Доказательства против скептиков ИИ накапливаются. Начало и середина 2025 года были полны обличительных отчетов, утверждающих, что, несмотря на огромные инвестиции, ИИ принес мало или вообще не принес отдачи большинству компаний. Но ситуация изменилась. В ноябре прошлого года McKinsey сообщила, что компании, нацеленные на значительное изменение своего бизнеса с помощью ИИ, получают существенную выгоду от своих усилий.
Наши собственные исследования подтверждают это. Клиенты RudderStack переводят проекты из пилотной стадии в промышленную эксплуатацию. Фактически, пятьдесят процентов респондентов недавнего опроса предлагают клиентам опыт взаимодействия с ИИ. Что еще более важно, семьдесят процентов этих клиентов RudderStack получают измеримый эффект от своих инициатив в области ИИ.
Чтобы добиться успеха в своих усилиях по внедрению ИИ, они развивают архитектуру стека данных, чтобы соответствовать требованиям агентных систем, которые постоянно потребляют данные, и LLM, которые генерируют контент перед клиентом. Эра ИИ прочно наступила.
Контекст клиента — ключ к позитивному опыту взаимодействия с ИИ — находится в центре внимания, и инфраструктура данных клиентов RudderStack в реальном времени быстро становится свежим, заслуживающим доверия движком контекста клиента для эры ИИ. Мы привлекаем клиентов быстрее, чем когда-либо, и использование растет взрывными темпами.
В 2025 году RudderStack обработал 3,3 триллиона событий для более чем 4000 организаций, включая быстрорастущий портфель компаний, изначально созданных для ИИ (👋 AssemblyAI, Otter.ai, N8N, Replicate и Warp). Они выбирают RudderStack, потому что мы создавали платформу для этого момента с самого первого дня, и мы расширяем ее, чтобы соответствовать меняющимся требованиям современных команд по работе с данными.
За пределами современного стека данных
Главным достижением современного стека данных стало создание хранилища в качестве общекорпоративной системы учета. Этот единый источник истины является критически важным строительным блоком для эры ИИ. Но этого недостаточно.
Агентные и генеративные сценарии использования ИИ подвергают стресс-тестированию каждый компонент архитектуры данных, на которой они работают, потому что они функционируют непрерывно, автономно и недетерминированно перед клиентом. Команды постоянно называют двух знакомых врагов данных — разрозненность и проблемы с качеством — основными препятствиями для внедрения ИИ в производство и повышения производительности.
Хотя современный стек данных многое сделал для борьбы с этими проблемами, он был фундаментально разработан для бизнес-аналитики вокруг парадигмы пакетной аналитики: ETL-данные в облачное хранилище данных → очистка и моделирование данных в хранилище → питание BI. Пионеры Reverse ETL осознали возможность операционализировать богатые данные хранилища для дальнейшего использования и продвинули это еще дальше.
Но чтобы победить в эру ИИ, компании должны развивать свои стеки, чтобы обеспечить доступ по требованию к свежему, заслуживающему доверия контексту клиента. Хранилище является фундаментом, но пакетные конвейеры современного стека данных, фрагментированные инструменты и подход «управление после загрузки» не подходят.
Определение контекста клиента и важность данных кликстрима
Давайте сделаем небольшой шаг назад. Контекст клиента складывается из сочетания различных источников и типов данных. На высоком уровне мы можем определить их как:
- Собственные поведенческие данные (кликстрим): наблюдаемые действия пользователей в продуктах, на веб-сайтах, серверах и в облачных инструментах. Это данные с высоким сигналом, генерируемые непрерывно, которые фиксируют намерения через паттерны поведения.
- Собственные операционные данные: записи о состоянии клиентов и транзакции из таких систем, как CRM, биллинг, поддержка и ERP. Эти данные отражают устойчивое состояние бизнеса и развиваются посредством дискретных обновлений.
- Данные обогащения от вторых и третьих лиц: дополнительные данные о клиентах из внешних систем или от поставщиков, таких как рекламные платформы, службы исполнения заказов и сторонние поставщики данных, которые добавляют контекст, не наблюдаемый напрямую через прямые взаимодействия.
Смоделированные в профиль «клиент 360», эти различные наборы данных содержат все, что компания знает о клиенте. Признаки могут быть вычислены поверх них (включая LTV и показатели оттока из традиционных моделей ML), а подмножества целого могут быть подготовлены и предоставлены системам ИИ в момент вывода, чтобы дать им весь (и только) релевантный контекст для принятия решения.
Эра ИИ требует эволюции и инноваций вокруг каждого типа данных контекста клиента, но данные кликстрима требуют особого внимания. Это секретное оружие, потому что оно содержит критические сигналы вовлеченности и намерений, но оно менее снисходительно, чем операционные данные и данные обогащения, которые поступают в меньших объемах и развиваются медленнее с течением времени.
Основные принципы стека данных, готового к ИИ
Компании, которые, как мы видим, побеждают с помощью ИИ, отдают приоритет данным кликстрима и расширяют границы в трех основных областях:
- Хранилище как система учета: централизация и унификация данных в хранилище для создания полных профилей клиентов, которые становятся основой для контекста клиента. Ведущие команды снижают задержки в жизненном цикле данных клиентов с помощью таких технологий, как Snowflake Streaming и Snowflake Dynamic Tables, или современных хранилищ, таких как Clickhouse.
- Проактивное управление: автоматизация обеспечения соблюдения правил управления по всему конвейеру, чтобы гарантировать, что только чистые и соответствующие требованиям данные попадают в системы для аналитики, активации и ИИ.
- Инфраструктура данных как код: программное управление конвейерами данных, управлением данными и семантикой идентификации для обеспечения масштабируемых рабочих процессов и внедрения гарантий в стиле программного обеспечения. Это практически не подлежащее обсуждению требование доверия для команд, внедряющих и масштабирующих автономные системы ИИ.
До современной эры ИИ проблемы полноты, качества и задержки данных были терпимы, потому что большинство сценариев использования были детерминированными и требовали тщательного контроля со стороны человека. Системы ИИ убирают эти предохранители и требуют нового подхода.
RudderStack: движок контекста клиента для эры ИИ
Мы не будем утверждать, что предвидели стремительный взлет генеративного ИИ или предвидели, как он изменит мир данных. Однако, когда мы начали создавать RudderStack пять лет назад, мы сделали это с двумя глубокими, дальновидными убеждениями, оба из которых подтверждаются в эру ИИ.
Во-первых, мы сделали ставку на то, что команды по работе с данными будут становиться все более важными для поддержки сценариев использования данных клиентов в масштабах всей компании. Во-вторых, мы сделали ставку на то, что хранилище данных переместится в центр стека данных клиентов.
Мы создали самые надежные конвейеры реального времени для данных кликстрима, сделали хранилище первоклассным гражданином, внедрили контроль на уровне кода и уделили приоритетное внимание надежным инструментам управления для обеспечения качества данных и соответствия требованиям. С первого дня наши движущие принципы и основные продукты соответствовали потребностям эры ИИ.
Вот почему самые быстрорастущие компании, созданные для ИИ, цифровые титаны, такие как Glassdoor, Cars.com и Prizepicks, а также дальновидные компании, сочетающие онлайн и офлайн, такие как Footlocker и Crate and Barrel, сегодня выбирают RudderStack. Они считают наши руководящие принципы необходимыми для своего успеха:
- ДНК, ориентированная на хранилище данных: RudderStack изначально построен на современной архитектуре. Вместо того чтобы хранить данные клиентов в «черном ящике», он поддерживает глубокую и бесшовную интеграцию с хранилищами данных для перемещения информации в обоих направлениях. Кроме того, он может обрабатывать данные непосредственно в хранилище для объединения идентификаторов и моделирования бизнес-логики, позволяя командам сделать свое хранилище центральным открытым узлом для аналитики, активации данных и ИИ.
- Управление данными в комплекте: RudderStack объединяет элементы управления данными о событиях в едином центре управления с глубокой наблюдаемостью и детальным контролем над схемами данных, логикой проверки, управлением согласиями и персональной информацией (PII). Это дает командам максимальный контроль над качеством данных и соблюдением нормативных требований, а также поддерживает бесперебойные рабочие процессы.
- Мощь на основе кода: RudderStack создан для команд по работе с данными и оснащен программными интерфейсами и API, которые позволяют управлять жизненным циклом данных клиентов с помощью кода и обеспечивают основу для агентного взаимодействия.
Эти принципы и их воплощение в продукте делают RudderStack современным и надежным движком контекста клиентов для эпохи ИИ.
Хотите увидеть RudderStack в действии?
Запишитесь на демонстрацию сегодня, чтобы узнать, как использовать RudderStack для обеспечения вашей аналитики, активации данных и ИИ актуальным и достоверным контекстом о клиентах.
В 2025 году мы опирались на наши ключевые преимущества, чтобы соответствовать требованиям времени: создали передовую в отрасли систему управления данными о событиях и обеспечили более глубокое программное управление с помощью инфраструктуры как кода (IaC). Однако самое интересное — это то, что ждет нас впереди.
Укрепляем основу. Строим будущее.
Мы создали самую мощную в отрасли инфраструктурную базу для данных клиентов. Мы продолжаем инвестировать в наши основные технологии, чтобы дать командам по работе с данными еще больше контроля при ускорении процессов. Мы создаем ориентированный на будущее пользовательский опыт с дополняющими друг друга рабочими процессами на базе ИИ, CLI и UI. Мы сокращаем разрыв между командами по работе с данными и бизнес-командами, а также разрабатываем набор возможностей, которые помогут компаниям, использующим ИИ, эффективно применять данные из своих LLM-приложений.
Следите за обновлениями на следующей неделе: мы расскажем подробнее о последних функциях, архитектуре реального мира для сбора и предоставления актуального контекста клиентов, а также углубимся в планы на будущее.
