Knowledge Lab.

DATA GOVERNANCE / DATA PLATFORMS / AI

Независимая практика

Из данных
в знания.

Превращаем корпоративные данные в знания для людей и AI.

Выстраиваем управление данными, создаём корпоративные платформы данных и аналитики, разрабатываем AI-системы.

Проекты
340точек
2класса
1границ
0изменений
ЖмиВращай
Трёхмерное разделение классовДва облака точек по разные стороны нелинейной разделяющей поверхности в пространстве трёх признаков. Сцену можно вращать.
данные информация знания

Проекты

Опыт в корпоративных средах.
От архитектуры до реализации.

01 / PREDICTIVE ANALYTICSPLANNING + PREDICTION
Планирование и прогноз для удовлетворённости клиентов

МЕТАЛЛУРГИЯ

Контроль заказов для минимизации рисков и лояльности клиентов

Статистическая модель прогнозирования комплектации заявок и автоматическое формирование очереди заказов.

ЭФФЕКТ
≈ 0

вероятность штрафа из-за переноса срока готовности заказа

+15%

к скорости передела сборки готовой продукции

90+%

точность модели прогноза комплектации заказов, способствующая повышению лояльности клиентов

Подробнее о проекте

Автоматизировано формирование очереди комплектации заказов. Решение оптимизировало работу производственного участка, свело к нулю проблемы из-за необходимости пересобирать заказы.

Разработана статистическая модель прогноза комплектации заявок. Прогноз дал менеджерам больше времени для реакции на проблемы и сделал взаимодействие с клиентами по заказам прозрачнее.

02 / INDUSTRIAL ANALYTICSPRODUCTION OPTIMIZATION
Данные производства — в решения

МЕТАЛЛУРГИЯ

Оптимизация сердца производства за счёт анализа данных

Создание аналитического продукта на данных АСУТП: от производственных сигналов до метрик для принятия решений.

ЭФФЕКТ
5 секунд

скорость обновления данных в аналитическом решении

100%

покрытие участка цепевязания

+30%

к скорости работы передела — эффект измеряется в сотнях тысяч рублей в день

Подробнее о проекте

Управление созданием аналитического продукта, работа с аналитиками и производственными подразделениями. Проверка продуктовых гипотез и развитие решения по обратной связи пользователей.

Построение пирамиды метрик для оценки продукта и принятия решений на основе данных. Реализация продукта дала измеримый результат для всего производства.

03 / AI FOR DATA GOVERNANCERAG + AI AGENT
Каталог наполняется валидными знаниями о данных

РЕСТОРАННЫЙ БИЗНЕС · РЕШЕНИЕ РАЗРАБОТАНО

AI описывает данные.
Владелец подтверждает смысл.

Бизнес-процесс и AI-агент для наполнения OpenMetadata: описания таблиц и колонок, бизнес-контекст и управляемое согласование.

ЭФФЕКТ
93%

покрытие описаниями в целевом контуре: 21 схема, 2 128 таблиц, 25 216 полей

91%

качество описания

  • Сокращена ручная подготовка описаний аналитиками и стюардами. Описания, статусы и история согласования сохраняются в каталоге; владелец получает задачу на проверку бизнес-смысла
  • Решение встроено в OpenMetadata, настраивается через интерфейс
Подробнее о проекте

Агент находит таблицы и представления Greenplum без качественных описаний, анализирует структуру и сэмплы данных. Далее формирует контекст из RAG Confluence и связанных описанных объектов в OpenMetadata. Далее внутренняя LLM готовит описание объекта и каждой колонки, передаёт в OMD.

Решение определяет домен, возможные связи, признаки персональных данных и проблемы качества. Перед публикацией проверяет полноту и структуру результата, сохраняет исходное состояние объекта и защищает ручные изменения.

Реализованы режимы заполнения пропусков, обработки по тегу и обновления агентских описаний; фильтры, лимиты, dry-run и диагностика. Запуск встроен в ingestion-процесс OpenMetadata с оркестрацией Airflow.

После публикации агент создаёт задачу согласования: владелец объекта → владелец домена → резервная команда. Владельцы получают сводные уведомления; итоговый бизнес-смысл проходит согласование человеком.

04 / AGENTIC ANALYTICSOPENCLAW SKILLS + MCP + SEMANTIC LAYER
Любой запрос проходит стадии: семантика → проверка → выполнение

РЕСТОРАННЫЙ БИЗНЕС · В РАЗРАБОТКЕ

Аналитика, которой
можно задать вопрос.

Корпоративный AI-аналитик: от бизнес-вопроса до валидного SQL и отчёта на данных источника.

ОЖИДАЕМЫЙ ЭФФЕКТ
  • Самостоятельная аналитика для бизнеса: ответы по согласованным метрикам с проверяемым SQL, источниками и контролем выполнения
  • 100% валидной семантики в OpenMetadata
  • Метаданные DWH, выполнение запросов на данных Lakehouse
  • Human-in-the-loop: пользователь контролирует и разрешает выполнение запроса
  • Память агента
Подробнее о проекте

Агент сопоставляет вопрос с подтверждёнными терминами и метриками, проверяет зерно данных, фильтры и допустимые связи. Выполнение разрешается только после контрольных проверок и явного согласия пользователя.

DWH / GP задаёт канонические объекты, OpenMetadata — бизнес-семантику, Lakehouse / Trino — отдельный контур чтения. OpenClaw получает компактный контекст через специализированные MCP.

Ответ сопровождается SQL, периодом, фильтрами, источниками и идентификатором выполнения.

05 / DATA ARCHITECTUREDATA PLATFORM
Данные и инструменты для аналитики

МЕТАЛЛУРГИЯ

Единая платформа
для аналитики и Data Science.

Платформа данных и аналитики на открытом программном обеспечении: хранилище, BI и инструменты продвинутой аналитики на Python.

ЭФФЕКТ
  • Появилась возможность разрабатывать аналитические продукты
  • Сократился Time-to-Market аналитических продуктов: разработка и вывод решений стали быстрее
  • В 20+ раз увеличилась скорость работы некоторых data-продуктов
  • Повысилось качество данных и решений для производства и бизнеса
Подробнее о проекте

Проектирование и реализация платформы, объединяющей хранение и интеграцию данных с инструментами BI, продвинутой аналитики и Data Science. Интеграции с корпоративными системами: SAP, MES Wonderware, АСУТП, PostgreSQL и другими источниками. Apache Airflow, Docker, JupyterLab и ShinyProxy — инструменты платформы. Формирование инженерной команды и организация эксплуатации платформы.

Перенос сложной отчётной логики на платформу из SAP ускорил формирование данных в десятки раз. Платформой пользовались специалисты Data Science и аналитики данных, работающие на Python. Для самостоятельной работы подготовлены инструменты, инструкции и шаблоны на Python и Power BI. Реализован пилот Data Governance.

06 / BUSINESS SEMANTICSDATA GOVERNANCE
Общий язык для бизнеса на базе единой DG платформы

НЕФТЕГАЗ

Управление данными
в масштабе корпорации

Развитие бизнес-глоссария, продуктов управления данными и сервисов качества.

ЭФФЕКТ
60 000+

пользователей подключено к бизнес-глоссарию

97%

SLA сервиса платформы Data Governance: рост с 47% за 3 месяца

  • Доказанные метрики процессов на основе данных
  • Найдено open-source решение для импортозамещения системы Data Quality
Подробнее о проекте

Руководство развитием продуктов управления данными в масштабе корпорации. К бизнес-глоссарию подключено более 60 000 пользователей: согласованная бизнес-семантика стала доступна сотрудникам для работы с данными и взаимодействия между подразделениями.

Развитие поддержки и повышение качества сервиса платформы Data Governance. За три месяца показатель SLA вырос с 47% до 97%. Организация работы команды с использованием ITSM и Scrum, развитие требований к сервису и математически обоснованной методики расчёта SLA.

Разработка и обоснование метрик процессов на основе данных. Показатели дают проверяемую основу для оценки работы процессов и принятия управленческих решений.

Поиск и оценка решений с открытым исходным кодом для импортозамещения системы Data Quality. Найдено open-source решение; проработаны функциональные и нефункциональные требования. Параллельно проводились развёртывание и анализ OpenMetadata как инструмента качества данных.

07 / DATA TRANSFORMATIONDG + BI + MLOPS + AI
Качество данных, аналитика и AI для бизнеса

ЛИЗИНГ

Данные, аналитика и AI для лизингового бизнеса

Анализ зрелости Data Governance, построение платформы данных, внедрение Data Quality, развитие MLOps-платформы, импортозамещение BI и хранилища, RAG и AI.

ЭФФЕКТ
×2

качество данных для риск-модели благодаря процессам Data Quality

3

внедрённых процесса Data Governance

15%

доля хранилища, перенесённая с MS SQL Server на PostgreSQL

  • Разработана архитектура MLOps-платформы и внедрена часть инструментов
  • Импортозамещение Qlik Sense на FineBI
  • Разработаны RAG для бизнес-задач и модель для обучения менеджеров
Подробнее о проекте

Анализ зрелости Data Governance и построение платформы данных. Внедрены три DG-процесса, выделены домены, владельцы и стюарды данных. Процессы Data Quality позволили измеримо повысить качество некоторых элементов данных.

Разработана архитектура MLOps-платформы и внедрена часть инструментов. Выполнен переход с Qlik Sense на FineBI и перенос 15% хранилища с MS SQL Server на PostgreSQL.

Разработаны RAG для бизнес-задач и AI-модель для обучения менеджеров.

Три направления.
Единая система.

Бизнес-смысл и инженерная реализация
работают вместе.

01

Data Governance

Владение данными, бизнес-глоссарий, каталог данных и управление качеством данных.

02

Платформы данных
и аналитики

EDW, Lakehouse, интеграции и BI. От источников до данных, готовых к использованию.

03

Семантические слои
и AI-системы

Бизнес-контекст для агентов, согласованные метрики и проверяемая аналитика.

ВНУТРИ ТЕХНОЛОГИИ

Контекст имеет
значение.

Языковая модель работает с представлениями токенов. Корпоративный агент дополнительно нуждается в бизнес-семантике, разрешённых источниках и правилах выполнения.

Мы связываем эти уровни в одну управляемую систему.

TRANSFORMERDECODER BLOCK
Упрощённая схема · pre-norm decoder-only Transformer
CORPORATE CONTEXTRAG + TOOLS
КОРПОРАТИВНЫЕ ЗНАНИЯБизнес-глоссарий · метрики · документыРАЗРЕШЁННЫЕ ИСТОЧНИКИКаталог данных · DWH · LakehouseRAG + MCPПоиск контекста и доступ к инструментамКОНТЕКСТ ДЛЯ МОДЕЛИВопрос · определения · правила · источникиЯЗЫКОВАЯ МОДЕЛЬTransformer — схема слеваПРОВЕРКА И ОТВЕТВалидация · согласование · источники
Корпоративные знания — в контекст модели

ЛЮДИ ЗА СИСТЕМАМИ

Сергей
Панов.

Лидер Knowledge Lab

Chief Data Officer, Lead Data Governance. От стратегии управления данными до платформ аналитики и корпоративных AI-систем.

Выстраивание команд, внедрение процессов и инструментов Data Governance, создание платформ данных и аналитики с подтверждёнными эффектами для бизнеса. Синергия управленческого опыта с инженерной практикой: SQL, Python, архитектура платформ и разработка AI-агентов.

Математическое образование, академические исследования и преподавание сформировали единый подход: точный бизнес-смысл, обоснованные методы и проверяемые результаты.

Банковский секторЛизингМеталлургияНефтегазРесторанный бизнес

СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ

Обсудим вашу задачу?

Data Governance, платформа аналитики
или корпоративный AI — определим точку старта.

QR-код Telegram @s_v_panovНаписать в Telegram
Telegram @s_v_panov+7 953 588-88-83
Написать на сайте

Для тех, кто дочитал до конца