Корпоративные хранилища данных (DWH)

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...

Перед аналитикой данные из корпоративных систем необходимо превратить в информацию,пригодную для бизнес-анализа: Вместе эти три процесса называются ETL (Extract, Transform, Load). Для реализации ETL-процессов на рынке существует готовое ПО, однако оно не всегда может отвечать потребностям проекта. При проектировании масштабных решений, например, корпоративных хранилищ данных, а также при необходимости встроить аналитические инструменты в имеющуюся сложную инфраструктуру Big Data, дата-инженеры обычно создают собственные конвейеры обработки данных - пайплайны...

24 июня на открытой онлайн-встрече «Три реальных проектных истории внедрения DWH. Сложности и вызовы» эксперты Qlever Solutions рассказали о настоящих трудностях, с которыми сталкиваются команды при внедрении корпоративных хранилищ данных — от технических ограничений до управленческих конфликтов. Спикером мероприятия выступил технический директор Qlever Андрей Харлак. Обширный опыт внедрений хранилищ данных позволил Андрею поделиться техническими деталями и нюансами управления DWH-проектами в промышленности, ритейле, госсекторе...

Если вы думаете, что построение DWH — это просто про выбор инструмента и ETL, то… добро пожаловать в реальность крупных ИТ-проектов. Мы расскажем о настоящих вызовах, с которыми сталкиваются команды при внедрении корпоративных хранилищ данных — от технических ограничений до управленческих конфликтов и бюрократии. Никакой теории — только опыт. Только живые кейсы. 📅 24 июня 🕑 14:00 –15:30 💻 Oнлайн...

Сегодня бизнес-данные стали основой для принятия управленческих решений, а системы бизнес-аналитики и корпоративные хранилища данных (DWH) — ключевыми компонентами инфраструктуры по работе с данными. Чем масштабнее система, тем выше требования к стабильности, скорости развёртывания и производительности, которые не могут обеспечить ручное управление. Для автоматизации процессов управления инфраструктуры в ИТ-проектах, включая DWH, используется инструмент Ansible. В статье рассказываем, как Ansible...

Данные сегодня стали важным ресурсом для бизнеса, но для того, чтобы на их основе принимать правильные управленческие решения, нужно их правильно хранить и обрабатывать. Хранилища данных предоставляют инфраструктуру и инструменты сбора, хранения, обработки больших объемов информации для дальнейшей бизнес-аналитики. Эпоха современных хранилищ данных началась с появления реляционных баз данных (далее БД). С появлением бизнес-аналитики следствием развития БД стала концепция Data Warehouse (корпоративное хранилище данных, DWH)...