Корпоративные хранилища данных и Data Lakes
Проконсультируйтесь с экспертом
Мы разрабатываем решения, которые централизуют большой объем информации и повышают качество данных для принятия управленческих решений.
Что такое хранилища и Data Lakes?
Компании оперируют большим объемом информации, поэтому сталкиваются с проблемой качества данных и отсутствием данных о прошлых периодах в нужных разрезах.
Информация из внешних и внутренних источников имеет разную структуру и данные часто дублируются или противоречат друг другу. Внедрение Корпоративного хранилища данных (КХД, Data Warehouses) решает эти проблемы. КХД накапливают очищенную и структурированную информацию о бизнесе компании в едином источнике для внешних и внутренних пользователей: руководства, сотрудников и клиентов.
Озеро данных (Data Lake) централизует поступающую из разных источников информацию в одном месте, сохраняет данные в оригинальном виде. Data Lake помогает организовать быстрый доступ к данным на основе ролей пользователей. Это значит, что каждая категория пользователей получает доступ к нужным данным: данные в исходном виде, предобработанные данные, обработанные данные. Это дает возможность применять разные виды анализов на основе неочищенных, не агрегированных данных.
| КХД накапливает только обработанную информацию, в то время как Озеро данных хранит «сырые», предобработанные и обработанные данные. |
Data Lake House — новый подход к управлению данными. Он помогает построить гибкую отказоустойчивую корпоративную экосистему, которая поддерживает бизнес-аналитику и отчетность, Data Science, машинное обучение и искусственный интеллект и другие современные технологии.
Две трети компаний уже используют или тестируют Data Lakehouse или планируют сделать это в течение 12 месяцев.“Data Lake vs. Data Lakehouse”, ibm.com
Бизнес-задачи
Польза для бизнеса
Сотрудники с различными задачами могут получать нужные для себя данные. Руководители получат готовые отчеты, BI-аналитики — данные для анализа и формирования отчетов, Data Scientist — исторические данные для обучения моделей и пр.
Продукты и решения
Польза для бизнеса
Корпоративные хранилища данных очищают «сырые» данные, консолидируют и структурируют их. Поэтому в КХД хранятся готовые данные, с которыми аналитики могут сразу работать.
Продукты и решения
Польза для бизнеса
Data Hub объединяет предоставляет доступ ко всем данным в компании. Это значит, что одни и те же данные доступны одновременно для нескольких приложений. Каждое приложение имеет полный доступ ко всем необходимым ему данным.
Продукты и решения
КАКИЕ ПРЕИМУЩЕСТВА ПОЛУЧАЮТ КОМПАНИИ?
1. Единый источник информации.
Для пользователей и других корпоративных приложений предоставляется доступ к единому консолидированному и интегрированному источнику информации
2. Качество данных.
Корпоративные хранилища данных структурируют разрозненные данные, исключают дублирование информации и внедряют единую методологию для работы с данными: формат, структура и пр. В Озерах данных качества информации поддерживается за счет процессов проверки качества данных.
3. Масштабируемость.
При увеличении нагрузки или объемов данных решение легко масштабируемо с минимальными затратами.
4. Готовые данные для анализа и корпоративных систем.
На основании накопленной информации корпоративные хранилища данных формируют оптимальные структуры для обработки аналитическими системами. Озера данных организуют доступ к разным типам данных для разных категорий сотрудников и систем без дополнительных затрат. Пользователи Data Warehouses и Data Lakes получают актуальные данные быстро.
5. Оптимизация затрат на получение данных.
Данные централизуются единожды за счет использования облачных сервисов и оптимизации архитектуры.
Кто мы
Услуги
Анализ архитектуры
Помогаем определить, какое решение (Data Lake, Data Warehouse или пр.) подойдет вашему бизнесу исходя из задач, источников данных и используемых ИТ-решений.
Анализируем архитектуру существующего решения для хранения данных, помогаем ее доработать.
Внедрение систем аналитики
Внедряем системы бизнес-аналитики, способные обрабатывать текущие данные: формировать отчеты и строить прогнозы. При необходимости настраиваем прескриптивную аналитику, чтобы проверить гипотезы и получить вероятные сценарии развития ситуации.
Разработка хранилищ данных и Озер данных
Разрабатываем решения для хранения и обработки объемов данных, с которыми собственные корпоративные системы уже не справляются, и интегрируем их с ИТ-системами заказчика.
Внедрение методов интеграции данных
Разрабатываем и внедряем процессы извлечения, трансформации и загрузки данных (процессы ETL и ELT), методы проверки качества (DQM) и маскирования данных
Разработка Data Hub
Создание единой централизованной системы, где хранятся данных из разных источников, а также организация доступов и возможности совместной работы для разных пользователей.