- Повышение качества и скорости принятия решенийЗа счет предоставления руководству единого, непротиворечивого и актуального источника данных для анализа.
- Снижение операционных затратПутем автоматизации процессов сбора и консолидации отчетности, что высвобождает ресурсы и устраняет неэффективность.
- Увеличение доходов за счет глубокого понимания клиентов и бизнес-процессовБлагодаря комплексному анализу данных о клиентах, продажах и операциях для выявления новых возможностей роста.
- Обеспечение масштабируемости и гибкости бизнесаСоздание унифицированной и адаптивной системы для быстрого внедрения новых продуктов, сервисов и аналитических систем.
- Повышение надежности и безопасности корпоративной информацииПутем централизованного управления данными, установления единых стандартов качества и контроля доступа.
Бизнес-аналитики готовят документ со спецификацией бизнес-требований. После сбора требований выполняется моделирование данных определяются измерения, факты и их комбинации.
Этот этап в большей степени посвящен определению бизнес-потребностей и их размещению в хранилище данных.
существующей инфраструктуры клиента, опыта сотрудников, требований к безопасности. Определяется общая стратегия развития платформы: в облаке, на земле, гибрид.
Моделирование данных — это процесс визуализации распределения данных и проектирования баз данных путем выполнения требований по преобразованию данных в формат, подходящий для хранения в хранилище данных.
Моделирование данных помогает организовать данные, создает связи между наборами данных и полезно для обеспечения соответствия данных требованиям и их безопасности в соответствии с целями хранилища.
Моделирование данных обычно происходит на уровне витрин данных и далее опускается до слоев хранилища данных.
Витрины данных — это либо плоские таблицы, либо многомерные кубы, ориентированное на определённое направление бизнеса, отдел, предметную область или команду клиента. В некоторых случаях каждый отдел или подразделение может считаться владельцем своей витрины данных, включая всё оборудование, программное обеспечение и данные. Это позволяет каждому отделу изолировать использование своих данных. В других случаях, где используются согласованные между отделами измерения, витрины используется на уровне всей компании.
На этом этапе происходит работа с запросами пользователей, оптимизация процессов, реализация изменений в форматах данных, интеграционных потоков, дашбордах, добавление новых пользователей, масштабирование платформы при подклчюении дополнительных источников и прочее.
OLTP - транзакционные системы управления базами данных (СУБД)
-
Объектно-реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом, известная своей надежностью, производительностью и богатым набором функций.
-
Российская реляционная СУБД на основe PostgreSQL. Содержит ряд доработок, позволяющих обеспечить соответствие повышенным требованиям к безопасности хранимых данных, доступности, надежности, а также удобству эксплуатации. -
Российская резидентная СУБД для работы с данными в режиме реального времени. Представляет собо распределенную базу данных в оперативной памяти для высокопроизводительных вычислений. -
Система управления реляционными базами данных (СУБД) корпоративного класса от Microsoft.
Интеграция и ETL
-
Платформа с открытым исходным кодом для программирования, планирования и мониторинга рабочих процессов (пайплайнов).
-
Российская CDC платформа логической репликации, фильтрации и преобразования данных, предоставляющая механизмы захвата, доставки и применения изменений.
Преобразования данных
-
Масштабируемая вычислительная платформа для обработки данных в оперативной памяти с поддержкой SQL, стриминга и графовой аналитики. -
Высокопроизводительный распределенный SQL-движок для выполнения аналитических запросов к разнородным источникам данных в реальном времени.
Стриминговая аналитика
-
Распределенная платформа для потоковой передачи событий, предназначенная для обработки данных в реальном времени.
-
Российская система - гибрид распределенной базы данных и брокера сообщений для работы с потоками данных в режиме реального времени с возможностью горизонтального масштабирования.
OLAP - аналитическая обработка он-лайн, многомерные кубы данных
-
Колоночная система управления базами данных, предназначенная для высокопроизводительной аналитической обработки запросов в реальном времени.
-
Российское решение реализующее технологию для многомерного анализа больших объемов данных, ориентированное на предприятия крупного, среднего и корпоративного сегмента.
- Наш опытОбладаем опытом внедрений от небольших компаний до крупного enterprise сегмента в различных отраслях.
- ЭкспертизаВыполняем проекты "под ключ", подбираем оптимальную архитектуру и технологии, фокусируясь на уменьшение затрат на внедрение и внутреннюю экспертизу клиента.
- Индивидуальный подходМы готовы стать вашим надежным технологическим партнером и нацелены на долгосрочное сотрудничество.
- База данных (БД) предназначена для операционной работы (транзакции, обновления), а хранилище данных (КХД) — для анализа и отчетности.
- КХД консолидирует информацию из множества БД и систем (1С, CRM, ERP и др.), очищает и преобразует ее, обеспечивая целостность и единообразие.
- Простая аналогия: если базы данных — это рабочие столы сотрудников с текущими документами, то хранилище — это общий архив, где все документы систематизированы, приведены к единому формату и готовы для глубокого анализа.
Скорость отчетности: Сложные отчеты и дашборды формируются в разы быстрее, не нагружая операционные системы.
Глубокая аналитика: Возможность проводить сложный анализ, строить прогнозные модели (например, прогнозировать спрос, выявлять скрытые закономерности в клиентском поведении).
Снижение затрат: Автоматизация сбора и подготовки данных для отчетности высвобождает время аналитиков и ИТ-специалистов.
Пилотный проект для одного направления: 2–4 месяца.
Комплексное внедрение для среднего бизнеса: 6–12 месяцев.
Крупные проекты в больших компаниях: 1–2 года (часто поэтапно).
На сроки влияют количество источников данных, качество этих данных, сложность бизнес-логики и выбранная технологическая платформа. Мы рекомендуем начинать с MVP (минимально жизнеспособного продукта), чтобы быстро показать ценность и затем масштабировать решение.
