Построение хранилищ данных
Реализация проектов по проектирования и разработке корпоративных хранилищ данных и хранилищ Big Data на технологиях с открытым кодом и передовым отечественных программных платформах для полного соответствия политике импортозамещения.
Технологии
Построение корпоративных хранилищ данных (KXД)
-
Сбор, анализ, формализация бизнес-требований и технологических требований, источников данных и информационного ландшафта для создания КХД.
Разработка концепции и стратегии развития корпоративных хранилищ данных, оценка вариантов реализации, выбор технологической платформы.
- определение архитектуры потоков данных, определение интерфейсов и стадий преобразования данных
- определение компонентного состава и разработка архитектуры хранилища (Data Warehousing)
- разработка модели данных
- разработка решений по обеспечению надежности и отказоустойчивости хранилища данных
- развертывание технологической платформы
- настройка точек интеграции
- настройка модели данных
- разработка ETL-компонент, инструментов консолидации данных из различных источников, инструментов обогащения и проверки данных
- анализ и предоставление инструкций по устранению ошибок в системе
- анализ и исправление ошибок пользователей системы или ошибок, допущенных при конфигурировании системы
- модификации системы, документирование модификаций
- разработка и актуализация документации
- мониторинг и выявление «узких мест» в производительности хранилищ данных
- оптимизация архитектуры с целью повышения производительности (на уровне ETL, модели данных, расчетов, архитектуры)
- перевод хранилищ данных на новые версии ПО
Остались вопросы?
Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.Спасибо! Ваша заявка отправлена
Мы свяжемся с вами в ближайшее время.
Ошибка
К сожалению, не смогли отправить вашу заявку, попробуйте ещё раз
22 июля 2025Вебинар: Почему 80% AI-проектов застревают на стадии пилота и как этого избежать?Как превратить технологические эксперименты в реальные бизнес-результаты? На конкретном примере производственной компании разберем типичные ошибки AI-проектов, обсудим практические способы, как их избежать.Регистрируйтесь!Бонус для участников: практический чек-лист по внедрению AI-решений!
