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
- DWH объединяет 15 ТБ данных из ERP и кассовых систем, снижает нагрузку на операционные системы и повышает производительность аналитики.
- С помощью аналитики удалось на 80% снизить количество ошибок при планировании отгрузок на Wildberries и Ozon.
- Аналитическая система позволяет руководителям за несколько минут получать информацию о продажах, оценивать динамику и сравнивать план-факт.
- Работа с данными без обращения к источникам изолирует нагрузку, создаваемую пользователями аналитической отчетности от бизнес-систем.
- Объедините данные по диспетчеризации, распределению сырья, прогнозированию, чтобы извлечь максимум пользы из аналитики.
- Объедините данные по добыче, транспортировке и хранению, сбыту в единую версию правды, чтобы извлечь максимум пользы из аналитики.
- Объедините данные по работе с клиентами, инвестиционной деятельности, разработке новых продуктов в единую версию правды.
- Объедините данные по работе с клиентами, проектированию, возведению объектов, инвестициям в единую версию правды.
- Объедините данные CRM, ERP, кассовых систем, систем бухгалтерского учета и других источников, чтобы извлечь максимум пользы из аналитики.
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.
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.
Этапы проекта внедрения 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.
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
Почему компании доверяют Qlever 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.
>12 лет на рынке
Реализуем проекты по внедрению BI, DWH и развитию аналитической инфраструктуры с 2014 года.
100+ проектов
Работаем с компаниями из ритейла, промышленности, энергетики, нефтегазового сектора, FMCG и других отраслей.
50+ специалистов
Команда из 50+ экспертов по внедрению BI, DWH и управлению данными
Закажите консультацию
у экспертов Qlever
у экспертов Qlever
Оставьте контакты и наши менеджеры свяжутся с вами в ближайшее время
Полезные материалы по теме DWH (КХД)
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.