Эльмира Рахматулина, Postgres Professional: 1-2% оптимизации обработки данных могут превратиться в миллиарды рублей экономии

Как выбрать СУБД так, чтобы она закрывала реальные задачи бизнеса, не создавала зоопарка решений и не требовала лишних ресурсов и дорогих специалистов — обсудили на ЦИПР–2026 с Эльмирой Рахматулиной, руководителем продукта Postgres Pro AXE. Выяснили, где ошибаются компании при выборе аналитических систем, почему проблема возникает ещё до внедрения и как избежать ненужного усложнения системы. Отдельно — про баланс между скоростью, стоимостью и реальными потребностями бизнеса.

Где чаще всего возникает разрыв между тем, чего ожидают от аналитической системы лица, принимающие решения (ЛПР), и тем, что реально получает ИТ-команда в эксплуатации?

Э. Р.: Когда мы говорим о лицах, принимающих решения, они хотят видеть данные здесь и сейчас. Им важна система, которая даёт аналитику в режиме реального времени. Но такие системы почти всегда состоят из множества компонентов и большого числа интеграций между ними. А это уже накладные расходы на инфраструктуру.

Плюс всё это нужно дальше как-то поддерживать и эксплуатировать. И это ложится на ту команду, которая уже работает в компании. При этом она может вообще не знать тех новых подходов, которые воплощены в этой системе. И в итоге люди сталкиваются с новым, незнакомым стеком, который нужно долго осваивать. Альтернатива — нанимать под него новых специалистов, что может быть тяжело и по времени, и по бюджету. Есть затраты на интеграции: нужно соединить все компоненты между собой так, чтобы они работали стабильно и надёжно. Плюс расходы на работу DevOps-архитекторов, которые должны всё это заранее спланировать и продумать, как система будет жить и работать в эксплуатации.

Требования к реальному времени, ресурсы, с которыми мы работаем — всё это напрямую связано. Чем быстрее я хочу получать запросы, тем более мощной должна быть система. Если мне нужно выделить аналитику в отдельный слой, значит, мне нужно разделить и общую часть. И тут уже расходы появляются с двух сторон: и там нужно потратиться, и здесь.

Глядя на всё это, мы решили помочь с выбором таких решений, с их интеграцией и дальнейшим развитием. Со своей стороны мы предлагаем аналитическую базу данных, которая позволяет обрабатывать большие объёмы быстро и при этом при необходимости совмещаться с текущей транзакционной нагрузкой. То есть основной бизнес продолжает работать как работал, а аналитика выполняется на репликах той части системы, которая уже обеспечивает надёжность.

И получается, что мы, не меняя привычные принципы деятельности команды, помогаем им достигать новых результатов и продолжать работать с данными в интересных для них сценариях.

Как понять до закупки, что именно это решение — самое подходящее?

Э. Р.: В первую очередь нужно думать не о решении как таковом, а о бизнес-задачах, которые мы решаем и с которыми сталкиваемся. Многие сейчас, когда говорят о решении, формулируют это так: «Я хочу платформу», «Я хочу конкретную технологию». Но при этом забывают, зачем они вообще это делают и как это связано с их бизнесом.

Поэтому сначала, на мой взгляд, важно ответить на базовые вопросы: какие задачи стоят перед бизнесом, что поможет снизить затраты, где можно сэкономить, принятие или ускорение каких решений улучшит экономику бизнеса.

Из чего складывается стоимость этой корпоративной аналитики и почему она часто растёт уже после внедрения?

Э. Р.: Вернёмся к тому, что такое аналитическая система. На пользовательском уровне мы чаще всего видим красивые приложения, дашборды, отчёты, таблицы. Но под этим слоем находятся разные системы, которые и обеспечивают всю эту визуализацию и выдают данные в удобном виде. И если таких компонентов много, то и стоимость системы начинает расти пропорционально. Это и накладные расходы на серверы, где всё это развёрнуто, и расходы на лицензии, которые нужны для работы софта.

Но самая большая часть затрат — это команда, которая потом всё это сопровождает. Потому что когда у нас распределённая система, мы должны обеспечить работоспособность каждого узла, их взаимодействие между собой, а также не забывать про надёжность и возможность восстановления всей системы в режиме реального времени.

А что такое гибридная нагрузка и как она связана с бюджетом и результатом?

Э. Р.: Если совсем простыми словами, у нас есть система, которая должна работать стабильно и закрывать операционные задачи, например проводить платежи, показывать данные профиля в реальном времени. И при этом она должна уметь параллельно анализировать всё, что в ней происходит. Например: мы провели платежи, купили товар. Но дальше мы хотим посмотреть, что мы вообще покупали, сколько потратили, какие у нас привычки и предпочтения.

И вот эта граница между операционной частью и аналитикой, по идее, должна уживаться в одной системе. Бизнес этого как раз и хочет. Но требования у этих частей разные. Если говорить про платежи и вообще про работу в реальном времени — это про надёжность, быстрый отклик, быструю запись данных и возможность оперативно реагировать на каждую транзакцию. Если говорить про аналитику — это уже про большие объёмы данных, про более сложные запросы и про другую нагрузку на систему и инфраструктуру.

И здесь важный момент: в аналитике надёжность тоже важна, но она уже не всегда на первом месте, как в случае с платежами: одно дело — не получить вовремя отчёт о покупке, и совсем другое — не провести саму транзакцию.

Это сценарий финтеха. А в других сферах есть похожие сценарии?

Э. Р.: На самом деле аналитика сейчас востребована во всех сферах: в промышленности, ретейле, финтехе, телекоме. Это связано с тем, что данные уже давно перестали быть просто частью отчётности, на которую смотрят постфактум. Сегодня это актив компании, который помогает принимать решения в реальном времени, быстро реагировать на изменения и выстраивать стратегию так, чтобы она приносила максимальную прибыль.

Если вернуться к сферам применения — например, в промышленности задача часто в том, чтобы минимизировать простои, выстроить прогноз так, чтобы производство работало круглосуточно и без сбоев. Здесь появляются такие аналитические сценарии, как контроль остатков на складе, анализ логистики, поиск узких мест, где всё работает нормально, а где начинает ломаться, что нужно докупить или перестроить.

Обрабатывая эти данные, мы помогаем бизнесу находить неэффективные участки и оптимизировать расходы. И на таких масштабах даже 1–2% оптимизации могут превращаться в миллиарды рублей экономии и дополнительной выгоды.

На ЦИПР всегда есть возможность пообщаться с большим количеством заказчиков. Наверное, к вашему стенду тоже подходили. С какими запросами приходили чаще всего? Что сегодня волнует заказчиков в первую очередь? 

Э. Р.: Если говорить про бизнес, то главный запрос здесь довольно простой: «Я хочу видеть данные здесь и сейчас, хочу получать аналитику и отчёты в режиме реального времени».

У технических специалистов вопрос уже другой. Для них важно понять, как построить такую систему, чтобы она была экономичной и с точки зрения внедрения, и с точки зрения дальнейшей эксплуатации. Чтобы она решала те задачи, которые ставит бизнес, и при этом органично встраивалась в уже существующую ИТ-экосистему компании. Потому что в большинстве случаев эта экосистема уже работает, на ней держатся ключевые бизнес-процессы. Полностью перестраивать её только ради внедрения ещё одной системы — слишком дорого и, как правило, просто не имеет смысла.

Да, сложная задача. А если мы ещё сюда наложим разные стеки, например…

Э. Р.: Если вернуться к тому, с какими сложностями компании сталкиваются при построении таких систем, то всё начинается с выбора компонентов, из которых эта система будет состоять. Базовый компонент — и как раз тот рынок, на котором работаем мы, — это система хранения и обработки данных, а также управления ими.

В целом сегодня используют разделение: одна система отвечает за транзакционную нагрузку, другая — за аналитику. Если вернуться к примеру с платежами, то сначала мы записываем сам факт транзакции: платеж прошёл, отменился, изменился — вся эта информация фиксируется в транзакционной системе. А уже потом на этих данных строится аналитика. 

Что это означает для компании? Нужно отдельно потратиться на систему для транзакционной обработки, отдельно — на аналитическую систему, потом — на интеграцию между ними. А в перспективе ещё и на поддержку всей этой инфраструктуры.

Мы предлагаем другой подход. Не заставлять компанию выбирать между первым и вторым компонентом, а объединить эти возможности в одном решении, чтобы одна база данных могла закрывать обе потребности. Конечно, это не решает абсолютно все задачи аналитической системы. Но тот слой, который связан с хранением, управлением и обработкой данных, можно закрыть в рамках одного решения.

Что сегодня важнее: просто заменить зарубежную аналитическую СУБД или пересобрать подход к данным так, чтобы не получить новый дорогой контур?

Э. Р.: Ответ здесь очевиден, как мне кажется. Он в том, чтобы переосмыслить подход и заново посмотреть на архитектуру системы с учётом тех задач, которые сегодня стоят перед бизнесом.

Если взять импортозамещение, то в большинстве случаев мы имеем дело с архитектурой, которая была построена много лет назад. Она проектировалась под задачи своего времени, под другие объёмы данных, другие нагрузки и ожидания бизнеса. Сегодня всё изменилось. Масштабы выросли, задачи стали другими, да и окружение, в котором работает эта система, тоже изменилось.

Поэтому я бы предложила начать не с выбора технологии, а с возвращения к бизнес-задаче. Нужно понять, с какими данными мы работаем, как хотим ими управлять, где и как они будут использоваться повторно и каким образом новая система должна помочь решить эти задачи.

В разговорах с разработчиками часто звучит мысль, что основные проблемы возникают не при внедрении, а на этапе выбора решения. Какие три вопроса нужно задать себе до покупки аналитической СУБД, чтобы не усложнить инфраструктуру и при этом действительно закрыть задачи бизнеса?

Э. Р.: В первую очередь, как я уже говорила, нужно отталкиваться от задач бизнеса. Важно чётко понимать, какую именно задачу мы решаем, что поможет принимать решения быстрее и какие данные для этого нужны. Например, если я буду получать данные не за сутки, а за час, это действительно увеличит прибыль компании? Поможет бизнесу или нет?

Почему это важный вопрос? Потому что работа с данными в реальном времени — это не просто дополнительная возможность. Это ещё и требования к инфраструктуре, которая должна всё это обеспечить. Чем быстрее мы хотим получать данные, тем дороже становится сама система. Но далеко не каждому бизнесу такая скорость действительно нужна. Всё зависит от его задач и специфики.

Второй момент, на который я бы обратила внимание, — это экспертиза внутри компании. То есть тот стек технологий, к которому команда уже привыкла и на котором построены существующие системы. Потому что новая технология — это всегда хорошо, но после её внедрения кто-то должен будет эту систему сопровождать. И здесь важно не забывать о затратах на обучение команды, а также о том, как система будет восстанавливаться в случае каких-либо инцидентов. 

Поэтому второй вопрос должен звучать так: есть ли внутри компании экспертиза, которая позволит не только внедрить это решение, но и сопровождать его как минимум в ближайшие 2 года? И во сколько это обойдётся с точки зрения дальнейшей эксплуатации?

На ЦИПР привозят новинки, решения, чтобы похвастаться, поговорить об этом. Что у вас сегодня?

Э. Р.: В этом году на ЦИПР мы официально выводим на рынок новый продукт Postgres Pro AXE — систему управления базами данных под аналитическую нагрузку. Она позволяет работать и с аналитическими, и с транзакционными данными в рамках одного решения.

Идея этого продукта появилась как раз из тех проблем, о которых мы сегодня говорили. Например, как выбрать подходящую систему, с какими сложностями инженеры сталкиваются при эксплуатации. Почему им зачастую нужен не зоопарк разных решений, а более простая архитектура, построенная на меньшем количестве технологий, но при этом дающая больше пользы бизнесу.

В основе нашего решения лежит PostgreSQL. Поэтому командам, которым предстоит внедрять и сопровождать эту систему, не придётся осваивать что-то принципиально новое. Они смогут быстро начать с ней работать и в достаточно короткие сроки оценить её преимущества уже на практике.

На ЦИПР рядом ходят министры, руководители ведомств, много ключевых людей из отрасли. В открытой студии AM Live мы сделали формат открытого микрофона. Задаём всем спикерам один и тот же вопрос: если бы у вас была возможность обратиться к любому министру или любому ведомству, задать вопрос, дать совет или просьбу, чтобы это было? И кому именно?

Э. Р.: Раз у нас сегодня тема аналитики, то какие данные вы бы в первую очередь хотели получать, по каким темам? И что бы это изменило в ваших текущих процессах?

Это же вопрос к заказчикам.

Э. Р.: Они тоже наши заказчики. Когда мы говорим о заказчиках, важно понимать: они ориентируются на запросы тех людей, которые с ними работают. И, по сути, министры — это те же пользователи, те же потребители данных, на которые они опираются.

Если немного пофантазировать, какие у них могут быть запросы и сценарии? 

Э. Р.: Самое базовое, например: у меня есть активы, акции компании, вырастут они или нет? Произошло какое-то событие в мире — как это повлияет или не повлияет на экономику? Но здесь важно учитывать и масштаб таких решений.

И, возможно, даже интереснее другое. Если смотреть на более прикладные, узкие задачи, с которыми они сталкиваются в ежедневной работе с командами и ведомствами, что бы они хотели изменить? Какие ответы они хотели бы получить?

Эльмира, большое спасибо за интересный и откровенный разговор! Было очень познавательно!