DWH: Корпоративные хранилища данных

Корпоративное хранилище представлет собой массив данных, обрабатываемый и хранящийся в едином цифровом пространстве. Хранилище обеспечивает быстрый доступ к оперативной и исторической информации, получение прогнозов и статистики на основе имеющихся данных.

Преимущества Data Warehouse:

• оптимизация затрат на хранение данных,
• гибкое управление объёмом данных,
• сохранность высокой производительности систем,
• всесторонний анализ бизнеса,
• историчность данных.

Мы предлагаем использовать современные алгоритмы математического моделирования и методики Data Mining — глубокого интеллектуального анализа данных.

Системы Data Mining помогают:

• Найти скрытые закономерности в данных,
• Спрогнозировать события,
• Сегментировать данные.

Machine Learning — это метод анализа данных, основанный на построении автоматизированной аналитической модели.

Machine Learning позволяет находить скрытые факторы и зависимости, не будучи заранее запрограммированным на определённое место поиска.

Важным аспектом в Machine Learning является способность адаптироваться и переобучаться на вновь поступивших данных, для получения надёжных и репрезентативных результатов.

С ростом производительной мощности компьютеров значительно расширились сферы применения Machine Learning для анализа больших данных.

Предлагаем вам использовать кластерные и облачные технологии на базе Hadoop, служащие для обработки структурированных и неструктурированных данных. Мы создаём аналитические комплексы на базе решений Big Data, открывающие бизнесу доступ к широкому срезу информации.

Преимущества Big Data:

• сбор данных из самых разных источников,
• оперативность и своевременность получения информации,
• массивно-параллельная обработка данных (Massive Parallel Processing of data, MPP),
• улучшение бизнес-процессов в реальном времени,
• хранение огромного объёма данных.

Единая точка доступа к данным

Сокращайте время обработки данных

Проводите всесторонний анализ данных

Минимизируйте сроки проверки новых отчётов