Snowflake и Salesforce возглавляют стандарт данных для ИИ

Snowflake, Salesforce, dbt Labs и более десятка других технологических компаний объявили во вторник о создании универсального стандарта определения и совместного использования бизнес-данных на различных платформах. Это решение призвано устранить то, что руководители называют главным узким местом в сфере искусственного интеллекта.

Инициатива Open Semantic Interchange (OSI) объединяет заклятых конкурентов, которые пришли к выводу, что несогласованные определения данных в корпоративных системах препятствуют масштабированию ИИ. Проект поддерживается компанией BlackRock, в нем также участвуют Alation, Atlan, Blue Yonder, Cube, Hex, Honeydew, Mistral AI, Omni, RelationalAI, Select Star, Sigma и ThoughtSpot. Совместно они разработают первую независимую от поставщиков спецификацию семантических метаданных — своего рода «розеттский камень» для бизнес-данных.

«Мы занимаемся не тем, чтобы запирать данные на замок, а тем, чтобы делать их доступными и ценными, — заявил Кристиан Клайнерман (Christian Kleinerman), исполнительный вице-президент Snowflake по продуктам, в эксклюзивном интервью VentureBeat. — Главный барьер, с которым сталкиваются наши клиенты при получении окупаемости инвестиций в ИИ — это не конкуренты, а фрагментация данных».

Любая модель ИИ терпит неудачу, когда продажи и маркетинг не могут прийти к единому мнению о том, что такое «клиент»

Эта инициатива затрагивает проблему, которая преследует корпорации со времен зарождения бизнес-вычислений, а теперь ставит под угрозу внедрение ИИ: каждая программная система определяет бизнес-метрики по-своему. Торговая платформа ретейлера может классифицировать «активного клиента» как человека, совершившего покупку за последние 90 дней, в то время как маркетинг определяет тот же термин как любого пользователя, проявившего активность по отношению к контенту за последний месяц. Модели ИИ, обученные на обеих системах, выдают ненадежные прогнозы и подрывают доверие к выводам, сгенерированным искусственным интеллектом.

«Представьте себе бизнес, который обучает модели ИИ прогнозированию оттока клиентов, — пояснил Клайнерман. — Когда модель ИИ извлекает данные из обеих систем [с разными определениями], она в конечном итоге сталкивается с противоречивыми трактовками. Эта несогласованность делает ИИ менее точным и затрудняет его масштабирование».

Этот семантический хаос обходится компаниям в миллионы. Команды специалистов по работе с данными и ИИ тратят недели на согласование противоречивых определений и переформатирование данных перед началом ИИ-проектов, что увеличивает операционные расходы и задерживает вывод ИИ-приложений на рынок. Многие компании обнаруживают, что обещания ИИ как мультипликатора производительности сводятся на нет ручным трудом, необходимым для подготовки несогласованных данных.

Tableau и Snowflake отложили конкуренцию в сторону ради исправления экосистемы данных

Это сотрудничество разрушает традиционную динамику конкуренции на рынке корпоративного ПО. Подразделение бизнес-аналитики Salesforce Tableau, которое напрямую конкурирует с несколькими участниками OSI, выступает соруководителем инициативы наряду со Snowflake.

«Эта инициатива имеет трансформационное значение, потому что речь идет не о том, что какая-то одна компания владеет стандартом, а об объединении усилий всей индустрии», — рассказал Саудар Джонс (Southard Jones), директор по продуктам Tableau, в эксклюзивном интервью VentureBeat. — Будущее ИИ зависит от доверия, а доверие начинается с последовательных и надежных данных».

Джонс сообщил, что Tableau предоставит свой проект независимого от поставщиков семантического слоя, опираясь на многолетний опыт создания инструментов бизнес-аналитики. «Наша работа всегда заключалась в том, чтобы придавать данным четкий бизнес-смысл — определять метрики, бизнес-логику и контекст так, чтобы люди во всей компании могли им доверять. С помощью OSI мы берем эти знания и кодируем их в открытый стандарт».

Решение следовать открытому и совместному подходу признает, что проприетарные семантические стандарты потерпели неудачу. «Что делает этот стандарт уникальным, так это фокус на аналитических моделях на базе SQL и включение метаданных, специфичных для ИИ, таких как пользовательские инструкции и синонимы», — отметил Клайнерман. Существующие стандарты метаданных, такие как RDF и OWL, не имеют механизмов компиляции, необходимых для современных ИИ-приложений.

Технический проект обещает мгновенную совместимость с существующими инструментами

OSI нацелен на семантический уровень — на бизнес-смысл данных, а не только на их технические свойства. В спецификации используются определения файлов YAML, что обеспечивает немедленную совместимость с существующими инструментами, такими как семантический слой dbt.

«Наша поддержка этого стандарта будет практически мгновенной, — заявил Райан Сегар (Ryan Segar), директор по продуктам dbt Labs, в интервью VentureBeat. — Инженеры по работе с данными и аналитики теперь смогут работать с уверенностью, что их результаты будут применимы во всей экосистеме данных. Переделывание и дублирование работы уйдут в прошлое».

Стандарт включает в себя функции, специфичные для ИИ, такие как синонимы на естественном языке и бизнес-термины. «Сегодня модели ИИ часто вынуждены выводить связи из «сырых» метаданных, что может приводить к неверным интерпретациям и неточным результатам, — пояснил Франсуа Лопито (Francois Lopitaux), старший вице-президент ThoughtSpot по управлению продуктами, в эксклюзивном интервью. — Предоставив универсальный открытый стандарт, OSI даст ИИ-агентам — включая наш собственный Spotter — общий язык для понимания бизнес-контекста».

Крупнейшие корпорации требуют решений, поскольку инвестиции в ИИ буксуют из-за плохих данных

Спрос бизнеса на возможности ИИ подстегивает актуальность OSI. Snowflake сообщила, что почти половина новых клиентов во втором квартале 2026 финансового года выбрали платформу именно из-за ее возможностей в сфере ИИ, причем более 6100 клиентов используют ИИ-продукты компании еженедельно. В мае выручка компании за квартал впервые превысила $1 млрд, главным образом за счет спроса, связанного с ИИ.

Для создания первой спецификации OSI была сформирована специальная рабочая группа партнеров, хотя руководители воздержались от называния конкретных сроков. «Первая реакция клиентов на OSI оказалась исключительно положительной», — отметил Клайнерман, указав на высокий интерес со стороны организаций, желающих внедрить стандарт на раннем этапе.

BlackRock видит немедленные сценарии применения стандарта в финансовых услугах. «Платформа Aladdin объединяет процесс управления инвестициями с помощью общего языка данных на публичных и частных рынках, — сказал Дивакар Гоэл (Diwakar Goel), глобальный руководитель направления Aladdin Data в BlackRock. — Мы рады участвовать в инициативе Open Semantic Interchange, чтобы помочь создать общую, независимую от поставщиков спецификацию, которая не только упорядочит обмен данными, но и ускорит внедрение ИИ и бизнес-аналитики во всей финансовой индустрии».

Стандартизированные определения данных усилят конкуренцию, а не ослабят ее

Эта инициатива изменит принципы конкуренции между софтверными компаниями. Руководители утверждают, что стандартизация усилит конкуренцию, сместив поле боя с определений данных на инновации в пользовательском опыте и возможностях ИИ.

«Стандартизация — это не средство превращения в сырьевой товар, а катализатор, — утверждает Джонс. — Подумайте об обычной электрической розетке: сама розетка не является инновацией, варте то, что вы в нее включаете. Наша цель — быть самым интеллектуальным, интуитивным и мощным «прибором», который можно подключить к вашим данным».

Tableau планирует ускорить разработку того, что Джонс называет «агентской аналитикой» (agentic analytics) — ИИ-агентов, которые выводят на поверхность контекст, подсвечивают возможности, сигнализируют о рисках и предлагают следующие шаги, а не просто отчитываются цифрами. «Семантические определения превращают агентов ИИ из статичных инструментов в аналитических партнеров», — добавил он.

Лопито из ThoughtSpot согласился с ним: «Хотя OSI установит не зависящий от поставщиков отраслевой стандарт для семантических слоев, мы продолжим конкурировать за счет продуктовых инноваций, пользовательского опыта на всей нашей платформе и создания беспрецедентной ценности для клиентов».

Индустрия ставит свое будущее на сотрудничество, а не на контроль

Успех OSI зависит от сохранения независимого от вендоров управления — сложная задача, учитывая различное рыночное положение и стратегические интересы участвующих компаний. «Весь смысл OSI заключается в том, что ни один отдельный поставщик не контролирует его, — подчеркнул Клайнерман. — Каждый участник отвечает за поддержание собственных маппингов и интеграций, а ценность проистекает из общей структуры, а не из реализации какой-то одной компании».

Корпоративные клиенты выиграют от этого больше всего: ускоренное развертывание ИИ, повышение точности и устранение затрат на ручную сверку данных. Компании смогут сохранить существующие инвестиции в семантические модели и одновременно внедрять лучшие в своем классе технологии без ущерба для согласованности.

«Когда семантика доступна везде и откуда угодно, то место, где она «живет», становится менее важным, — отметил Сегар из dbt Labs. — Создано где угодно, используется везде».

Технологическая индустрия решила, что перспективы ИИ требуют необычной жертвы: отказа от проприетарного контроля над тем, как определяются бизнес-данные. Компании, ставящие миллиарды на ИИ, пришли к выводу, что владение частью работающей системы лучше контроля над всей сломанной системой.

«Мы поощряем и приветствуем присоединение новых компаний, — сказал Клайнерман, — потому что чем больше точек зрения за столом переговоров, тем надежнее и нейтральнее становится стандарт».