Контекст шешеді: AI-ready-ден agent-ready-ге. ЖИ дәуірінде Data Management неге басты тақырыпқа айналды

2026 жылдың 27 қарашасында Алматыда CDO ExecLeaders Summit 2026 өтеді — Қазақстан мен Орталық Азияның деректер жөніндегі директорларының «Деректерден тыс: ЖИ-ге бағытталған компания құру» тақырыбындағы кездесуі. Неліктен бүгін деректер туралы әңгіме модельдерден маңызды?

2023 жылы бәрін модель шешеді деп ойлаған. 2026 жылға қарай модельдер тауарға айналды: GPT, Claude, Gemini-ге, сондай-ақ ашық Llama мен DeepSeek-ке кез келген адам қол жеткізе алады. Ал компаниялар арасындағы нәтиже айырмашылығы керісінше өсті. Бұл айырмашылықты контекст тудырады — ЖИ-ге өз деректерін таза, түсінікті, бизнес-мағынасы, қолжетімділік құқықтары және шығу тарихы бар түрде беру қабілеті. Агенттің нәтижесі — модель интелектісі мен контекст функциясы. Интеллектіні жазылым арқылы сатып алуға болады, ал контексті тек құруға болады — деректермен, метадеректермен, сапамен және жауапкершілікпен тәртіпті жұмыс арқылы. Сондықтан жақында ғана «IT-дің бэк-офисі» саналған data governance ЖИ стратегиясының алдыңғы шебіне шықты, ал CDO анықтамалықтар сақтаушысынан бәсекелестік артықшылық сәулетшісіне айналып жатыр.

2026 жылдың парадоксы: ЖИ енгізілді, бірақ нәтиже жоқ

Бүгінде ЖИ-ді барлығына жуығы қолданады, бірақ өлшенетін нәтижені азшылық көреді, әрі барлық ірі зерттеулер бір себепті атайды — деректер. MIT деректері бойынша, компаниялардағы генеративті ЖИ пилоттарының 95%-ы бизнес-нәтижеге жетпейді, себебі жүйелер контекстті ұстап тұра алмайды және процестерге нашар кіріктірілген. Gartner ескертеді: 2026 жылға қарай AI-ready деректерсіз жобалардың 60%-ы жабылады. Informatica мен Deloitte зерттеуінде деректер жөніндегі директорлардың 86%-ы data management-ке инвестицияны арттыруды жоспарлайды, ал деректердің сенімділігі пилоттан өнеркәсіптік пайдалануға өту жолындағы басты кедергі болып қалуда.

ЖИ компаниялардың бұрыннан бар дата-стратегия әлсіздіктерін әшкереледі. Жақсы жаңалық — бизнес мұны түсінді. «Бізге governance не үшін керек?» деген сұрақ басқарма отырыстарында енді қойылмайды. Қазір басқаша сұрайды: оны ЖИ-ді тежемейтіндей тез қалай құруға болады?

Контекст шешеді: деректердің жаңа рөлі

Бұрын деректерді адам тұтынатын. Аналитик қаржыгерлер мен сатылым бөлімінде «түсім» деген сан екі түрлі екенін білетін, наурызда контрагенттер анықтамалығы өзгергенін есінде ұстайтын, сандар сәйкес келмесе кімге хабарласу керегін білетін. ЖИ-агент SALES_FACT кестесін көреді, соманы адал есептейді және мұқият түрде қате жауап береді. Корпоративтік деректер бастапқыда адамдарға арналып жобаланған. Автономды агенттер бұл логикаға кірмеген, әрі осы сәйкессіздік сақталған кезде агенттік енгізулер тежеліп қала береді.

Осыдан prompt engineering-ті ауыстырған жаңа пән — context engineering пайда болды. Сұрақ сұрауды тұжырымдаудан модель жауап беру сәтінде нені білуі керектігіне ауысты. Агенттің сенімділігін контексті таңдау дәлдігі анықтайды, көлемі екінші орында. Бұл контекст деректерді басқару мамандары ондаған жылдар бойы құрып келе жатқан артефактілерден тұрады: бизнес-глоссарий мен семантикалық қабат, онтологиялар мен таксономиялар, мастер-деректер, lineage, сапа сигналдары және қолжетімділік саясаттары. DAMA-DMBOK оқыған адамдарға бұл жаңалық емес. Жаңалығы — енді оларды машина оқиды, әрі орындау сәтінде оқиды.

Gartner бағалауы бойынша, таксономиялары мен онтологиялары бар компаниялар ЖИ үшін тиімді дата-инжинирингке 2,2 есе жиі қол жеткізеді, ал жетілген метадеректерді басқару ЖИ-ге деректердің жоғары дайындығы мүмкіндігін 4,3 есе арттырады. Талдаушылардың болжамы бойынша, 2028 жылға қарай семантикалық қабатсыз агенттік аналитика жобаларының көбісі сәтсіздікке ұшырайды. Нәтижесінде деректерді басқарудың ең «қызықсыз» бөлігі — сөздіктер, сипаттамалар, иелер — жасанды интеллекттің ең құнды инфрақұрылымына айналды. Әрі ол тез арада келісімшарттарға, регламенттерге, сызбалар мен хат-хабарларға кеңейіп жатыр: 2027 жылға қарай құрылымдалмаған деректерді басқару data management технологияларына жұмсалатын барлық шығыстардың шамамен 40%-ын құрайды.

AI-ready деңгейден agent-ready деңгейге

Агенттік ЖИ (жасанды интеллект) қателік құнын өзгертіп отыр. Бұрын сапасыз деректер қате жауапқа әкелетін, оны адам әдетте байқайтын. Қазір олар қате әрекетке әкеледі: төлем қате контрагентке өтеді, клиент бұғатталады, тапсырыс ескірген баға бойынша жасалады. McKinsey мұны қате жауап тәуекелінен қате әрекет тәуекеліне өту ретінде сипаттайды. Олардың мәліметінше, компаниялардың шамамен 30%-ы ғана стратегия, governance және агенттерді бақылау жағынан жетілуге қол жеткізген, ал ауқымды деңгейге шығарудағы басты қиындық әлі де қауіпсіздік пен тәуекелдер болып отыр. ЖИ мүмкіндіктері экспоненциалды түрде өсіп жатыр, ал басқарылатындық сызықтық түрде ғана өсуде.

Gartner AI-ready деректер agent-ready деректерге айналуы керектігін айтып отыр. Деректер дайындығы — ЖИ-дің бүкіл өмірлік циклінде үзіліссіз жүретін практика. Агенттің әрбір әрекеті бойынша компания қандай деректерді пайдаланғанын, олардың қаншалықты жаңа болғанын, нақты не істегенін, қай саясат оған рұқсат бергенін және кім жауап беретінін айта алуы керек. Бұл lineage, деректер сапасы, қауіпсіздік және иелену рөлдері — классикалық data management. Деректерді тұтынушылар арасында адам емес субъектілер пайда болды, оларға да өз идентификаторлары, рөлдері және аудит журналдары қажет.

Бұдан басқа, онша байқалмайтын міндет те бар. ЖИ деректерді тұтынады әрі бір мезгілде өндіреді: корпоративтік деректердің шамамен үштен бірі қазірдің өзінде машиналар жасаған, бұл үлес өсіп келеді. Маркировка мен lineage болмаса, компания тұйық шеңберге тап болу қаупіне ұшырайды: келесі модельдер алдыңғылардың тексерілмеген қорытындыларына сүйенеді.

DAMA International AI governance, cloud-native архитектуралар және data mesh-ке бағытталған DAMA-DMBOK 3.0-ды әзірлеп жатыр. Дегенмен «DAMA дөңгелегінің» орталығында бұрынғыдай governance тұр. ЖИ білім саласының бірде-бірін жойған жоқ, керісінше, әр саладағы тәуекелді көтерді. CDMP сертификаты бар мамандар үшін бұл олардың сарапшылығы ескірмегенін, керісінше тапшылыққа айналғанын білдіреді.

Алдағы жылға арналған CDO күн тәртібі

Деректер жөніндегі директордың рөлі «деректер сақтаушысынан» «контекст архитекторына» қарай ауысып жатыр — бұл адам компаниядағы ЖИ-дің бизнесті түсінуіне және ережелер шеңберінде әрекет етуіне жауап береді. Бастауды бәріне арналған корпоративтік сөздіктен емес, нәтижесі анық үш-бес AI-сценарийден және олар үшін маңызды деректер элементтерінен жүргізген жөн. Семантикалық қабатты өнім ретінде құру керек — иесі, бэклогы және нұсқалары бар; метадеректерді, каталогты, lineage бен observability-ді сәнге емес, негізге жатқызу қажет. Data governance-ті ЖИ-ге дейін кеңейту керек: модельдер мен агенттер тізілімін, заңдағы кластар бойынша тәуекелді бағалауды және синтетикалық деректерге арналған ережелерді қосу қажет. Әрбір деректер жиынтығы сияқты, әрбір агенттің де бір жауаптысы болуы керек — жауапкершіліктің бұлыңғырлығы жетілмегендікпен тікелей байланысты. Агенттерге өкілеттікті біртіндеп беру дұрыс: алдымен оқу және ұсыныстар, ал сапасы расталғаннан кейін ғана — ERP, CRM және төлем жүйелеріне жазу құқығы.

Құндылықты бизнес тілінде өлшеу керек. Директорлар кеңесін каталогтың толтырылу пайызы емес, AI-сценарийдің продакшнға шығу мерзімі, агент жауаптарының дәлдігі және инциденттердің азаюы әсер етеді. Governance жетілген компаниялар операциялық тиімділік пен табыс бойынша едәуір жақсы нәтиже көрсетіп отыр. Ал ең маңызды техникалық емес шарт — деректер мәдениеті мен ЖИ-сауаттылық. Агент өзі үшін бизнесті сипаттаған адамдар қандай болса, сондай болады.

CDO ExecLeaders Summit 2026: мұның бәрін тікелей талқылаймыз.

Тіркелу: https://www.apple-events.com/events/cdo-summit-2026