Услуга · Внедрение DWH / Data Vault
Строим хранилища данных
для аналитики и AI
Подбираем методологию под задачу — DWH, Data Lake, Data Vault или Lakehouse — и разворачиваем хранилище в контуре заказчика: от обследования источников до боевой эксплуатации.
Скорость
до 4×
быстрее данные доходят до отчётов и пользователей
Стоимость владения
до −20%
TCO по сравнению с решениями конкурентов
Оборудование
до −15%
затрат на серверное «железо»
Опыт
5 ГБ–100 ТБ
объёмы данных в наших проектах
Методологии
Четыре подхода к хранению данных
Методологию выбираем на обследовании — по типам данных, требованиям к истории и аудиту, скорости ответа и бюджету на инфраструктуру.
01
DWH
Классическое хранилище с единой моделью и витринами для управленческой, финансовой и регуляторной отчётности
02
Data Lake
Озеро для данных любого формата — таблиц, логов, документов, телеметрии — в S3 или HDFS
03
Data Vault
Хабы, связи и сателлиты: полная история изменений, прослеживаемость до источника, новые системы без перестройки модели
04
Lakehouse
Открытые форматы Iceberg и Parquet поверх озера и SQL-движки сверху — гибкость озера и управляемость хранилища
Возможности
Единая точка работы со всеми данными компании
01
Любые типы данных
Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные — в одной архитектуре
02
Большие данные
Извлечение и анализ терабайтов данных на колоночных и MPP-движках
03
Федеративные запросы
Доступ к данным во внешних системах без копирования в хранилище
04
Датасеты для ML
Подготовка и версионирование наборов данных для обучения моделей
05
Векторное хранилище
База векторных данных для RAG и AI-ассистентов на ваших данных
06
On-prem
Развёртывание в контуре заказчика — данные не покидают вашу инфраструктуру
Задачи
Для каких задач строим хранилища
01
Отчётность
Управленческая, финансовая, регуляторная отчётность и BI
02
Налоговый мониторинг
Данные для регуляторов в сжатые сроки ответа
03
eCommerce
Быстрая выдача данных для маркетплейсов и срочных запросов площадок
04
Финансовый скоринг
Кредитная история, оценка доходов и надёжности клиента, скоринговый балл
05
Сбор данных
IoT, CRM, ERP, ТОиР, MES, PLM/PDM, SCADA и другие источники
06
Предиктивная аналитика
Временные ряды, регрессионный, кластерный и ковариационный анализ
07
Продуктовая аналитика
A/B-тесты, пользовательская конверсия, когорты
08
Маркетинговая аналитика
Сезонность, спрос и частотность, программы лояльности
Технологии
Открытый стек без привязки к вендору
Хранение и СУБД
PostgreSQLGreenplumClickHouseStarRocksS3HDFS
Форматы
Apache IcebergParquet
Запросы и OLAP
TrinoOLAP
Загрузка и трансформация
Apache Airflowdbt
AI
RAGВекторный поиск
Отчётность
Apache SupersetDataLens
Что входит
Внедряем под ключ и остаёмся рядом
Поддержка
Сопровождение 24×7
Документация
На русском и английском
Запуск
Обучение, go-live, технадзор
Безопасность
Проверка на вредоносы и защита данных
Эксплуатация
Управление кластером, мониторинг
AI
AI-ассистент для анализа данных
BI
Инструменты отчётности
Этапы
Как проходит внедрение
01
Обследование источников данных и ИТ-ландшафта
02
Проектирование архитектуры, выбор инструментов
03
Разработка бизнес-слоя
04
Настройка загрузки и повышение качества данных
05
Первичная загрузка данных, контроль качества
06
Обучение команды заказчика
07
Перевод в боевую эксплуатацию