Создание корпоративных платформ данных

Эффективным инструментов для такой работы с данными является платформа данных. С помощью платформы данных компания может объединить данные из разрозненных ИТ-систем для того, чтобы видеть полную картину деятельности своей компании.

Описание платформы

Корпоративная платформа данных – это комплекс интегрированных между собой ИТ-систем, которые обеспечивают централизованный сбор данных, стандартизацию сведений, учет текущей и исторической информации, качество данных и ведение статистики.

Сочетая в себе множество элементов, комплекс платформы данных используется для управления, а также для анализа больших объемов данных. Таким образом в одном решении компания комбинирует все возможности и функции различных приложений, необходимых для работы с данными: сервера данных, системы управления, хранилища данных, базы данных, утилиты управления и сервисы бизнес-аналитики.

Платформа управления данными обеспечивает:

• потоковую и пакетную обработку данных, 

• формирование озера неструктурированных данных, 

• построение хранилища данных и нереляционного сегмента квазиструктурированных данных, 

• управление качеством данных, 

• использование данных для формирования BI-отчетности и дашбордов, машинного обучения и сервисов монетизации данных.

Создание платформы данных на технологиях открытого кода (open source) позволит:

1. Снизить зависимость компании от производителей программного обеспечения.

2. Уменьшить инвестиции в ИТ-решение и воспользоваться самыми передовыми достижениями современного рынка высоких технологий.

3. Дополнительно, использование open source компонентов для реализации корпоративной платформы данных полностью соответствует требованиям импортозамещения.

Возможности платформы данных

• Потоковая и пакетная обработки данных (настройка и мониторинг ETL/ELT-процессов).

• Формирование озера «сырых» неструктурированных данных.

• Построение реляционной области классического хранилища данных, подготовка данных для аналитической отчетности.

• Управление данными организации с построением единого глоссария и сквозного data lineage.

• Сервисное управление компонентами платформы в PaaS/on-premises модели.

Другие направления

• Системы бизнес-аналитики (Business Intelligence)
• Импортозамещение BI-систем
• Машинное обучение и Большие данные
• Управление данными
• Клиентская аналитика (Customer Intelligence)
• Ценообразование
• Построение хранилищ данных
• Оптимизация рабочих графиков персонала (WFM)

Решение может быть реализовано с помощью следующих технологий: