Контекстно-орієнтована система організації даних для розподілених проєктних команд

Анотація

Досліджено проблему фрагментованої організації даних у розподілених проєктних командах великих ІТ-компаній та сервісних організацій, що працюють у кількох часових поясах, юрисдикціях і доменах. Показано, що централізовані архітектури даних (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse), орієнтовані насамперед на звітність, погано відображають багатодоменну структуру таких організацій, створюють організаційні "вузькі місця" та не забезпечують контекстно-орієнтованої підтримки життєвого циклу проєктів. На підставі аналізу концепції мережі Data Mesh обґрунтовано релевантність доменно-орієнтованого підходу до організації даних із використанням дата-продуктів, контрактів на дані (data contracts), платформи самообслуговування та федеративного обчислювального управління, але виявлено розрив на рівні доступу стейкхолдерів до проєктного контексту. Проаналізовано сучасні практики інтеграції великих мовних моделей і розмовної аналітики в BI- та хмарні платформи. Показано, що такі рішення здебільшого залишаються платформно-специфічними та відтворюють схему інтеграцій M×N між агентами та сервісами. Протокол контексту моделі MCP (англ. Model Context Protocol) розглянуто як відкритий протокол прикладного рівня, що нормалізує взаємодію LLM-агентів із зовнішніми ресурсами через примітиви resources, tools, prompts і дає змогу зменшити інтеграційну складність до O(M+N). На цьому підґрунті запропоновано контекстно-орієнтовану архітектурну модель системи організації даних для розподілених проєктних команд у конфігурації "Data Mesh + MCP + LLM-агенти". Запропоновано архітектуру "Data Mesh + MCP + агенти на підставі великих мовних моделей (LLM)", у якій доменні дата-продукти (data products) та контракти на дані (data contracts) системи мережі Data Mesh формально зіставлено з MCP-ресурсами (resources) та інструментами (tools), а доступ до них здійснюється через платформу самообслуговування даними (self-service data platform) з інтегрованою підтримкою LLM-агентів. Аналітична модель інтеграційної складності демонструє перехід від квадратичного зростання витрат типу M×N у класичній схемі до лінійної залежності M+N в архітектурі "Data Mesh + MCP", що створює передумови для підвищення масштабованості інтеграційного шару, зниження інтеграційних витрат і прозорого, контекстно-орієнтованого доступу до проєктних артефактів у розподілених командах. Перспективою подальших досліджень є емпірична верифікація запропонованої архітектури в організаціях із багатодоменними портфелями проєктів та подальший розвиток моделей контекстно-орієнтованої взаємодії LLM-агентів із дата-продуктами та даними про проєктні ризики.