Технические работы на сайте
Приносим извинения за временные неудобства!
Свяжитесь с нами, чтобы получить консультацию экспертов Qlever или необходимые материалы:
Свяжитесь с нами, чтобы получить консультацию экспертов Qlever или необходимые материалы:
+7 812 425 32 48
Напишите нам
и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Предпроектное обследование
Анализ систем, данных и бизнес-задач компании для проектирования оптимальной концепции DWH и понятного плана внедрения.
Развитие и оптимизация
Техническая поддержка DWH
Обеспечение стабильной работы хранилища данных, оперативное устранение инцидентов и выполнение доработок по мере развития бизнес-задач
Как Qlever Solutions с помощью DWH и BI-аналитики помогли бренду Orby на 80% снизить количество ошибок при планировании отгрузок на маркетплейсы
Напишите нам
и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Пилотный проект от 300*тыс.₽ до конца месяца!
Средняя стоимость MVP по DWH начинается от 300* тыс. руб. (привлечение 1 специалиста на 2 недели). Стоимость полного проекта внедрения DWH рассчитывается индивидуально и составляет от 1,5 млн до 4 млн. руб.
Для уточнения стоимости приглашаем вас на первый бесплатный консультационной разбор вашей ситуации с архитектором DWH Qlever
Для уточнения стоимости приглашаем вас на первый бесплатный консультационной разбор вашей ситуации с архитектором DWH Qlever
Вам необходимо DWH, если:
Корпоративное хранилище функционирует отдельно от оперативной базы данных компании. Вы можете исключить негативное влияние на другие процессы и системы, не работая напрямую с базами данных приложений, а отправлять данные в хранилище и обрабатывать их там.
Благодаря своей структурированности и оптимизации данных, КХД позволяет получить быстрый доступ к большим объемам информации без значительного влияния на производительность.
Благодаря своей структурированности и оптимизации данных, КХД позволяет получить быстрый доступ к большим объемам информации без значительного влияния на производительность.
3.
В корпоративных хранилищах в удобном для анализа виде хранятся архивные, исторические данные за разный период, что позволяет проводить анализ трендов во времени. В операционной базе данных такой объем данных хранить нецелесообразно
2.
Если данные хранятся в сотнях тысяч строк, на выполнение стандартных запросов уходит много времени. В хранилище создаются сводные таблицы, агрегирующие данные. С их помощью запросы выполняются быстрее.
5.
Некоторые инструменты BI не могут работать с NoSQL (нереляционными) базами. Такие данные можно переместить в хранилище, где BI-приложения смогут получить к ним доступ.
4.
Хранилище данных структурирует всю корпоративную информацию и позволяет настроить доступ к ней таким образом, что бизнес-пользователи могут использовать только необходимые и доступные им в соответствии с ролевой моделью адаптированные данные.
6.
Хранилище позволяет актуализировать, нормализовать, обогатить данные и объединить их из различных информационных систем, таблиц и других внешних источников в единую структуру, для удобства работы и эффективной аналитики
Вы осуществляете анализ разноформатных данных из разрозненных источников
1.
Вам важно обеспечить исторический анализ данных
Вы работаете с высоконагруженными системами, содержащими критически важные для бизнеса данные
Не все ваши BI инструменты стабильно работают с имеющимися базами данных
Вы хотите ускорить обработку запросов
Вам нужны персональные дашборды и отчеты для конкретных пользователей или подразделений
Поможем подобрать DWH архитектуру и Tech Stack
Какие задачи решает КХД?
Основные источники данных для работы с корпоративным хранилищем
Сложности при создании КХД
В статье рассказываем, с какими проблемами сталкиваются компании при самостоятельном построении хранилища, и как получить ожидаемые результаты от внедрения КХД.
Узнать больше Qlever Solutions
поможет вам:
поможет вам:
для грамотного внедрения с нуля или для повышения производительности, устранения ошибок и расширения возможностей подключения к инструментам визуализации имеющегося хранилища
Провести аудит КХД и составить дорожную карту
для максимального использования возможностей современного ПО или в рамках политики импортозамещения
Мигрировать на новые версии ПО или на российскую КХД систему
от создания концепции, подбора методологии и построения DWH архитектуры в зависимости от ваших задач – требований к быстродействию и отчетам, до тестирования и поддержки
Внедрить КХД под ключ
Архитектура DWH
Мы внедряем хранилища данных, используя масштабируемые технологии и гибридные методологии, адаптируя лучшие практики под ваши задачи. Архитектура DWH и инструменты для построения хранилища данных подбираются индивидуально в зависимости от целей, требований и возможностей заказчика.
Инструменты и стэк
BI/визуализация
Облачные провайдеры
Интеграционные механизмы
Базы данных
Оркестраторы
Вспомогательные инструменты
Базовые технологии
Порядок разработки хранилища данных
- Аудит внутренних и внешних процессов компании, источников и типов данных
- Создание концепции и стратегии развития КХД, предоставление вариантов реализации, выбор методологий и инструментов для построения
- Разработка, тестирование и внедрение хранилищ данных
- Техническая поддержка и масштабирование КХД
Что такое DWH?
Объясняем простым языком, зачем бизнесу корпоративное хранилище данных
Часто задаваемые вопросы про DWH
Стоимость внедрения Data Warehouse (DWH) рассчитывается индивидуально и зависит от нескольких факторов: объёма и структуры данных, количества источников, выбранной архитектуры хранилища, требований к производительности и аналитике, а также необходимости интеграции с BI-системами.
На цену также влияют:
На цену также влияют:
- текущее состояние данных и качество источников;
- необходимость проектирования модели данных «с нуля»;
- выбор технологий (on-premise или облачное DWH);
- этапность внедрения и требования к масштабируемости.
Сроки внедрения корпоративного хранилища данных зависят от сложности проекта и масштаба бизнеса. В среднем базовое DWH можно реализовать за 2–4 месяца, если речь идёт о ограниченном числе источников и стандартной архитектуре.
- Более комплексные проекты, включающие:
- большое количество источников данных,
- сложные трансформации,
- интеграцию с BI и аналитическими системами,
- требования к отказоустойчивости и масштабированию,
- могут занимать 6 месяцев и более.
Внедрение Data Warehouse (DWH) позволяет бизнесу создать единое, надёжное хранилище данных и получить измеримый эффект:
- единый источник правды для аналитики и отчётности;
- ускорение подготовки управленческих отчётов и дашбордов;
- повышение качества данных и снижение ошибок;
- возможность масштабировать аналитику без переработки архитектуры;
- поддержка стратегических решений на основе данных.
Ознакомьтесь с методологиями проектирования корпоративных хранилищ данных, нюансами разработки и успешными кейсами внедрения корпоративного хранилища данных
Узнайте больше о Data Warehouse
Закажите консультацию у экспертов Qlever
Узнайте подробнее о том, что даст внедрение систем бизнес-аналитики (BI) или построение DWH именно для вашей компании. Оставьте контакты и наши менеджеры свяжутся с вами в ближайшее время.
