Tengri Data: как бизнес монетизирует данные и зарабатывает на них

В интервью директор по продукту Tengri Data Николай Голов разъясняет, как компании превращают данные в прибыль, почему не всем это удаётся и какое решение предлагает его платформа.

Что можно монетизировать

Практически любые корпоративные данные пригодны для монетизации. Их делят на два блока:

1. Внутренние данные:информация о заказах;
   бюджет и его исполнение;
   финансовые данные;
   сведения о складских запасах и остатках;
   данные о технических системах.
   
2. Данные о клиентах (наиболее ценные):поведение;
   предпочтения;
   геолокация;
   покупки и сделки;
   поездки.
   

Важно: монетизация — не то же самое, что продажа персональных данных. Это использование информации для принятия бизнес‑решений: например, о скидках, ценообразовании, выборе поставщиков.

Как компании зарабатывают на данных: примеры практик

• Скоринг в финансах. Банки и страховые компании анализируют данные о клиентах, чтобы оценить благонадёжность и принять решение о кредите или страховке.
• Прогнозирование продаж. Оптимизирует закупки и управление остатками, повышает оборачиваемость капитала (актуально для ретейла, нефтепереработки, фармакологии).
• Динамическое ценообразование. Переоценка товаров в реальном времени с учётом спроса.
• Персонализированные рекомендации. Таргетированные предложения, напоминания о корзине, акции — стимулируют покупки.
• Оптимизация сервисов. Например, компания на рынке объявлений увеличила выручку на 15 % за счёт алгоритмов, сокративших потребность в модераторах.

Почему монетизация не всегда удаётся

1. Технологические сложности:объём данных вырос, но проблема скорости обработки остаётся (например, рекомендательная система должна работать почти в реальном времени);
   машинное обучение помогает, но не заменяет грамотной организации процесса.
   
2. Организационные барьеры:ожидание мгновенного результата («залили данные — получили прибыль»);
   недооценка этапов работы: загрузка, доставка, структурирование, очистка, анализ, проверка гипотез, коммерциализация;
   нечёткость целей и метрик успеха.
   

Tengri Data: платформа для комплексной работы с данными

Ключевые особенности:

• основана на подходе Open LakeHouse: данные организованы так, что с ними легко и безопасно работать без привязки к одному поставщику;
• разделяет обработку и хранение — система остаётся быстрой и экономичной при росте объёмов данных и числа аналитиков;
• единое окно для всех этапов: забор данных, сохранение в базу, запуск ML‑алгоритмов, визуализация, обмен результатами;
• ИИ‑агенты помогают аналитикам: пишут код, находят и исправляют ошибки;
• безопасность обеспечивается единым дистрибутивом, строгим контролем доступа и мгновенным отзывом прав при увольнении сотрудника;
• поддерживает SQL и все библиотеки Python;
• ориентирована на Linux Debian / Astra Linux.

Преимущества для бизнеса

• Упрощённая интеграция: устанавливается одним пакетом, не требует множества отдельных решений.
• Снижение затрат на персонал: достаточно одного аналитика и специалиста по ML.
• Масштабируемость: легко увеличить охват в 10–1000 раз.
• Многофункциональность: от аналитики до рекомендательных систем (в перспективе — дата‑сервисы с транзакционными базами данных).

Перспективы развития

Tengri Data продолжает совершенствоваться:

• развивает ИИ‑агентов («цифровых сотрудников») для помощи в анализе;
• планирует внедрение дата‑сервисов — лёгких микросервисов с собственными базами данных, доступных через API;
• стремится стать многофункциональной базой реального времени, поддерживающей рекомендательные системы и другие прикладные задачи.

Итог

Монетизация данных — это длительный процесс, требующий не только технологий, но и чёткой организации, постановки целей и измерения результатов. Платформа Tengri Data предлагает комплексное решение, которое:

• упрощает работу с большими массивами данных;
• снижает операционные затраты;
• повышает безопасность;
• открывает доступ к продвинутой аналитике и ИИ‑инструментам.

Сообщение Tengri Data: как бизнес монетизирует данные и зарабатывает на них появились сначала на Автомикс.