• Управление метаданными при проектировании и разработке хранилищ данных и аналитических систем.

  • Управление релизами и процессами CI/CD.

  • Подготовка данных и обеспечение их высокого качества.

  • Разработка регламентных ETL/ELT-процессов для экономии ресурсов при внедрении дата-платформы.

  • Наличие преднастроенных сред разработки сокращает время, которое требуется для реализации нового решения.

  • Методология построения платформы помогает системным аналитикам и дата-инженерам максимально быстро приступить к работе.

  • Компания получает развернутую инфраструктуру и унифицированные подходы к развитию платформы данных, что значительно сокращает затраты и время на внедрение решения.

  • Возможность реализации платформы данных как классическое хранилище, так и решение класса Lakehouse.

Технологии использования KDF:

  • Шаблоны для работы с источниками данных.
  • Оркестрации и внедрения хранилища данных по разным методологиям (Data Vault, Snowflake, 3NF).
  • Технологии open source: Airflow, S3, Greenplum, Clickhouse, dbt, Trino
  • Интеграция во внутреннюю ИТ-инфраструктуру компании с возможностью использования Kubernetes для контейнеризации, управления сервисами и горизонтального масштабирования.

Cмотрите демо решения KDF на сайте: Rutube.ru, VKvideo.ru, Youtube.com

Спасибо! Ваша заявка отправлена

Мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Ошибка

К сожалению, не смогли отправить вашу заявку, попробуйте ещё раз

Как бизнес на самом деле внедряет ИИ?
Оцениваем уровень зрелости ИИ в компаниях. Исследование КОРУС Консалтинг. Соберем честный срез по рынку! 
Участвовать
Делитесь ссылкой на опрос с коллегами