Планирование финансирования под цели 12-24 месяца
DBT и Fivetran остаются ключевыми в управлении данными для AI, особенно для подготовки и анализа тренировочных датасетов, несмотря на сложность и непредсказуемость нагрузок. Традиционные data catalog не оправдали ожиданий, но метаданные для машин и governance — перспективное направление. Важно планировать финансирование под четкие краткосрочные цели.
Слияние DBT-Fivetran — IPO-подготовка, а не конец; память и continual learning — главный тренд, RL-среды — фад
Правило планирования отсюда переносится напрямую: считать не «сколько надо вообще», а под конкретную цель на ближайшие 12-24 месяца плюс небольшой запас. Для подряда это перевод в понятное: смета под результат со сроком, а не под «поддержку». Остальной разговор — про слияние DBT и Fivetran, каталоги данных и форматы загрузки на GPU, к подряду отношения не имеет.