Голов Николай

Биография

Выпускник факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ по специальности «Математические методы прогнозирования». Аспирант НИУ ВШЭ, где с 2010 года также преподаёт на кафедре бизнес-информатики. Занимается научными исследованиями в области современных методологий построения хранилищ данных (Data Vault, Anchor Modeling), а также изучает применение технологий блокчейн в области хранения и обработки информации.

Свою карьеру он начинал программистом в Luxoft, затем занимал руководящие должности в Forecsys, ЛАНИТ, ВТБ Факторинг.

С 2013 по 2019 год руководил направлением Data Platform в Avito, где отвечал за построение и развитие платформы работы с данными: от систем хранения (включая PostgreSQL, MongoDB, Redis, Tarantool, VoltDB) до потоковой обработки и очередей (Spark, RabbitMQ, NSQ). Занимал должность Chief Data Architect в компании ManyChat

2025: Директор по продукту в Postgres Professional

Компания Postgres Professional 31 октября 2025 года объявила о присоединении к команде Николая Голова — одного из российских экспертов по архитектуре данных. Николай занял позицию директора по продукту Tengri Data Platform и будет отвечать за развитие этого продуктового направления в компании, а также за внедрение передовых подходов в области управления данными.

Назначение сопровождает важный стратегический шаг Postgres Professional — выход на рынок корпоративной аналитики с продуктом Tengri Data. Это корпоративная платформа для хранения, обработки и анализа данных объемом до 10 петабайт, разработанная в России и ориентированная на крупные компании и государственные организации.Тренды и прогнозы в 1С 2026: от автоматизации к интеллектуальным системам 14.4 т

В отличие от традиционных решений, основанных на Greenplum, Tengri Data построена по парадигме OpenLakehouse и сочетает принципы разделения вычислений и хранилища (Compute/Storage). Данные хранятся в объектном хранилище S3, что обеспечивает гибкость, масштабируемость и высокую производительность даже при экстремальных нагрузках.

Платформа поддерживает SQL для трансформации данных, Python — для аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта, а также стандартные протоколы подключения. Благодаря этому компании могут использовать Tengri Data без перестройки существующих процессов и без затрат на переобучение сотрудников.

Всю жизнь я строю аналитические платформы для крупных организаций. Последние годы, консультируя крупные компании, я столкнулся с нехваткой платформы, сравнимой со Snowflake, которую любая организация может развернуть на своих серверах, или в приватном клауде. Решая эту проблему, мы создали аналитическую платформу Tengri, которую сейчас и развиваем в Postgres Professional. Я верю, что в 2025 году странно ограничивать аналитиков в работе с данными, по месту, сложности или количеству запросов. Мы способны создать единое аналитическое пространство, где с данными можно делать все — сказал Николай о перспективах Tengri Data Platform.