Построение хранилищ данных

Комплекс инструментов для проектирования и разработки корпоративных хранилищ данных (data warehouse) и хранилищ Big Data на технологиях международных и российских производителей, а также на решения на основе открытого кода (open source).

Заказать услугу Нужна консультация эксперта

Построение корпоративных хранилищ данных (KXД)

Обследование: 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
Проектирование хранилищ данных:

определение архитектуры потоков данных, определение интерфейсов и стадий преобразования данных
определение компонентного состава и разработка архитектуры хранилища (Data Warehouse)
разработка модели данных
разработка решений по обеспечению надежности и отказоустойчивости хранилища данных

Разработка 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

Техническая поддержка и аудит хранилищ 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

Обработка больших массивов данных

Обследование: изучение источников данных, определение объемов и структуры данных (которые необходимо анализировать), определение целей и функциональных требований для анализа данных, определение сценариев работы с данными (интегрированный подход с заданной структурой данных или использование Data Lake для решения широкого спектра задач обработки данных)
Разработка архитектуры аналитического решения для обработки Big Data:

определение типа архитектуры (облачная, on-premise, гибридная)
определение способов получения данных из источников (потоковая, пакетная передача, mini-batch) и способов хранения данных (распределенное хранение, способы структурирования, партиционирования, резервирования)
проектирование потоков взаимодействия с внутренними и внешними системами
определение необходимых стадий консолидации, обогащения и преобразования данных
разработка решений для обеспечения надежности и отказоустойчивости аналитического решения

Выбор компонент для построения аналитического решения и обработки Big Data:

DWH-компоненты (стек Hadoop, Greenplum, PostreSQL и пр.)
ETL-инструменты (Informatica, IBM DataStage, Pentaho, Microsoft и др.)
инструменты управления корпоративными данными / Data Governance (Юнидата, HFLabs и др.)

Разработка и развертывание аналитических решений для анализа Big Data:

развертывание технологических платформ
разработка и настройка необходимых инструментов, моделей данных, точек интеграции
обеспечение взаимодействия между компонентами

Другие направления

Задайте вопрос эксперту на нашем сайте или по телефону +7 (495) 647-50-46 или +7 (812) 677-56-90.

Решения для бизнеса

Создание корпоративных платформ данных

Разработка и внедрение платформ хранения и обработки больших данных на базе технологий open source

Подробнее

Построение хранилищ данных на технологиях open source

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.

Подробнее

Хранилище данных в MS Azure

Проектирование и разработка корпоративных хранилищ данных (data warehouse) и хранилищ Big Data.

Подробнее

Какие преимущества для вашего бизнеса?

Хранилище данных — это система, которая отдельно хранится от оперативной базы данных компании. В хранилище данных находится точно выверенная информация, которая помогает организации анализировать свою деятельность, понимать тенденции и использовать свои данные для принятия управленческих решений.

Хранилище данных обеспечивает поддержку систем бизнес-аналитики и служат для выполнения запросов и анализа. Данные поступают в хранилище из самых различных источников.

Хранилище данных позволяет централизованно консолидировать большие объемы информации, требуемой компании для ежедневной работы и принятия стратегических решений. Со временем в хранилище накапливаются точные записи о работе организации за длительный период, что делает хранилища данных «единым источником правды» о компании. Системы хранилищ данных помогают в интеграции разнообразных прикладных систем.

Хранилища данных используются в разных сферах бизнеса:

Эффективность

Повышения качества и скорости принимаемых вами решений.

Оперативность

Обработка и анализ данных из разных источников.

Достоверность

Актуальность информации в удобном для вас формате 24/7.

Экономичность

Снижение финансовых и временных затрат на составление отчетов.

ЗАКАЗАТЬ ПРЕЗЕНТАЦИЮ

Закажите презентацию с подробной информацией о направлении

Заказать

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что такое хранилище данных?

Хранилище данных (ХД, Data warehousing, DWH) – это интегрированный, неизменчивый и поддерживающий хронологию набор данных, который требуется для поддержки принятия решений. Хранилища данных позволяют эффективнее, быстрее и качественнее предоставлять данные для систем бизнес-аналитики.

Понятие хранилища данных ввел Билл Инмон в 1970-х. Также большой вклад в развитие теории хранилищ данных и практики их использования в BI внес Ральф Кимбалл, автор многомерной модели данных.

Из чего состоит хранилище данных?

Хранилище данных состоит из следующих компонентов:

реляционная база данных для хранения данных и управления ими;
решение для извлечения, загрузки и преобразования данных, которое служит для подготовки данных к анализу;
средства статистического анализа, отчетности и глубинного анализа данных;
инструменты анализа для визуализации данных и их представления для корпоративных пользователей (BI-системы).

Дополнительно, в ХД могут находиться сложные аналитические приложения, позволяющие собирать полезную информацию, используя технологии искусственного интеллекта (ИИ).

В чем разница между хранилищами данных и другими модулями системы управления данными?

Хранилища данных могут быть похожи на другие блоки в вашей системе управления данными, но все-таки есть различия. В ХД существует один репозиторий для интеграции и хранения структурированных данных, полученных из нескольких источников неструктурированных данных в компании.

Витрины данных и хранилища операционных данных (ODS) похожи, но у них есть отличия. Витрины данных выполняют те же функции, что и ODS, но обычно они ограничены — одним подразделением или направлением бизнеса.

ODS нужны для поддержки ежедневных операций, поэтому доступ к историческим данным в них почти всегда ограничен.

Озеро данных подразумевает один неоптимизированный репозиторий всех структурированных и неструктурированных источников исходных данных в компании (в том числе хранилища данных).

Data Hub – это единый интерфейс, объединяющий все данные, как структурированные, так и неструктурированные, на центральном доступном уровне данных. Он отличается от ХД тем, что может обрабатывать операционные данные, а от озера данных возможностью предоставлять данные в нескольких форматах.

Зачем нужно хранилище данных?

Корпоративное хранилище можно сравнить с большим складом данных. Этот «склад» помогает компаниям решать следующие задачи в области управления данными:

Быстрый доступ к необходимой информации

Это особенно актуально для крупных компаний, с большим количеством источником данных и подразделений, которые эти данные генерят.

Продолжительная сохранность данных

DWH могут годы поддерживать данные в корректном состоянии.

Исключение влияния бизнес-аналитики на другие процессы и системы

ХД – отдельное решение, поэтому при выгрузке из него информации нельзя повлиять на работоспособность других информационных систем.

Остались вопросы?

Оставьте заявку, и с вами свяжутся наши эксперты и проконсультируют вас в ближайшее время.

Нажимая кнопку «Отправить» я подтверждаю, что ознакомлен(а) с действующей Политикой и даю свое согласие на обработку персональных данных. Защита от спама reCAPTCHA — Конфиденциальность и Условия использования.