Круги Громова на конференции Цифровая инфраструктура 2026 - рынок Lakehouse и DWH в России
Российский рынок аналитических платформ стремительно меняется. Компании массово переходят от классических DWH к Lakehouse-архитектурам — но готовы ли отечественные СУБД к этим задачам? В этом выступлении Владимир Быков (директор по развитию аналитического центра «Круги Громова», 40+ лет опыта в ИТ, ex-IBM, Норникель, Ракурс) разбирает реальную зрелость российских СУБД в контексте современных аналитических архитектур. Вы узнаете: — какие СУБД действительно подходят для DWH и Lakehouse — как изменились требования бизнеса к аналитике и данным — какие архитектуры работают сегодня: DWH, Data Lake, Lakehouse — какие ошибки совершают компании при выборе платформы — какие тренды определят рынок данных в ближайшие годы Отдельный акцент — практический анализ российского рынка: без маркетинга, только реальные возможности платформ и ограничения. 📊 Почему это важно Сегодня выбор СУБД — это не просто техническое решение. Это фундамент всей аналитической архитектуры: BI, AI/ML, планирование, управление данными. Неправильный выбор → дорогие переделки, ограничения по аналитике, проблемы с масштабированием. Правильный выбор → гибкая архитектура, масштабируемость, готовность к AI и self-service. 📥 Скачать полное исследование https://russianbi.ru/ В видео — только ключевые выводы. Полная версия исследования с деталями, сравнением решений и критериями оценки доступна по ссылке: 👉 Перейдите на сайт проекта «Круги Громова» и скачайте материалы (архитектуры, сравнение СУБД, критерии выбора, практические рекомендации) https://russianbi.ru/ Спикер: Владимир Быков, Директор по развитию, «Круги Громова» — 40+ лет в ИТ — IBM (директор офиса в СПб, UNIX / AIX) — Норникель (руководитель ИТ) — опыт в enterprise-архитектуре и аналитике dwh, data warehouse, хранилище данных, data lake, lakehouse, data lakehouse, аналитические платформы, базы данных, субд, российские субд, импортозамещение ит, bi системы, аналитика данных, архитектура данных, data architecture, modern data stack, enterprise data platform, big data, clickhouse, greenplum, postgresql, data engineering, data platform, ai ml data, self service bi, semantic layer, data governance, data mesh, data fabric
Российский рынок аналитических платформ стремительно меняется. Компании массово переходят от классических DWH к Lakehouse-архитектурам — но готовы ли отечественные СУБД к этим задачам? В этом выступлении Владимир Быков (директор по развитию аналитического центра «Круги Громова», 40+ лет опыта в ИТ, ex-IBM, Норникель, Ракурс) разбирает реальную зрелость российских СУБД в контексте современных аналитических архитектур. Вы узнаете: — какие СУБД действительно подходят для DWH и Lakehouse — как изменились требования бизнеса к аналитике и данным — какие архитектуры работают сегодня: DWH, Data Lake, Lakehouse — какие ошибки совершают компании при выборе платформы — какие тренды определят рынок данных в ближайшие годы Отдельный акцент — практический анализ российского рынка: без маркетинга, только реальные возможности платформ и ограничения. 📊 Почему это важно Сегодня выбор СУБД — это не просто техническое решение. Это фундамент всей аналитической архитектуры: BI, AI/ML, планирование, управление данными. Неправильный выбор → дорогие переделки, ограничения по аналитике, проблемы с масштабированием. Правильный выбор → гибкая архитектура, масштабируемость, готовность к AI и self-service. 📥 Скачать полное исследование https://russianbi.ru/ В видео — только ключевые выводы. Полная версия исследования с деталями, сравнением решений и критериями оценки доступна по ссылке: 👉 Перейдите на сайт проекта «Круги Громова» и скачайте материалы (архитектуры, сравнение СУБД, критерии выбора, практические рекомендации) https://russianbi.ru/ Спикер: Владимир Быков, Директор по развитию, «Круги Громова» — 40+ лет в ИТ — IBM (директор офиса в СПб, UNIX / AIX) — Норникель (руководитель ИТ) — опыт в enterprise-архитектуре и аналитике dwh, data warehouse, хранилище данных, data lake, lakehouse, data lakehouse, аналитические платформы, базы данных, субд, российские субд, импортозамещение ит, bi системы, аналитика данных, архитектура данных, data architecture, modern data stack, enterprise data platform, big data, clickhouse, greenplum, postgresql, data engineering, data platform, ai ml data, self service bi, semantic layer, data governance, data mesh, data fabric