Palantir Foundry — это программная платформа, разработанная компанией Palantir Technologies, предназначенная для интеграции, управления, подготовки и аналитической обработки данных на уровне предприятия. Платформа объединяет разнородные источники данных, включая реляционные базы, хранилища данных, облачные системы, стриминговые потоки и неструктурированные данные, обеспечивает их трансформацию, очистку, нормализацию и объединение в единую модель, часто называемую «онтологией». Foundry применяется в коммерческом и государственном секторах, в отраслях, где необходима высокая степень надёжности, гибкости и управляемости при работе с большими объёмами данных.
Foundry поддерживает совместную работу бизнес-аналитиков, инженеров данных и конечных пользователей посредством интерфейсов с различными уровнями сложности: визуальные инструменты, низко-кодовые и но-кодовые решения, а также среды программирования для более сложной логики. Платформа включает механизмы версионирования, отслеживания происхождения (data lineage), мониторинга качества данных, управления безопасностью и соблюдения нормативов. Она может развёртываться как в облаке, так и в гибридной среде, с возможностью масштабирования и интеграции с уже существующими корпоративными системами. Некоторые особенности, такие как модели машинного обучения, симуляции «что-если», бизнес-правила и рабочие приложения, позволяют строить как отчёты и аналитические панели, так и оперативные приложения, влияющие на принятие решений и автоматизацию процессов.
- Интеграция и подключение данных — поддержка множества источников данных: баз данных, облачных хранилищ, стриминговых систем, файловых систем и др.; гибкие коннекторы и фреймворки для извлечения, трансформации и загрузки данных.
- Онтология (Ontology) — модель, представляющая объекты и связи между ними, отражающая структуру предприятия; используется как семантическая основа для обработки данных, логики и приложений.
- Инструменты подготовки и обработки данных — очистка, нормализация, объединение, создание трубопроводов данных (data pipelines), поддержка как пакетных, так и поточных преобразований.
- Аналитика и визуализация — панельные отчёты, визуальные интерфейсы, аналитика временных рядов, геопространственная аналитика, сценарное моделирование («что-если»), гибридные среды для кодеров и аналитиков.
- Разработка приложений и рабочих процессов — создание приложений с помощью визуальных конструкторов, правил бизнеса, интеграция логики, обратная связь, автоматизация задач и действий на основе данных и моделей.
- Модели и машинное обучение — интеграция внешних и собственных ML/AI-моделей; управление жизненным циклом моделей; валидация, развёртывание, мониторинг производительности моделей.
- Безопасность, управление и соответствие нормативам — шифрование данных как при хранении, так и при передаче; контроль доступа на уровне ролей, маркировок и назначения; аудит операций; защита персональных данных и соответствие законодательству.
- Происхождение данных и качество — отслеживание источников, преобразований, зависимостей между данными; мониторинг здоровья данных и проверка целостности, системы уведомлений об аномалиях.
- Масштабируемость и инфраструктура — поддержка облачных и гибридных сред, автоматическое масштабирование ресурсов, оркестрация вычислений и задач; управление развёртываниями и обновлениями.
- Управление продуктами данных и обслуживание — упаковка ресурсов в единые «продукты данных», управление версиями и зависимостями, каталог готовых решений и рабочих пространств для пользователей внутри организации.