Данных вокруг — океаны. А инструменты для работы за ними не поспевают. Мы как будто пытаемся переплыть эти океаны на дырявой шлюпке. Пробовали решить эту проблему по-разному, каждый подход был шагом вперед. Но ни один не дотянул до финиша.

Подход Инмона обещал «единый источник истины» в корпоративном хранилище — и обернулся бюрократией и запредельной стоимостью любого изменения. Подход Кимбалла дал скорость за счет удобных витрин, но ценой стали хаос, дублирование и информационные «силосы». Data Vault 2.0 — гибкий, аудируемый и мощный — без автоматизации превратился в проклятие для многих команд. И, наконец, Data Mesh: отличная организационная модель, которая дала командам автономию. Каждый домен сам владеет данными, сам отвечает за качество, сам развивается.

Но Data Mesh оставил открытым главный вопрос: как заставить всех этих независимых владельцев данных говорить на одном языке? Команды получили свободу, но работают на общей инфраструктуре, единой платформе с ее хранилищами, ETL-процессами, каталогами. И эта платформа осталась прежней: ждет команд от инженеров, требует ручного вмешательства, не умеет сама связывать данные из разных доменов. Дали командам независимость, но забыли дать им общий «мозг».

А что, если изменить непосредственно природу платформы данных? Сделать ее не пассивным набором инструментов, а системой, которая сама понимает данные, сама связывает домены, сама управляет качеством и развивается вместе с бизнесом?

Про концепцию такой платформы мы и хотим рассказать. Мы назвали ее AIDA (Adaptive Intelligence Data Architecture).

В этой статье хочу рассказать о нашей передовой системе Text-to-SQL, построенной на базе динамической мультиагентной архитектуры. Вместо одной модели — команда из шести специализированных агентов. Каждый отвечает за свой участок работы: один проверяет безопасность на входе, второй понимает намерение пользователя, третий ищет нужные таблицы, четвертый пишет код, пятый проверяет его на уязвимости, шестой безопасно выполняет и логирует результат. 

Это универсальная платформа, где данные под полным контролем, а точность запросов на порядок выше. Text-to-SQL — лишь первое применение. Архитектура позволяет решать любые AI-задачи, где критична надежность.