Что такое озеро данных (data lakes)

Озеро данных вместо болота: как выбрать архитектуру хранения данных для бизнеса

Компании собирают рекордные объемы информации, но далеко не всегда умеют извлекать из нее ценность. Данные хранятся в десятках систем, дублируются, теряют актуальность, а аналитика превращается в долгий и дорогой процесс. Именно поэтому все больше организаций пересматривают подход к хранению информации, выбирая между озерами данных, корпоративными хранилищами и витринами данных. Разбираемся, что и для каких целей подходит лучше всего.

Объем мирового рынка хранения данных и российские тренды

По данным аналитиков Market Research Future, мировой рынок Data Warehouse as a Service в 2025 году оценивается примерно в $6,5 млрд, а в 2026 году — уже почти $8 млрд. Среднегодовой темп роста прогнозируется на уровне 23–24 % благодаря миграции в облако и развитию ИИ. Что касается рынка озер данных, рынок, по оценке Fortune Business Insights, в 2025 г. достиг $11 млрд, а в 2026-м его ждет увеличение до $13,8 млрд.

Что касается российских реалий, по данным Yandex Cloud (2025), корпоративные хранилища данных используются почти во всех отраслях: банках, телекоме, ритейле, промышленности, логистике и электронной торговле. После ухода западных поставщиков многие компании одновременно решают две задачи: миграцию с Oracle, Teradata, SAP, BW и Microsoft и модернизацию архитектуры хранения данных. Вместо простого переноса старых хранилищ все чаще строятся новые платформы, на которых корпоративное хранилище сочетается с озером данных и витринами.

Так, Сбербанк внедрил корпоративную Data Platform для внутренних сервисов и ИИ, Т-Банк разработал собственную аналитическую платформу для скоринга, антифрода и персонализации на основе озера данных. X5 Group использует озеро данных для прогнозирования спроса, логистики и персональных предложений, а «Северсталь» — для анализа технологических процессов и предиктивного обслуживания оборудования.

Понятия: озеро данных, хранилище данных, витрины данных

Разберемся с терминологией. Data Lake (озеро данных) — это централизованное хранилище для хранения больших объемов информации в исходном виде. В отличие от классических баз данных, здесь можно размещать структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные: таблицы, журналы событий, изображения, видео, документы, сообщения датчиков интернета вещей, логи приложений и многое другое.

Главная особенность озера данных в том, что информация загружается практически без предварительной обработки. Ее структура определяется уже во время анализа, а не на этапе загрузки. Такой подход называют schema-on-read — «схема при чтении». Благодаря этому компании могут быстро накапливать данные и использовать их для самых разных задач: построения отчетности, машинного обучения, прогнозирования спроса или разработки новых цифровых сервисов.

Популярность Data Lake во многом связана с развитием технологий больших данных и искусственного интеллекта. Современные ML-модели требуют доступа к огромным массивам разнородной информации, которую традиционные хранилища далеко не всегда способны эффективно обрабатывать.

Data Warehouse (DWH) — корпоративное хранилище данных, предназначенное прежде всего для аналитики и формирования отчетности. Перед загрузкой информация проходит очистку, нормализацию и приводится к единому формату. Только после этого она становится доступной аналитикам. В отличие от озера данных здесь используется принцип schema-on-write — «схема на запись», где структура определяется заранее. Такой подход обеспечивает высокое качество данных, предсказуемую производительность запросов и стабильную работу BI-систем.

Витрина данных (Data Mart) — это специализированный раздел корпоративного хранилища, ориентированный на конкретное подразделение или бизнес-задачу. Например, финансовый департамент работает со своей витриной, содержащей информацию о доходах, расходах и бюджетах, тогда как отдел продаж использует собственный набор данных о клиентах, сделках и выручке. Такой подход сокращает объем обрабатываемой информации, ускоряет выполнение запросов и позволяет сотрудникам получать только те данные, которые действительно необходимы в работе.

Разные архитектуры решают разные задачи?

Data Lake хранит практически любые данные без предварительной подготовки и подходит для исследований, Big Data и применения искусственного интеллекта. Data Warehouse содержит уже обработанные и проверенные данные для корпоративной аналитики. Data Mart — это, скорее, специализированная часть хранилища для отдельных подразделений или направлений бизнеса.

Именно поэтому сегодня многие организации используют не одно решение, а комбинируют сразу несколько подходов: озеро данных становится единой площадкой хранения информации, корпоративное хранилище отвечает за проверенную аналитику, а витрины обеспечивают быстрый доступ пользователей к необходимым показателям.

На практике выбор между Data Lake и Data Warehouse редко сводится к вопросу «что лучше». Гораздо важнее понять, какие задачи предстоит решать компании. Если бизнесу необходима оперативная управленческая отчетность с едиными показателями и строгим контролем качества информации, чаще выбирают корпоративное хранилище данных. Если же организация работает с постоянно растущими массивами разнородной информации, экспериментирует с алгоритмами машинного обучения или анализирует данные из десятков источников, более гибким вариантом становится озеро данных.

Различаются решения и с точки зрения экономики. Подготовка данных для Data Warehouse требует времени и значительных ресурсов: необходимо разработать модель данных, настроить процессы очистки и трансформации, обеспечить контроль качества. В Data Lake информация может поступать практически сразу после получения, что ускоряет запуск новых аналитических проектов. Однако эта гибкость требует более тщательного управления, иначе озеро быстро превращается в так называемое «болото данных» — хранилище, где нужную информацию невозможно быстро найти или использовать. Разберем плюсы и минусы озера данных и корпоративного хранилища.

Data Lake:

• обеспечивает высокую масштабируемость и возможность хранить данные практически любого формата;

• имеет сравнительно невысокую стоимость хранения больших объемов информации;

• обладает гибкостью для задач Data Science, машинного обучения и разработки новых сервисов.

При этом озеро данных предъявляет высокие требования к качеству управления метаданными, каталогизации и контролю доступа. Без этих механизмов эффективность аналитики быстро снижается.

Data Warehouse, напротив, предлагает проверенные, структурированные данные и высокую производительность аналитических запросов. Недостатками остаются более длительное внедрение, высокая стоимость развития и меньшая гибкость при работе с новыми типами информации.

Во многих компаниях эти подходы уже не конкурируют между собой. Все чаще используется гибридная архитектура: Data Lake становится основным слоем хранения, а Data Warehouse — инструментом формирования корпоративной отчетности.

При выборе архитектуры необходимо учитывать не только объем данных, но и цели их использования. Если ключевой задачей остается подготовка финансовой или управленческой отчетности, корпоративное хранилище зачастую оказывается наиболее рациональным решением. Если же организация развивает цифровые сервисы, внедряет генеративный ИИ, анализирует потоковые данные или работает с мультимедийным контентом, возможности Data Lake становятся значительно шире.

Большое значение имеют и организационные факторы: уровень зрелости управления данными, наличие специалистов по Data Engineering, требования регуляторов к хранению информации, а также бюджет проекта. Именно поэтому архитектура хранения сегодня рассматривается как стратегическое решение, которое должно учитывать планы развития бизнеса на несколько лет вперед.

На практике Data Lake часто становится фундаментом для крупных цифровых проектов, где требуется объединить информацию из десятков источников. В банковской отрасли озера данных используются для построения антифрод-систем. В едином контуре собираются транзакции, история операций клиентов, данные мобильного банка, геолокация, сведения о действиях пользователя и внешние источники. Такой подход позволяет алгоритмам машинного обучения выявлять мошеннические операции практически в режиме реального времени.

В ритейле Data Lake объединяет информацию из ERP-, CRM- и POS-систем, интернет-магазина, программы лояльности, мобильного приложения, складской логистики и маркетинговых платформ. Это дает возможность строить персональные рекомендации, прогнозировать спрос, рассчитывать ассортимент отдельных магазинов и оптимизировать цепочки поставок.

Промышленные предприятия используют озера данных для хранения телеметрии с тысяч датчиков и производственного оборудования. На основе этих данных строятся модели предиктивного обслуживания, позволяющие прогнозировать поломки и сокращать внеплановые простои. Телеком-операторы анализируют сетевые события, нагрузку на базовые станции, пользовательский трафик и обращения в службу поддержки.

Все чаще Data Lake становится базой и для проектов генеративного искусственного интеллекта. Именно в нем аккумулируются корпоративные документы, переписка, базы знаний и другие источники, которые затем используются при обучении внутренних LLM и ИИ-агентов.

Технологии и архитектура озер данных

Современные озера данных редко представляют собой единое пространство без внутренней структуры. Наиболее распространенной считается многоуровневая модель хранения.

На первом уровне размещаются «сырые» данные, поступающие непосредственно из информационных систем без изменений. Далее информация очищается, устраняются дубликаты, приводятся форматы и проверяется качество. На следующем этапе формируются уже подготовленные наборы данных, пригодные для аналитики, обучения моделей искусственного интеллекта и передачи в корпоративное хранилище. Такой подход позволяет одновременно сохранить исходную информацию и обеспечить работу аналитиков с качественными, проверенными данными.

Также Data Lake — это не просто файловое хранилище, а целая экосистема сервисов. Обычно она включает слой хранения данных, механизмы их загрузки, каталог метаданных, инструменты обработки, средства управления доступом и платформы аналитики.

В качестве хранилища могут использоваться объектные S3-совместимые системы или облачные сервисы. Для обработки данных широко применяются Apache Spark, Hadoop, Apache Flink и другие платформы распределенных вычислений. Все более важную роль играют каталоги данных, позволяющие быстро находить нужную информацию и контролировать ее происхождение.

Часто задаваемые вопросы

Не всегда. Для регламентированной отчетности корпоративное хранилище остается более подходящим решением.

В большинстве случаев — Data Lake, поскольку оно позволяет работать с данными любых форматов.

Да, если бизнес активно накапливает разнородные данные и планирует использовать машинное обучение или продвинутую аналитику.

Подведем итог

Для большинства крупных компаний сегодня наиболее эффективной становится комбинация подходов хранения данных, что позволяет одновременно развивать искусственный интеллект, поддерживать качественную отчетность и масштабировать цифровые сервисы. В то же время развитие искусственного интеллекта заметно меняет требования к корпоративным данным. Если раньше основными потребителями информации были BI-системы, то теперь компании готовят массивы данных для обучения больших языковых моделей, интеллектуальных помощников и агентных ИИ-систем.

Поэтому в ближайшем будущем рынок ждет усиления автоматизации управления качеством данных и более широкого применения технологий Data Governance. Все больше внимания сегодня уделяется безопасности, каталогизации и отслеживанию происхождения данных, поскольку именно эти механизмы позволяют избежать превращения озера данных в неуправляемое хранилище.