Предпосылки внедрения DWH
Разноформатные данные из множества источников
Множество систем-потребителей данных
Объем данных превышает существующие лимиты
Работа с данными влияет на другие системы
Отсутствие или риск потери историчности
Ограничения по работе с данными в реальном времени
Результаты внедрения DWH
Рассчитать стоимость внедрения DWH
Преимущества корпоративных хранилищ данных
Историчность
DWH предназначен для накопления и хранения данных за длительные периоды времени, что позволяет проводить детальный анализ трендов и закономерностей.
Качество данных
Обеспечение высокой степени точности, согласованности и надежности данных. Очистка и стандартизация данных из разных источников.
Глубокая аналитика
Всесторонний анализ бизнеса на основе точных и историчных данных. Возможность прогнозирования и работы с данными в реальном времени.
Производительность
DWH обеспечивает быструю и эффективную работу с большими объемами данных без снижения производительности других ИТ-систем.
Масштабируемость
DWH позволяет хранить практически неограниченные объемы данных, легко добавлять новые источники, расширять модель и адаптироваться к изменяющимся бизнес-потребностям.
Безопасность
Определение прав доступа для различных пользователей и групп. Шифрование данных. Ведение журналов доступа и изменений. Защита от утечек данных. Резервное копирование.
Преимущества внедрения DWH с Первый Бит
Опыт
Работаем с данными с 2015 года. Реализовали более 400 проектов по BI‑системам и DWH.
Специалисты
Более 50 специалистов в области обработки данных в штате. Постоянное обучение и развитие сотрудников.
Партнеры
Сотрудничаем с десятками вендоров. Подберем платформу в зависимости от ваших целей и возможностей.
Технологический стек
Закажите демонстрацию заинтересовавшей вас системы!
Подберём оптимальное решение для вашего бизнеса, покажем интерфейс и ключевые функции продукта, ответим на ваши вопросы и объясним, с чего начать внедрение.
Этапы внедрения DWH с Первый Бит
- Сбор требований к системе;
- Анализ, уточнение и детализация требований;
- Разработка аналитической модели;
- Обследование и анализ источников данных;
- Разработка и согласование ТЗ;
- Разработка ПМИ.
- Проектирование архитектуры, логической и физической модели хранилища данных;
- Проектирование процедур ETL;
- Проектирование витрин/OLAP-кубов;
- Проектирование репозитория BI;
- Проектирование отчетов и информационных панелей.
- Подготовительные работы;
- Построение хранилища данных, ETL, витрин данных;
- Обеспечение качества данных;
- Разработка эксплуатационной документации.
- Развертывание системы;
- Тестирование системы;
- Исправление деффектов.
- Ввод системы в промышленную эксплуатацию;
- Обучение пользователей и администраторов системы.
- Администрирование системы;
- Техническая поддержка.
Системы, для которых DWH является базовой архитектурой
Data Mining
Системы Data Mining помогают:
- Найти скрытые закономерности в данных;
- Спрогнозировать события;
- Сегментировать данные.
Business Intelligence
Системы бизнес-аналитики помогают:
- Визуализировать данные;
- Принимать решения на основе данных;
- Анализировать показатели компании.
Big Data
- Оперативность и своевременность получения информации;
- Массивно-параллельная обработка данных;
- Улучшение бизнес-процессов в реальном времени;
- Хранение огромного объёма данных.
Machine Learning
- Выявление сложных и нелинейных зависимостей в данных, неочевидных при традиционном анализе;
- Автоматическое обучение на новых данных;
- Разработка рекомендаций, помогающих оптимизировать бизнес-процессы, улучшить продукты и услуги.
