быть уверенным, что ИИ ответил на основе верных данных.
Агенту нельзя дать доступ к одному набору данных и смыслу — только ко всей системе.
ДатаПровод разворачивается во внутреннем контуре компании. Источник подключается один раз, дальше каждая запись идёт по шине через стандартизацию, проверку качества и трансформацию и попадает в хранилище, откуда данные используют модули генерации продуктов.
Pull/push-микросервисы и CDC без выгрузок (Debezium и собственные процессоры) для структурированных и неструктурированных источников: Oracle, PostgreSQL, MS SQL, Excel, XML/JSON, PDF/DOC. Транспортная шина Apache Pulsar.
Модули стандартизации, проверки качества и трансформации, у каждого свой метаязык. Проверка качества идёт в потоке, а не в отчёте; правила проверки на DDQL собираются в конструкторе в веб-интерфейсе.DDStL · DDQL · DDTrL
Слой сырых данных, оперативные и доменные данные.Raw · MDM · ODS · DDS · Sandbox · Mart · ClickHouse · MinIO · HDFS
Модуль цифровых продуктов, автоматический поиск корреляций, языковой интерфейс к LLM-модели, AutoML.
Каталогизатор данных, мастер-данные (НСИ), нотификации и мониторинг потоков, интеграция с BPMN (Camunda).
Метаязыки DDStL, DDQL и DDTrL, авторизация RBAC, управление пользователями и потоками, журналирование событий, мониторинг Grafana и Prometheus.
Каталог отвечает на вопросы, ради которых сегодня пишут служебные записки: какие данные есть, кто владелец, откуда они берутся и как получить доступ. Те же ответы через API получает ИИ-агент — в машиночитаемом виде.
| Бизнес-владелец | Департамент технического обслуживания и ремонта |
| Технологический владелец | Управление ИТ · группа промышленных систем |
| Технологии | Oracle Database · Java · веб-клиент |
| Классы данных | оборудование · дефекты · наряды · план работ |
| Вводится в системе | акты осмотров, дефектные ведомости, факт работ |
| Получает из других ИС | паспорта объектов ← ГИС; заявки ← СЭД |
| Отдаёт другим ИС | план ремонтов → ERP; отказы → аналитика надёжности |
| Качество данных | 12 правил на входе · 99,2% записей проходят проверку |
| Как получить доступ | заявка владельцу в каталоге · роль «Инженер ТОиР» |
У каждого потока в каталоге описаны состав данных, частота, формат, владелец источника и правила качества. Карта строится автоматически по подключённым системам.
ИИ бесполезен над сырым озером данных: ему нужен не набор таблиц, а контекст — что это за данные, что они значат, кому принадлежат и кому их можно показывать. Контекст платформа собирает сама.
Событие в системе-источнике: наряд, показание прибора, акт осмотра.
Правила качества, дедупликация, приведение к общим справочникам.
Данные + смысл + владелец + права; версия и срок актуальности.
Агент отвечает и предлагает, опираясь только на выданный контекст.
Задача, документ или запись в целевой системе — со ссылкой на источник.
Дубли смыслов — один и тот же объект живёт в трёх справочниках под разными названиями и кодами.
Мёртвые данные — поля исправно заполняются, но их никто не читает уже несколько лет.
Метрики без источника — показатель есть в стратегии и в отчёте, а в данных его не на чем построить.
Расхождение терминов — подразделения называют одно и то же по-разному, и цифры не сходятся.
Данные — актив компании. У каждого набора данных есть владелец и описание: понятно, кто за него отвечает и для чего его можно использовать.
Контекст вместо доступа. ИИ получает смысл, а не ключи от системы целиком.
Прослеживаемость. Для любого ответа ИИ видно, на каких записях в системе-источнике он основан, поэтому его можно проверить и обосновать.
Декларативные правила собираются в конструкторе и применяются на входе. Ошибку видно в источнике, а не в ответе модели. Ниже акты осмотра оборудования из трёх систем: включите правила и запустите проверку.
| Объект | Класс, кВ | Дата осмотра | Код дефекта | Источник | Результат |
|---|
Интеграционные шины, классические хранилища, зарубежные каталоги данных и BI закрывают часть подготовки данных — но готовый контекст с правами агенту не отдаёт ни один класс.
| ДатаПровод | Интеграционные шины (ESB) | Классические DWH + ETL | Зарубежные каталоги данных | Self-service BI | |
|---|---|---|---|---|---|
| Готовые контексты для ИИ-агентов | |||||
| Права на датасет и контекст, а не на систему | |||||
| Контроль качества в потоке, а не в отчёте | |||||
| Транспорт, обработка и каталог в одном продукте | |||||
| Каталог, понятный бизнес-пользователю | |||||
| Работа в закрытом контуре без внешних облаков | |||||
| Отечественный стек и поддержка в РФ |
Ключевое отличие: ДатаПровод отдаёт агенту не таблицы, а контексты — со смыслом, владельцем и правами.
Платформа подходит для любой отрасли, а польза от неё видна на процессах конкретной компании. Ниже — примеры для сетевой компании: ИИ можно применять в этих процессах, как только их данные собраны в одном месте, описаны и проверены.
Каждый сценарий — не отдельный проект, а настройка уже подключённых потоков: платформа ставится один раз, новые ИИ-сценарии добавляются конфигурацией контекстов, без новой интеграции.
Решения для нефтегазовых предприятий работают на платформе ДатаПровод и используют её данные. Можно начать с одного решения: следующие подключатся к уже настроенным источникам данных.
| Учёт добычи | Телеметрия, учёт, виртуальный расходомер | Подробнее → |
| Управление фондом скважин | Эффективность фонда и ГТМ | Подробнее → |
| Управление ремонтами | ТКРС и КРС, AI Wells Repairs | Подробнее → |
| Электронный наряд-допуск | Работы повышенной опасности | Подробнее → |
| АБВР | Анализ безопасности выполнения работ | Подробнее → |
| Галстук-бабочка | Управление рисками Bow-Tie | Подробнее → |
| ЛИМС | Лабораторно-информационная система | Подробнее → |
Набор данных вместе со смыслом, владельцем и правами доступа. Контекст версионируется, выдаётся ИИ-агенту по роли и целиком попадает в журнал аудита. Это единица работы агента.
Нет. Источник подключается к платформе один раз: изменения снимаются через CDC, без выгрузок и доработок в самой системе.
Нет. Агент получает доступ к датасету и контексту, а не ко всей информационной системе. Модель прав общая для сотрудника и для агента, каждое обращение записывается в журнал.
Во внутреннем контуре компании. Данные и золотая копия не выносятся во внешние облака.
Да. Слои Raw → MDM → ODS → DDS → Sandbox → Mart и золотая копия позволяют довести любой ответ агента до исходной записи в системе-источнике.
ИИ в отрасли внедрят все. Преимущество получит тот, у кого к этому моменту данные будут описаны, проверены и доступны ИИ-агентам.