Напишите нам
и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Разработка и внедрение DWH (корпоративного хранилища данных)
Спроектируем DWH – единый репозиторий структурированных данных из CRM, ERP, 1С и других систем, чтобы вы могли извлечь максимум пользы из BI-аналитики и получили преимущество в принятии решений
Оценить проект Напишите нам
и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Услуги по разработке DWH под ключ
Проектирование Data Warehouse
Cоздание 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
-
Федеральная сеть дискаунтеров: автоматизация отчетности и DWH, которое помогает объединить 15 ТБ данных из ERP и кассовых систем для 400 магазиновDWH позволило снизить нагрузку на операционные системы компании и повысить производительность аналитических запросовЧитать кейс
-
Как Qlever Solutions с помощью DWH и BI-аналитики помогли бренду Orby на 80% снизить количество ошибок при планировании отгрузок на маркетплейсыДашборды помогают отслеживать показатели заказов, просмотров, планировать отгрузки продукции на склады, проводить ABC-XYZ анализ товаров на маркетплейсах и разрабатывать новые стратегии продажЧитать кейс
-
Автоматизация аналитики продаж KASSIR.RU с помощью DWH и BI от Qlever SolutionsЕдиная аналитическая система позволяет руководителям KASSIR.RU за несколько минут получать информацию о результатах продаж, оценивать динамику и сравнивать факт с запланированными показателями в разрезе регионов, каналов продаж, периодовЧитать кейс
-
Внедрение DWH, которое помогает структурировать 2 ТБ разрозненных данных и ускорить отчетность в ресторанной сетиРабота с данными без обращения к исходным источникам изолирует нагрузку, создаваемую пользователями аналитической отчетности от бизнес-системЧитать кейс
-
Внедрение DWH для производственных компанийОбъедините данные по диспетчеризации, распределению сырья, прогнозированию в единую версию правды, чтобы извлечь максимум пользы из аналитикиПолучить консультацию
-
Внедрение DWH для нефтегазовых компанийОбъедините данные по добыче, транспортировке и хранению, сбыту в единую версию правды, чтобы извлечь максимум пользы из аналитикиПолучить консультацию
-
Внедрение DWH для финансов и страхованияОбъедините данные по работе с клиентами, инвестиционной деятельности, разработке новых продуктов в единую версию правды, чтобы извлечь максимум пользы из аналитикиПолучить консультацию
-
Внедрение DWH для строительных компанийОбъедините данные по работе с клиентами, проектированию, возведению объектов, инвестициям в единую версию правды, чтобы извлечь максимум пользы из аналитикиПолучить консультацию
-
Проектирование и разработка хранилищ данных DWHОбъедините данные CRM, ERP, кассовых систем, систем бухгалтерского учета и других источников в единую версию правды, чтобы извлечь максимум пользы из аналитикиПолучить консультацию
Стоимость внедрения КХД рассчитывается индивидуально
На стоимость влияют:
- Объем обрабатываемых данных
- Количество интеграций и источников
- Сложность архитектуры DWH
- Технологический стек
- Требования к производительности и аналитике
Вам необходимо DWH, если
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 →
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 →
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
- Развертывание СУБД для хранилища данных
- Настройка инструментов интеграции и обработки данных (ETL / ELT)
- Установка и конфигурация сервера BI-платформы
- Разработка архитектуры системы и принципов построения
- Определение компонентов аналитической платформы
- Проектирование семантической модели данных - модели бизнес-данных на логическом и физическом уровнях
- Формализация бизнес-сущностей и их взаимосвязей
- Описание правил трансформации и хранения данных
- Подключение и интеграция источников данных
- Загрузка сырых данных в хранилище
- Создание детализированных слоев данных с очисткой и нормализацией
- Настройка историчности данных
- Формирование витрин данных для аналитики
- Проверка корректности загрузки данных и их соответствия бизнес-требованиям
- Подключение BI к витринам данных
- Формирование аналитической модели данных
- Настройка обновления данных
- Создание ролевой модели доступа к дашбордам
- Разработка и публикация отчетов и дашбордов согласно задачам бизнеса
- Проверка стабильности работы хранилища данных
- Тестирование сценариев использования BI-отчетов
- Устранение выявленных замечаний
- Финальная приемка системы клиентом
- Для отдельных проектов - разработка плана аварийного восстановления DWH (DRP)
- Подготовка документации администраторов DWH и BI-системы
- Разработка пользовательских инструкций по работе с отчетами
- Проведение обучения ключевых пользователей
Внедрение DWH
под ваши задачи
Для уточнения стоимости приглашаем на бесплатный консультационный разбор вашей ситуации с архитектором DWH
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 →
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
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.
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
- 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.
- 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.
- 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.
Закажите консультацию
у экспертов Qlever
у экспертов Qlever
Оставьте контакты и наши менеджеры свяжутся с вами в ближайшее время
Вопросы о внедрении DWH (Q&A)
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:
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
Сроки внедрения корпоративного хранилища данных зависят от сложности проекта и масштаба бизнеса. В среднем базовое DWH можно реализовать за 2–4 месяца, если речь идет об ограниченном числе источников и стандартной архитектуре.
Более комплексные проекты, включающие:
Часто DWH внедряется поэтапно — это позволяет быстрее получить первые результаты и снизить риски.
Более комплексные проекты, включающие:
- большое количество источников данных
- сложные трансформации
- интеграцию с BI и аналитическими системами
- требования к отказоустойчивости и масштабированию
Часто DWH внедряется поэтапно — это позволяет быстрее получить первые результаты и снизить риски.
Внедрение Data Warehouse (DWH) позволяет бизнесу создать единое, надежное хранилище данных и получить измеримый эффект:
- единый источник правды для аналитики и отчетности
- ускорение подготовки управленческих отчетов и дашбордов
- возможности глубокого анализа благодаря доступу к историческим данным
- повышение качества данных и снижение количества ошибок
- снижение нагрузки на информационные системы
- возможность масштабировать аналитику без переработки архитектуры
- поддержку стратегических решений на основе данных
КХД — это русскоязычная аббревиатура DWH (корпоративное хранилище данных). В статье по ссылке рассказываем, что такое DWH и как работает корпоративное хранилище данных.