Корпоративные хранилища данных (DWH)

В статье рассказываем, что такое DWH и как работает корпоративное хранилище данных. Даем краткий алгоритм внедрения и описываем преимущества: что получает бизнес, используя DWH. DWH (Data Warehouse, корпоративное хранилище данных, КХД) – система, которая собирает, структурирует и обрабатывает данные из разных источников, а также готовит их для бизнес-аналитики и отчетности. Узнать больше В большинстве компаний ведется учет всех данных, необходимых для принятия решений, но они хранятся в разных системах...

Корпоративное хранилище данных DWH и BI-платформа - взаимодополняемые компоненты зрелой аналитической системы. DWH консолидирует текущие и исторические данные, приводит к единому виду и готовит для аналитики. BI превращает эти данные в наглядные дашборды и понятные бизнесу визуализации, чтобы решения принимались быстрее и увереннее каждым пользователем. В связке DWH +BI могут дать максимальный эффект от работы с данными. В статье разберем, кому подойдет внедрение DWH +BI, и какие этапы обычно проходит проект...

Корпоративное хранилище данных DWH – это масштабная система, которая проектируется в соответствии с требованиями к скорости обновления данных, глубине историчности, аналитическим сценариям и нагрузке. Что такое DWH (Data warehouse, корпоративное хранилище данных) и как оно помогает бизнесу? DWH хранит и обрабатывает критически важные данные по продажам, запасам, финансам, логистике, производству. Сбой работы компонентов DWH из-за технических неполадок или человеческого фактора может парализовать весь процесс принятия решений...

Как вы думаете, достаточно ли надежны данные в вашей компании, чтобы на них опиралась аналитика, ИИ или ML -  без ручных сверок и исправлений? По прогнозам Gartner до 50–60% инициатив с ИИ и продвинутой аналитикой, которые сейчас популярны, могут не дать ожидаемого эффекта из-за проблем с качеством данных Уровень надежности данных уже влияет на реальную управленческую отчетность компаний и усиливается масштабной миграцией на новые BI-платформы. Первым шагом для решения этой проблемы может стать...

Каждый крупный селлер сталкивается с проблемой аналитики маркетплейсов: разрозненностью метрик, отсутствием юнит-экономики, необходимостью собирать отчеты вручную. На старте продаж в МП аналитика строится в Excel и онлайн-сервисах мониторинга вроде MpStats, Moneyplace, Маяк, и этого хватает: простые статичные отчеты помогают быстро увидеть результаты продаж, отследить рейтинг товаров, посмотреть остатки на складах. Но как только SKU становится 100+​, у компании появляется несколько каналов продаж (WB, Ozon, Яндекс...

Умение извлекать пользу из данных становится критическим для роста компании. Продуктовые гипотезы, персонализация, прогнозирование спроса, контроль финансов, автоматизация маркетинга — все это невозможно без доступа к актуальной, качественной и структурированной информации. Меняется и подход бизнеса к работе с данными: аналитику автоматизируют с помощью ИИ и ML, грамотность в области данных становится ключевой компетенцией, появляются новые функциональные роли - Chief Data Officer, Data Scientist, Machine Learning Engineer, специалист по этике ИИ и другие...