Форма обратной связи
Запросить консультацию
Гибкие методологии в построении DWH.
Как подойти к внедрению, чтобы не было «больно»?
Как подойти к внедрению, чтобы не было «больно»?
Открытая онлайн-встреча, посвященная разбору принципов построения корпоративных хранилищ данных (DWH) состоялась
11 апреля
14:00 –15:00
Oнлайн
Получить материалы вебинара
11 апреля состоялась онлайн-встреча, посвященная разбору принципов построения корпоративных хранилищ данных (DWH).
Данные играют ключевую роль в принятии решений в организации, и от того, как быстро и эффективно мы ими распоряжаемся, зависит успех развития компании.
DWH позволяет интегрировать данные из различных источников и обеспечить «единую версию правды», которая используется всеми корпоративными пользователями для анализа ключевых бизнес-показателей.
Данные играют ключевую роль в принятии решений в организации, и от того, как быстро и эффективно мы ими распоряжаемся, зависит успех развития компании.
DWH позволяет интегрировать данные из различных источников и обеспечить «единую версию правды», которая используется всеми корпоративными пользователями для анализа ключевых бизнес-показателей.
Что может пойти не так, если неправильно подойти к внедрению DWH?
Абсолютно каждый проект по DWH имеет свои особенности и нюансы. Мы по опыту наших клиентов знаем, что на самостоятельных экспериментах с DWH можно легко слить несколько миллионов бюджета прежде, чем осмысленно подойти к проекту и обратиться к экспертам, которые помогут выстроить масштабируемую и гибкую модель хранилища для бизнеса.
Какие условия могут измениться и повлиять на эффективность созданной концепции хранилища данных?
- Бизнес может поменяться или начать активно расти, увеличится объем данных, появятся ограничения в скорости их обработки
- Могут появиться новые задачи или направления деятельности, а значит, новые информационные системы, для которых нужны другие правила интеграции
- Может поменяться формат поступающих данных из источника или сам источник
Как сократить вероятность ошибок на этапе проектирования DWH и сэкономить ИТ-бюджеты?
Рассказали на онлайн-встрече
В ходе онлайн-встречи мы ответили на вопросы
- Каким компаниям нужно DWH? Почему чаще всего проект по DWH это «больно»?
- На какие вопросы нужно ответить прежде, чем начать проектировать хранилище?
- Как выбрать стек, методологию и создать идеальный Road map проекта?
- Как применять итеративный подход для успешного построения архитектуры слоев данных?
Технический директор Qlever
Андрей Харлак
Андрей Харлак
поделился опытом в области построения DWH и на реальных примерах показал, как подходить к внедрению, чтобы не было «больно».
Для кого встреча:
Дата-инженеры, ВI-аналитики, ИТ-специалисты
Для кого встреча:
Дата-инженеры, ВI-аналитики, ИТ-специалисты
Каким компаниям обязательно нужно ознакомиться с записью встречи:
Бизнес активно растет, и данных из разных источников становится все больше
1.
Процесс сбора отчетов трудоемкий, данные из источников собираются вручную
2.
Внутри ИТ-команды нет компетенций по разработке DWH
3.
Есть DWH, но есть ошибки и сложности в масштабировании
4.
Мы внедряем хранилища данных, используя масштабируемые технологии и гибридные методологии, адаптируя лучшие практики под задачи бизнеса. Архитектура и инструменты для построения хранилища данных подбираются индивидуально в зависимости от целей, требований и возможностей заказчика.
Нам доверяют
Узнайте, как избежать ошибок при проектировании DWH
Оставьте заявку и получите запись онлайн-встречи "Гибкие методологии в построении DWH. Как подойти к внедрению, чтобы не было «больно»?"