Почему я решил посмотреть на запад

За двадцать с лишним лет работы в области управления данными я видел всё: от Excel-таблиц вместо MDM до попыток построить Data Governance на коленке. Видел, как компании тратят миллионы на внедрение систем, которые никто не использует. И видел, как правильный инструмент меняет всё: от культуры работы с данными до скорости принятия решений.

Сегодня российский рынок Data Management активно развивается, растёт осознание важности управления данными. Но любопытство берёт своё: а что там, на западе? Какие подходы, какие фишки, какие боли они решают?

Я решил начать с Collate, и выбор этот не случаен. Компания Collate владеет одним из самых популярных open source проектов в области управления метаданными — OpenMetadata. И под капотом своего облачного решения, конечно же, использует именно его. Это значит, что за коммерческим продуктом стоит зрелое open source ядро, проверенное сообществом.

Что такое Collate и при чём тут OpenMetadata

Для тех, кто не в курсе: OpenMetadata — это open source платформа для централизованного управления метаданными. Она помогает решать классические проблемы любой организации с данными:

• Где находятся нужные данные?

• Кто за них отвечает?

• Какого они качества?

• Откуда они приходят и куда уходят (lineage)?

• Что эти данные вообще значат (семантика)?

Collate (https://www.getcollate.io/) — коммерческая SaaS-версия OpenMetadata с дополнительными фичами:

• Managed-инфраструктура (не нужно разворачивать и поддерживать самим)

• AI-агенты и автоматизация

• Расширенные workflows

• Техподдержка и Customer Success

• Улучшенный UX

По сути, вы получаете OpenMetadata "из коробки" с готовой инфраструктурой и дополнительными плюшками, за которые нужно платить.

Что я увидел на вебинаре Collate в конце 2025 года

На последнем вебинаре команда Collate показывала итоги 2025 года, и я должен признать, что был впечатлён. Не маркетинговыми обещаниями (их я слышал достаточно), а конкретными фичами, которые реально решают боли практиков.

Давайте пройдёмся по ключевым возможностям.

1. Ask Collate — разговор с метаданными на естественном языке

Представьте: вместо того чтобы долго искать в каталоге данных нужную таблицу, вы просто спрашиваете "Покажи мне таблицы с клиентами, которыми владею я".

И система:

• Понимает контекст (кто вы)

• Ищет семантически (не только по названию "customers", но и по смыслу)

• Возвращает результат

• Предлагает следующие шаги

Более того, можно создавать новые термины глоссария прямо через диалог:

"Добавь новый термин в глоссарий Customer Success, назови его Net Retention Rate (NRR), создай определение"

И система:

• Создаст термин

• Сгенерирует определение на основе контекста

• Добавит синонимы

• Отправит на аппрув (если настроен workflow)

Да, это не уникальная фича — многие вендоры сейчас добавляют AI-чат. Но то, как это реализовано в Collate, впечатляет своей продуманностью: система понимает ваши права доступа, вашу роль, контекст предыдущих запросов.

2. Workflows и Custom Workflows — автоматизация governance-процессов

Одна из вечных проблем Data Governance — бюрократия. Чтобы создать термин в глоссарии, нужно пройти три согласования. Чтобы изменить схему таблицы, нужен аппрув от стюарда. И так далее.

С одной стороны, это правильно: governance — это про контроль. С другой стороны, это может превратиться в bottleneck, когда команды ждут аппрувы неделями.

Collate решает это через:

Стандартные workflows:

• Аппрув терминов глоссария

• Сертификация таблиц

• Согласование изменений

Custom workflows:

• Вы можете создавать свои workflows под любые сценарии

• "При изменении схемы таблицы tier 1: отправить задачу на ревью стюарду"

• "При падении теста качества: создать тикет в Jira"

• "При создании нового дата-продукта: запустить цепочку согласований"

На вебинаре показали статистику: количество несогласованных терминов глоссария упало с сотен до 17 благодаря автоматизации процесса аппрува.

3. Data Contracts — контракты на данные, которые реально понятны

Data Contracts — горячая тема последних лет. Идея проста: между производителем данных и потребителем заключается "контракт", который описывает:

• Схему данных

• Требования к качеству

• SLA (например, свежесть данных каждые 2 часа)

• Семантику (что означают поля)

• Политики безопасности и доступа

Проблема в том, что обычно контракты — это огромные YAML-файлы, в которых сложно разобраться.

Collate делает контракты визуальными и понятными:

• Удобный UI для создания и редактирования

• Всё структурировано по секциям (Schema, Semantics, Quality, Security)

• Можно задавать tier-уровни (tier 1, tier 2)

• Настраивать row/column filters

• Определять тесты качества и SLA

И главное — контракты можно выполнять. То есть система реально проверяет соответствие контракту, показывает статус (passed/failed), и вы видите, нарушается ли контракт.

4. Persona Customization — интерфейс под каждую роль

Проблема многих enterprise-систем — перегруженность интерфейса. Бизнес-пользователь видит кучу технических параметров, которые ему не нужны. А дата-инженер не видит того, что ему важно.

Collate позволяет создавать персоны (настраиваемые "профили" интерфейса):

Data Steward видит:

• Governance

• Observability

• Lineage

• KPIs

• Glossary approvals

Business User видит:

• Tiered tables (данные по уровням важности)

• Dashboards

• Data Products

• Metrics

Governance Analyst видит:

• Automations

• Glossaries

• Workflows

• PII classification

И вы можете создавать свои персоны, настраивая:

• Какие разделы доступны

• Какая homepage показывается

• Какие элементы навигации видны

Это как Netflix, где у каждого пользователя свой персонализированный интерфейс.

5. AI Agents — автоматизация рутины

2025 год назвали годом AI, и Collate активно это использует. В платформу встроены AI-агенты, которые помогают автоматизировать рутинные задачи:

• Auto-classification — автоматическая классификация данных (PII, финансовые данные и т.д.)

• Auto DQ tests — автоматическое добавление тестов качества данных

• Auto-documentation — генерация описаний для таблиц и полей

• Data tiering — автоматическое определение уровня важности данных

Например, агент может пройтись по всем таблицам в схеме, найти поля с email, phone, passport и автоматически проставить PII-теги. Или создать базовые тесты качества (not null, uniqueness, freshness) для критичных таблиц.

6. Metadata Gathering — 100+ коннекторов

Одно из важнейших преимуществ OpenMetadata (и, соответственно, Collate): огромное количество коннекторов. Платформа умеет собирать метаданные из:

• Databases: PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server, Snowflake, BigQuery, Redshift и т.д.

• Dashboards: Tableau, Power BI, Looker, Metabase и т.д.

• Pipelines: Airflow, dbt, Dagster и т.д.

• Messaging: Kafka, Pulsar

• Storage: S3, HDFS, GCS

• APIs: через REST API коннекторы

• Data Observability: интеграция с Monte Carlo, Datafold и т.д.

Настройка коннектора: дело 5-10 минут. Указываете connection details, выбираете, что собирать (metadata, lineage, usage, profiling), настраиваете расписание.

Эти метаданные затем используются для построения lineage, semantic models, quality checks и работы AI-агентов.

А что с российским контекстом?

Хорошо, скажете вы, всё это звучит прекрасно. Но как это применимо к российским реалиям?

И вот здесь начинается самое важное.

Наблюдая темпы, с которыми Collate выходит на рынок, агрессивность коммерциализации и стратегию монетизации, у меня возникает обоснованное опасение: рано или поздно компания может принять решение о закрытии OpenMetadata как open source проекта.

Логика проста: зачем поддерживать бесплатную версию, когда у вас растущая клиентская база в коммерческом продукте? Достаточно создать критическую массу зависимых пользователей, а затем плавно перевести их в платную подписку. Это классическая стратегия "open core" → "commercial only", которую мы уже видели в индустрии не раз.

Да, сейчас OpenMetadata активно развивается, сообщество живое. Но вспомните истории HashiCorp (Terraform), Elastic, MongoDB, Greenplum — все они меняли лицензии, закрывали части функциональности, вынуждали пользователей переходить на коммерческие версии.

Для российских компаний это означает:

• Риск внезапной потери доступа к обновлениям

• Невозможность самостоятельно поддерживать форк (нехватка экспертизы)

• Вынужденную зависимость от западного вендора в критичной инфраструктуре

Выводы: что стоит вынести из этого обзора

Посмотрев на Collate, я сформировал для себя несколько важных выводов:

1. Data Governance действительно становится умнее
AI-агенты, автоматизация, natural language interface: это не маркетинговые обещания, а работающие инструменты. Западные вендоры серьёзно инвестируют в снижение барьера входа и автоматизацию рутины. Это направление развития, которое стоит взять на заметку.

2. "Open source" — не гарантия независимости
История показывает: open source проекты, за которыми стоят коммерческие компании, рано или поздно меняют правила игры. Особенно когда достигают критической массы пользователей. Не стоит строить иллюзии о том, что OpenMetadata навсегда останется открытым.

3. Процесс всегда важнее инструмента
Самая крутая платформа не решит проблемы, если в компании нет культуры работы с данными, не определены роли, нет понимания, зачем это всё нужно. Data Governance в первую очередь про людей и процессы.

4. Западные практики опережают, но не стоит слепо копировать
Да, западные практики Data Governance на несколько лет впереди. Да, у них крутые инструменты. Но это не значит, что нужно бездумно их внедрять. Нужно понимать контекст, риски, долгосрочную стратегию.

5. Учитесь у лучших, но стройте своё
Смотреть на западные решения нужно, чтобы понимать тренды, подходы, лучшие практики. Но критичную инфраструктуру стоит строить на решениях, которые вы контролируете или можете контролировать.

Что дальше?

Для себя я решил продолжить серию обзоров инструментов Data Governance, но с более критичным взглядом. В следующий раз опишу свой практический опыт попытки использования Collate, и там далеко не всё так красиво, как в их вебинарах.

Понимать западные практики нужно. Но строить критичную инфраструктуру стоит на том, что вы можете контролировать сами!

Если тема интересна — подписывайтесь на мой телеграм-канал Мастер Данных, там я пишу почти каждый день и делюсь своими наблюдениями и оценками.

А как вы решаете задачи Data Governance в своих компаниях? Используете западные платформы, отечественные решения или строите что-то своё?

Полезные ссылки:

• Collate: https://www.getcollate.io/

• OpenMetadata: https://open-metadata.org/