Data Nature 🕊

Насмотренность на гавернанс данных дает мрачный образ будущего для гавернанса контекста. Сегодня в тех компаниях строятся планы: Соберем весь контекст, свяжем все знания компании в context/knowledge graph. Сделаем AI понимающим бизнес. Десять лет назад примерно так же выглядели обещания от Data Governance: Соберем все метаданные. Построим каталог. Назначим владельцев. Опишем определения. Наступит порядок. Пока у меня есть только вопросы и гипотезы. Делюсь чтобы собрать мнений. 1. Больше контекста = выше качество AI? В кейсе Anthropic агент получил доступ к большому корпусу SQL, дашбордов и аналитических артефактов. Качество почти не выросло. Во многих ошибочных ответах нужная информация находилась внутри доступного корпуса. Проблема была в выборе правильной сущности. Ценность создавал не объем контекста, а уменьшение пространства выбора. Большая часть рынка сегодня инвестирует в: knowledge graph; semantic layer; metadata; context. Anthropic пишет что после определенного уровня зрелости дополнительные знания дают меньший эффект, чем качественные процедуры, зашитые в skills: какие источники когда использовать, в каком порядке, с какими проверками и уточнениями. 2. Можно ли через AI собирать, создавать, валидировать контекст Компании? DataHub исходит, что значительная часть контекста уже существует, просто разбросана по системам. Тут AI явно может помочь с Context Mining — поиском отсутствующего контекста. Anthropic говорит, что самого важного слоя - бизнес-контекста - в системах нет: почему метрика считается именно так; почему существует исключение; почему доверяют именно этому источнику; почему было принято именно такое решение. Такой контекст нужно создавать человеку. Распределенная ответственность за валидацию контекста выглядит одним из главных рисков. То, из-за чего не взлетает DG — человеческий фактор. Тут AI уже умеет: находить противоречия; находить устаревший контекст; выявлять пробелы; сравнивать версии; запускать проверки, evals. Возможно, мы движемся от модели: AI → Human → Approved к модели: AI → AI Review → Human для конфликтов. Но не факт. 3. Что вообще тащить в Context Layer? На первый взгляд хочется построить новую систему и собрать туда все. Сделать еще одну устаревающую копию реальности. Кажется, Context Layer не должен управлять контекстом. Скорее собирать связи о разном контексте из мастер-систем без дублирования (накидал матрицу на фото) ...и добавлять критичную инфу про: Trust; Certification; Freshness; Canonicality; Completeness. 4. Кто такой Context Engineer? Если контекст становится стратегическим активом, кто-то им должен управлять. «Context Engineer» расщепляется на две роли: (1) Context engineering — собирает контекст под конкретного агента: skills, retrieval, tools, evals. Чинит ошибки. Ближе к Analytics Engineer / BI. (2) Context manager — владеет доменным слоем контекста. Эволюция Data Governance / Steward роли. Откуда только этим людям взять capacity на это? Другие задачи никто не снимал. А эффективность от AI массово не наступила.