"Цифровые магистрали": как украинский инженер создает Big Data архитектуру для индустрии конных скачек в США

За последние годы индустрия конных скачек в США активно переходит к использованию Big Data и predictive analytics (прогнозной аналитики) для повышения уровня безопасности и прозрачности. Сегодня централизованная система HISA объединяет данные о более чем 90 тысячах лошадей и свыше 3 миллионов записей о скачках и тренировках, накопленных с 2022 года. Одним из специалистов, работающих над развитием этой масштабной data-инфраструктуры, является украинский Senior Software Engineer Антон Александрович.

Имея 11 лет опыта в сфере международных перевозок и операционного управления, он сумел трансформировать знания о глобальных потоках товаров в построение сложных потоков данных. В проекте для HISA – частной саморегулируемой некоммерческой организации, созданной в соответствии с федеральным законодательством США и находящейся под надзором Федеральной торговой комиссии Антон использует технологии мирового уровня, такие как AWS (Amazon Web Services) и Palantir Foundry, чтобы создавать аналитические системы, поддерживающие выявление и оценку потенциальных рисков. О том, как опыт управления международными логистическими процессами стал фундаментом для Big Data архитектуры и почему современная инженерия – это прежде всего решение реальных проблем, — в интервью OBOZ.UA.

– Антон, вы уже более трех лет работаете над инфраструктурой данных для HISA – частной саморегулируемой некоммерческой организации, созданной в соответствии с федеральным законодательством США для внедрения единых стандартов безопасности и честности в скачках и находящейся под надзором Федеральной торговой комиссии. Речь идет о централизованной аналитической платформе, объединяющей данные о более чем 90 тысячах лошадей и миллионы записей о скачках, тренировках и медицинских показателях. Расскажите, в чем именно заключается ваша роль в развитии этой системы, и почему такая инфраструктура данных стала критически важной для индустрии?

– Как старший инженер-программист я участвовал в проектировании и создании "цифровых магистралей", по которым движутся данные. Одной из моих ключевых задач была разработка архитектуры центрального набора данных Runners Data. Это фундамент всей системы, где агрегируются результаты забегов, ветеринарные ограничения и данные об активности лошадей.

Объясню на примере: регулярно поступают большие объемы данных из различных источников — результаты забегов, ветеринарные данные и сведения о тренировках

. Моя работа – построить автоматизированные data-конвейеры, которые собирают всю эту информацию, стандартизируют ее, проверяют качество данных и формируют единую аналитическую инфраструктуру для всей системы. На сегодняшний день мы обрабатываем более 3 миллионов записей, которые регулярно синхронизируются, обновляются и дополняются.

Почему это важно? Раньше индустрия просто фиксировала факты: "что-то где-то случилось". А мы создали инструменты, которые позволяют видеть ситуацию наперед. Благодаря этой архитектуре регуляторы и ветеринары получили доступ к централизованной аналитике по забегам, тренировкам, медицинским ограничениям и активности лошадей. И это действительно меняет подход к безопасности.

Этот подход очень перекликается с моим опытом в сфере международных перевозок. Тогда я отвечал за координацию сложных логистических процессов и своевременное движение грузов между странами. Здесь я делаю почти то же самое, но вместо физических маршрутов я строю надежные маршруты для данных, от которых зависит эффективность регуляторной аналитики и безопасность в индустрии. Я считаю, что мой вклад – построение масштабируемой data-архитектуры, которая объединила разрозненные данные в единую систему для анализа и принятия решений по безопасности.

– Вы упоминали, что система помогает раньше выявлять потенциальные риски и закономерности в данных. Насколько мне известно, в рамках вашей работы в международной engineering-компании Kodershop вы используете платформу Palantir Foundry для построения аналитических и risk-моделей. В целом Palantir – одна из крупнейших defence tech-компаний мира, известная своими разработками для правительств и спецслужб. Как на практике выглядит работа с технологиями такого уровня?

– Это действительно другой уровень аналитики и глубины данных. Отдельным большим направлением моей работы стало участие в разработке аналитических моделей именно в среде Palantir Foundry. Моя задача заключалась в том, чтобы превратить миллионы записей о скачках, тренировках (workouts) и медицинских показателях в эффективную систему оценки рисков.

Я работал над внедрением математических методов моделирования – таких, как статистическая кластеризация, PCA-анализ и аналитика выживания Каплана – Мейера. Эти подходы позволяют модели одновременно анализировать десятки факторов и находить скрытые закономерности в данных. Фактически модель учится распознавать "исторические паттерны": она сравнивает профиль конкретной лошади с тысячами предыдущих случаев и определяет, насколько он близок к группам повышенного риска. Помимо математической части, я уделил значительное внимание созданию инструментов визуальной аналитики, чтобы предоставить регуляторам и ветеринарам удобный интерфейс для быстрого выявления рисков.

– Компания Kodershop специализируется на разработке IT-решений для крупного бизнеса и государственного сектора. Насколько важным для вашего профессионального развития стало окружение, где сочетаются enterprise engineering, облачные технологии и большие data-системы?

– Это очень ценный опыт, поскольку Kodershop работает со сложными enterprise и regulatory-проектами, где критически важны масштабируемость, надежность и качество data-архитектуры. Именно в такой среде есть возможность работать с современными технологиями уровня AWS и Palantir Foundry, а также участвовать в создании систем, которые оказывают реальное влияние на индустрию.

Но для меня как инженера главным достижением стал именно переход от реактивного подхода к проактивному мониторингу. Мы с командой работали над системой, которая помогает выявлять потенциальные риски и закономерности на более ранних этапах. Полученные аналитические данные могут использоваться специалистами для более своевременной оценки ситуации и принятия решений.

– Антон, расскажите, а как вы вообще попали в эту сферу? Учитывая, что ваш путь в инженерию данных начался после 11 лет успешной карьеры в сфере международных перевозок. Вы работали в украинской компании, которая занималась поставками товаров из Китая, Индии и стран Европы. Нестрашно было оставлять руководящую должность, где вы управляли командами и масштабными поставками, чтобы окунуться в мир IT и Big Data?

– Да, действительно, я прошел путь от обычного менеджера до директора по операционной деятельности в сфере международных перевозок. Но интерес к IT и программированию появился именно благодаря моей работе. Как руководитель я отвечал за сложные международные цепочки поставок и постоянно искал способы их оптимизировать. Мы работали с большими объемами операционных данных, создавали шаблоны и внутренние инструменты для автоматизации процессов. В определенный момент я присоединился к внедрению внутренних IT-систем как представитель бизнеса – и меня "зацепило". Я увидел, насколько сильно технологии могут масштабировать процессы и менять подход к работе, и понял, что сам хочу создавать такие решения.

Переход действительно был непростым. Быть "свитчером" – это вызов, так как инженерия требует постоянного обучения и быстрой адаптации к новым технологиям. Но я понял, что предыдущий опыт – это мой фундамент. Любая эффективная операционная деятельность базируется на качественных данных. Логистика научила меня системно мыслить, понимать сложные процессы, потоки информации и управление рисками.

– Какой главный вывод вы сделали для себя за годы работы на стыке бизнеса и инженерии?

– Я уверен, что технологии сами по себе не являются главной ценностью. Самое важное – это способность решать реальные проблемы и строить системы, которым можно доверять. Мой путь показал, что лучшие технические решения рождаются тогда, когда инженер понимает не только код, но и саму природу процессов, для которых он создается. Современный engineering – это прежде всего системное мышление, работа с неопределенностью и огромная ответственность за качество решений.

– Какие ваши профессиональные амбиции на будущее? В каком направлении планируете развиваться дальше?

– Меня больше всего мотивирует возможность строить системы, где инженерия данных и аналитика напрямую влияют на безопасность, прозрачность процессов и качество принятия решений. Поэтому в будущем планирую продолжать развиваться в направлениях AI/ML-driven аналитики, предиктивного моделирования и масштабируемых data-архитектур для систем мониторинга и безопасности. Я убежден, что будущее – за сочетанием глубокой аналитики, математических моделей и инфраструктур, которые помогают специалистам принимать точные и проактивные решения. Для меня важно не бояться сложных вызовов, ведь именно они дают наибольшее развитие.