Компания Fivetran признана лидером в «Магическом квадранте Gartner® 2026 г. для инструментов интеграции данных». Это наше седьмое появление в отчете подряд. В этом году мы улучшили показатели как по способности к реализации (Ability to Execute), так и по полноте видения (Completeness of Vision). Мы считаем, что этот прогресс подтверждает видение, лежащее в основе нашего слияния с dbt Labs: объединение перемещения данных, трансформации и бизнес-контекста для создания надежной основы для аналитики и ИИ на уровне предприятий.
В июне Fivetran и dbt Labs завершили процесс слияния, объединив возможности автоматизированного перемещения, трансформации и активации данных, а также бизнес-контекст на базе нашего предложения Managed Data Lake. Вместе эти функции помогают клиентам перемещать данные из исходных систем, превращать их в протестированные модели, определять согласованные бизнес-метрики и задействовать их в бизнес-приложениях и ИИ. Мы также делаем эту работу более доступной за счет визуальной разработки и рабочих процессов с поддержкой ИИ, сохраняя при этом право выбора платформ и инструментов данных для клиентов. Результатом стала платформа, признанная компанией Gartner лидером в «Магическом квадранте Gartner® 2026 г. для инструментов интеграции данных».
[CTA_MODULE]
ИИ повышает ставки в интеграции данных
По мере того как ИИ принимает все больше решений, идти на компромиссы в отношении качества и контекста его данных становится все труднее. ИИ-агент может ответить на вопрос за считанные секунды, но за этим быстрым ответом стоит основа данных, которой можно доверять. Поскольку люди и агенты используют данные для ответов на вопросы, принятия решений и совершения действий, на первый план выходят три задачи:
- Доверие. ИИ полезен ровно настолько, насколько доступны данные и контекст, к которым он может обратиться. Если данные устарели, не протестированы или определяются каждой командой по-своему, то и ответы будут такими же.
- Экономика. Затраты на ИИ начинаются еще до того, как вопрос дойдет до модели. Дублирующиеся конвейеры, ненужная обработка и бизнес-логика, пересоздаваемая для каждого нового приложения, быстро накапливаются.
- Контроль. Модели, механизмы и инструменты, используемые бизнесом для ИИ, будут постоянно меняться. Основа данных компании не должна перестраиваться каждый раз при их изменении.
Fivetran и dbt Labs решают все три задачи: актуальные данные и проверенные модели формируют доверие, многократно используемые конвейеры и бизнес-определения улучшают экономику, а открытые стандарты сохраняют контроль за клиентом.
Единая платформа и видение данных и ИИ
Предоставление данных для аналитики и ИИ требует большего, чем просто их перемещение. Командам необходимо трансформировать их в надежные модели, определить их значение и предоставить приложениям контекст для их правильного использования. Связывание этих этапов дает командам и ИИ-агентам контекст, которого не обеспечивает ни один отдельный этап: откуда поступили данные, как они были трансформированы, какие бизнес-определения применяются и что от них зависит. Эта сквозная линейность помогает правильно интерпретировать данные и понимать влияние изменений.
Мы считаем, что оценка Gartner отражает то, какую часть этого рабочего процесса теперь охватывают Fivetran + dbt Labs:
- Перемещение и активация данных: более 750 управляемых коннекторов Fivetran, а также наш SDK коннекторов для пользовательской разработки доставляют данные в хранилища и озера под управлением клиентов, в то время как Fivetran Activations передает их в бизнес-инструменты.
- Создание надежных моделей данных: dbt предоставляет специалистам среду для разработки, тестирования, документирования и поддержки трансформаций с использованием лучших практик программной инженерии.
- Связывание данных с бизнес-смыслом: семантические возможности dbt устанавливают согласованные метрики и определения. Fivetran Context Layer делает бизнес-контекст доступным для ИИ, помогая приложениям и агентам понимать, как интерпретировать и использовать корпоративные данные.
- Обработка только того, что требует изменений: dbt State использует информацию об изменениях в исходных данных и моделях во избежание лишней работы по трансформации, помогая снизить затраты на обработку и вычисления.
В совокупности эти возможности предоставляют командам по работе с данными общую основу для предоставления актуальных, проверенных данных с бизнес-контекстом, от которого зависят аналитика и ИИ.
Ведущие предприятия, такие как Snowflake, HubSpot, Zendesk, Fanatics и Cisco, сочетают Fivetran с dbt для подготовки данных и контекста один раз с последующим многократным использованием в аналитике и ИИ.
ИИ, который упрощает работу с данными
ИИ не должен просто потреблять данные. Он должен помогать командам создавать и запускать конвейеры, стоящие за ними.
В этом году мы внедрили поддержку ИИ на всей платформе:
- dbt Wizard помогает командам генерировать, рефакторить и документировать модели dbt, используя контекст проекта, такой как линейность, тесты и документация.
- AI Connector Agent автоматически создает коннекторы на основе URL-адреса и документации API.
- Плагины агентов кодирования для таких инструментов, как Claude Code и Codex, помогают разработчикам создавать пользовательские коннекторы с помощью Connector SDK.
Мы помогаем большему количеству специалистов и лидеров в области работы с данными превращать свои знания о бизнесе в данные, которым ИИ может доверять и которые он может использовать, давая при этом опытным командам больше времени на решение сложных задач по выводу вариантов использования ИИ в производство.
Открытая архитектура по дизайну
Инструменты, используемые бизнесом для ИИ, будут меняться. Инфраструктура данных должна делать эти изменения простыми, а не дорогостоящими.
Open Data Infrastructure позволяет данным перемещаться тогда, где и как это необходимо клиенту. В Fivetran + dbt Labs мы продолжаем инвестировать в сообщества с открытым исходным кодом, включая dbt v2 и Great Expectations, а также в открытые стандарты, такие как Apache Iceberg и Agents Schema. Будучи независимым вендором, мы тесно сотрудничаем не только с основными облачными провайдерами (AWS, Google Cloud и Microsoft Azure), но и с множеством исходных и целевых систем, включая Databricks, Snowflake, Salesforce и Oracle.
Для клиентов выгода выходит за рамки первого приложения ИИ. Надежные данные и согласованные определения остаются пригодными для использования с появлением новых моделей, механизмов и агентов без необходимости перестраивать базовую инфраструктуру.
Что дальше
Присвоение статуса лидера в «Магическом квадранте Gartner® 2026 г. для инструментов интеграции данных» — это веха, а не финишная прямая. Наша задача — превратить это направление в измеримые для клиентов результаты: меньше времени на обслуживание конвейеров, доверенные данные для каждого варианта использования ИИ и свобода постоянного внедрения новых инструментов без сложных миграций.
Победителями на этом рынке станут платформы, которые делают ИИ одновременно надежным и экономичным. Именно поэтому мы создаем открытую основу, которая связывает ваш ИИ с вашими данными.
[CTA_MODULE]
Атрибуция и отказ от ответственности Gartner
Раскрытие информации о слиянии: Fivetran была признана лидером в «Магическом квадранте Gartner 2026 г. для инструментов интеграции данных». Fivetran и dbt Labs завершили слияние 1 июня 2026 г. и теперь работают как Fivetran + dbt Labs.
Gartner не одобряет ни одного вендора, продукта или услуги, описанных в своих исследовательских публикациях, и не рекомендует пользователям технологий выбирать только тех вендоров, которые имеют самые высокие рейтинги или другие обозначения. Исследовательские публикации Gartner отражают мнения исследовательской организации Gartner и не должны рассматриваться как констатация фактов. Gartner отказывается от всех гарантий, явных или подразумеваемых, в отношении данного исследования, включая любые гарантии товарной пригодности или пригодности для конкретной цели.
GARTNER является зарегистрированным товарным знаком и знаком обслуживания компании Gartner, Inc. и/или ее филиалов в США и за рубежом, а MAGIC QUADRANT является зарегистрированным товарным знаком компании Gartner, Inc. и/или ее филиалов, и используются здесь с разрешения. Все права защищены.
