•  
    •  
  • website icon
Связаться
    •  
    •  
  • website icon
Связаться
    •  
    •  
  • website icon
Связаться
Стоимость внедрения DWH считается по запросу
от 300 тыс.₽*
Пилотный проект
Обсудить задачи
от 1,5 млн.₽*
Проект внедрения
Рассчитать проект
бесплатно
Консультация / разбор
Записаться на разбор
*средняя стоимость MVP по DWH начинается от 300 тыс.₽ (привлечение 1 специалиста на 2 недели).
Стоимость полного проекта внедрения DWH рассчитывается индивидуально и составляет от 1,5 млн до 4 млн.₽
Услуги по разработке DWH
Проектирование
DWH
создание концепции, подбор стека и построение архитектуры в зависимости от требований к быстродействию и отчетам
Разработка хранилища данных
интеграция источников данных, настройка ETL/ELT процессов, разработка витрин данных, настройка отчетов в BI
Миграция DWH
на новые версии ПО
для максимального использования возможностей современного ПО или в рамках политики импортозамещения
Поддержка
и развитие КХД
администрирование, мониторинг, устранение ошибок, масштабирование под новые источники данных

Проекты внедрения DWH от Qlever

Вам необходимо DWH, если

Вы анализируете разноформатные данные из разрозненных источников
Хранилище объединяет в единую структуру данные из ERP, CRM, Excel-файлов, 1С, личных кабинетов маркетплейсов и готовит к последующей аналитике.
Для анализа вам важно сохранить исторические данные
DWH хранит архивные данные за разные периоды, что позволяет проводить анализ трендов во времени. В операционной базе данных такой объем хранить нецелесообразно.
Вы работаете с высоконагруженными системами или критически важными данными
DWH исключает негативное влияние на процессы и системы-источники, так как для аналитики данные обрабатываются в хранилище, а не в операционных базах.
Не все ваши BI-инструменты стабильно работают с имеющимися источниками
Некоторые BI-инструменты не могут работать с NoSQL (нереляционными) базами, такие данные можно переместить в хранилище, где BI-приложения смогут получить к ним доступ.
Вы хотите ускорить обработку аналитических запросов
Если данные хранятся в сотнях тысяч строк, на выполнение стандартных запросов уходит много времени. В хранилище создаются сводные таблицы, агрегирующие данные, и запросы выполняются быстрее.
Вам нужны персональные дашборды и отчеты для конкретных пользователей или подразделений
Хранилище позволяет настроить ролевой доступ к аналитическим витринам, чтобы бизнес-пользователи могли использовать только необходимые и доступные им данные.
Что такое DWH
DWH (корпоративное хранилище данных, Data Warehouse, КХД) — единый репозиторий, куда поступают данные из всех ключевых источников компании: CRM, ERP, 1С, Excel-файлов и других. В DWH данные очищаются, объединяются и приводятся к единой структуре.

В инфраструктуре управления данными DWH выполняет роль "единой версии правды": именно из хранилища BI-системы и другие аналитические инструменты получают качественные данные для анализа и принятия управленческих решений.

Узнать больше >>

Как проходит внедрение DWH

  • Сбор бизнес-требований к DWH и будущей отчетности
  • Анализ существующих источников данных и текущих отчетов
  • Выявление проблем аналитики и узких мест в работе с данными
  • Определение ключевых пользователей и их потребностей
  • Формирование целей создания аналитической системы
Пилотный проект
от 300 тыс.₽*
до конца месяца!
Для уточнения стоимости приглашаем вас на первый бесплатный консультационной разбор вашей ситуации с архитектором DWH
Записаться на разбор
*средняя стоимость MVP по DWH начинается от 300 тыс.₽ (привлечение 1 специалиста на 2 недели).
Стоимость полного проекта внедрения DWH рассчитывается индивидуально и составляет от 1,5 млн до 4 млн.₽
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.

Подробнее об архитектурном подходе к построению DWH Qlever Solutions
Для сети мультибрендовых магазинов одежды
Для FMCG-компании
Для завода по обработке цветных металлов
Для медицинского центра
Для автодилера
Для строительной компании

Технологии, с которыми мы работаем

  • Greenplum
  • ClickHouse
  • PostgreSQL
  • ARENADATA
  • Airflow
  • dagster
  • dbt
  • Open Metadata
  • MINIO
  • Prometheus
  • Grafana
  • python
  • SQL
  • git
  • docker.
  • ANSIBLE
  • VK Cloud
  • Yandex Cloud

Поможем подобрать DWH архитектуру и Tech Stack

Почему компании доверяют нам DWH-проекты

Qlever Solutions с 2014 года занимается созданием корпоративных аналитических решений, разработкой среды для развертывания аналитических приложений, а также оказывает консалтинговые услуги в области использования внутренних и внешних данных.

Наши решения помогают предприятиям и организациям из разных отраслей снижать затраты, распределять ресурсы, понимать потребителей и управлять взаимодействием с ними.
100+
реализованых проектов
50+
команда
>8 лет
на рынке
  • Технологии
    Наша ключевая экспертиза — технологии. У Qlever Solutions одна из самых обширных в России и СНГ практик разработки и поддержки BI-решений на платформе Qlik. В команде есть специалисты по JavaScript, Python + R, SQL.
    Подробнее
  • Бизнес
    Не только знакомы с инструментами, из которых по точному заданию можно создать решение. Наш опыт позволяет, используя технологии, достигать бизнес-целей. Знаем, как в полной мере реализовать ценность аналитической информации.
    Услуги
  • Управление
    Принятые в Qlever Solutions стандарты услуг основаны на лучших практиках в управлении проектами. Мы можем подключиться к разработке BI-системы или передать её для использования на любом этапе работы.
    Проекты
Закажите консультацию
у экспертов Qlever
Оставьте контакты и наши менеджеры свяжутся с вами в ближайшее время
+7 812 425 32 48
mail@qlever.ru

Вопросы о внедрении DWH (FAQ)

Стоимость внедрения Data Warehouse (DWH) рассчитывается индивидуально и зависит от нескольких факторов: объема и структуры данных, количества источников, выбранной архитектуры хранилища, требований к производительности и аналитике, а также необходимости интеграции с BI-системами.

На стоимость также влияют:
  • Текущее состояние данных и качество источников
  • Необходимость проектирования модели данных «с нуля»
  • Выбор технологий (on-premise или облачное DWH, стек для преоктирования)
  • Этапность внедрения и требования к масштабируемости
Как правило, проекты по внедрению корпоративного хранилища данных начинаются с предпроектного обследования, после которого формируется прозрачная оценка сроков и бюджета.