Tengri Data — аналитическая платформа нового поколения
Познакомьтесь с новой аналитической платформой Tengri Data, которая меняет подход к работе с данными.
Что такое Tengri Data Platform
Tengri Data Platform — это единое пространство для работы с данными, созданное аналитиками для аналитиков. Платформа объединяет загрузку, хранение, анализ и визуализацию данных в одном месте, позволяя работать с SQL и Python без сложных интеграций и настройки.
Tengri построена по принципу Compute & Storage Separation, поддерживает бессерверную архитектуру и предлагает гибкость и производительность решений уровня Snowflake и Databricks, адаптированных под российский рынок.
Зачем и для кого
Аналитики
Те, кто руками добывают ценность из данных. Работают с SQL, Python, отчётами и визуализациями, ищут инструмент, где всё объединено водном месте.
Лиды аналитики
Строят аналитическую команду и процессы. Им нужна платформа, где работают и люди, и пайплайны — с прозрачным контролем и автоматизацией.
CDO
Превращают данные компании в актив, внедряют AI/ML и ищут устойчивую, масштабируемую систему для управления корпоративной аналитикой.
Product-менеджеры
Развивают data-driven культуру в продуктовых командах, продвигают self-service аналитику и демократизацию доступа к данным.
Программа Tengri Data
Tengri Data Platform — единая аналитическая платформа нового поколения
Николай расскажет о новой аналитической платформе Tengri Data — российском ответе Snowflake и Databricks.
Основная проблема современной аналитики — отсутствие универсальной платформы.
Tengri Data Platform решает эту задачу, объединяя все этапы аналитического процесса — от загрузки данных до визуализации.
Платформа построена на принципах Compute & Storage Separation, минимального администрирования и развёртывания одним пакетом.
В лекции будут представлены:
результаты тестов производительности,
архитектура гибких SQL/Python вычислителей,
планы по развитию продукта (roadmap).
Эволюция аналитических платформ в XXI веке
Александр объяснит, как аналитические СУБД прошли путь от MPP-архитектур к современным бессерверным решениям.
Обзор традиционных MPP-систем: Vertica, Greenplum, ClickHouse — их сильные и слабые стороны.
Почему «Open Lakehouse» (Iceberg, S3, Trino) не стал универсальным решением.
«MPP — волк в овечьей шкуре»: как сложность архитектуры снижает надёжность.
Как современные процессоры и железо изменили подход к большим данным.
Концепции бессерверной аналитики и Headless BI, лежащие в основе Snowflake и DuckDB.
А что если построить аналитику с нуля — без ограничений и для аналитика
Николай покажет, как могла бы выглядеть работа аналитика в 2026 году, если бы мы создавали платформу заново.
Чем аналитики хотят заниматься, и чем занимаются на самом деле.
Почему self-service аналитика часто снижает эффективность.
Как сократить технический контекст и вернуть фокус на смысл данных.
Должны ли мы прикрепить к каждому аналитику инженера, или можно иначе?
Как должна выглядеть идеальная среда, где аналитик сам управляет процессами и автоматизирует рутину.
Аналитик в поисках инсайтов — приключение на полчаса
Интерактивная демонстрация полного аналитического цикла в Tengri Data. Участники смогут подключиться и повторить действия спикера.
Пример реального сценария аналитика:
поиск и загрузка данных
трансформация и очистка
первые визуализации
построение моделей и фиксация инсайтов
постановка задач на расписание
Цель — показать, как весь процесс можно пройти в одной платформе без сложных интеграций.
Работа с данными в партнёрстве с AI
Демонстрация AI-агентов Tengri, которые помогают аналитикам работать с данными внутри платформы.
Кто такие AI-помощники Tengri: Савелий (AI, который пишет SQL) и Монти (AI для визуализации).
Как AI решает рутинные задачи и ускоряет работу.
Что такое MCP, RAG и Chain of Thought — и как эти технологии применяются в аналитике.
Tengri как пространство коллаборации между живыми и электронными аналитиками.
Ключевые темы
ML
Задачи классического ML, направленные на повышение эффективности бизнеса: предсказание поведения пользователей, персонализация контента и др.
Инфографика данных
Визуализация ключевых метрик, создание наглядных отчетов и дашбордов для эффективного принятия решений.
AI/LLM
Интеграция ИИ и языковых моделей в продукты для автоматизации, анализа данных и улучшения UX.
Аудит и управление рекламой
Оптимизация рекламных бюджетов, аналитика эффективности каналов и построение стратегий роста ROI.
CVM
Стратегии удержания пользователей, персонализация офферов и увеличение LTV с помощью ML.
A/B
Тестирование гипотез, анализ метрик и поиск лучших решений для роста продукта.
Автоматизация маркетинга
Внедрение инструментов автоматизации воронок, персонализированных коммуникаций и CRM-интеграций.
Карьерный трек
Развитие компетенций специалистов, обмен опытом и формирование профессионального сообщества.
