- Видео 8
- Просмотров 726
BI Qube
Россия
Добавлен 9 апр 2024
Группа BI.Qube реализует проекты в области data governance и business intelligence. Результатом работ являются решения задач в области управления бизнесом на основе данных.
Собственный продукт под торговой маркой BI.Qube является фреймворком для автоматизации разработки корпоративных хранилищ данных (КХД / DWH) в концепции Low-code/No-code. Он включает метакомпоненты для эффективной работы с данными на проприетарных и open-source платформах: MetaStaging для подключения источников, MetaVault для автогенерации модели данных DWH, MetaControl для гибкого управления качеством данных, MetaMasterData для управления основными данными и реализации внесистемного учета.
Проверочный код 8a6a8bb4-6e6e-478b-beef-3a261590dd28
Собственный продукт под торговой маркой BI.Qube является фреймворком для автоматизации разработки корпоративных хранилищ данных (КХД / DWH) в концепции Low-code/No-code. Он включает метакомпоненты для эффективной работы с данными на проприетарных и open-source платформах: MetaStaging для подключения источников, MetaVault для автогенерации модели данных DWH, MetaControl для гибкого управления качеством данных, MetaMasterData для управления основными данными и реализации внесистемного учета.
Проверочный код 8a6a8bb4-6e6e-478b-beef-3a261590dd28
BI.Qube для управления товарооборотом в FiNN FLARE
Система “BI.Qube Автомежмаг” максимизирует объемы продаж в крупных ритейл-сетях с использованием многокритериальной модели оптимизации и автоматических рекомендаций по управлению ассортиментом. Проект реализован в 2018 году.
Просмотров: 7
Видео
Кейсы повышения эффективности работы с банковскими данными
Просмотров 8121 день назад
Эксперты BI.Qube показывают, как повысить эффективность банковского бизнеса, оперативно адаптироваться к изменениям и снизить операционные риски. В центре внимания - универсальная банковская модель данных и технологии, которые помогают ускорить выполнение задач и сократить затраты на IT. В кейсах Меткобанк, Азия-Инвест и Прио Внешторгбанк можно увидеть, как работает фреймворк без кодирования. Т...
От табличных отчетов к современной аналитике. Вебинар 10 июля 2024
Просмотров 1783 месяца назад
Как флагманы промышленности экономят сотни миллионов рублей, превратив данные в актив. Команды BI.Qube, Yandex Cloud и Татнефть рассказывают об актуальных кейсах, технологиях и инновациях в работе с данными на промышленных предприятиях, с живой демонстрацией быстрого решения бизнес задач на российской платформе. Показываем примеры бизнес-эффектов на проектах ЕВРАЗ, Татнефть и других крупных про...
Практика перехода на российские платформы для работы с корпоративными данными
Просмотров 614 месяца назад
6 октября 2022 группа BI.Qube (прежнее имя IT Pro) совместно с Yandex Cloud провела конференцию, на которой разобрали продукты, необходимые компетенции и кейсы перехода с проприетартного ПО вендоров из недружественных стран: 1. Что в новой реальности делают Татнефть, ЕВРАЗ и группа компаний Монополия для обеспечения непрерывности управления бизнесом. 2. Как использовать платформу данных Yandex ...
Автоматизированный перенос DWH на open source и российское ПО
Просмотров 964 месяца назад
06 июля 2023 на вебинаре совместно с Yandex Cloud и Банком Финсервис мы рассказали о практическом опыте миграции корпоративного хранилища данных (DWH) с платформы Microsoft на технологии open source. В программе: - обзор успешных проектов в области DWH - онлайн-демонстрация всего цикла работы с данными - применение low-code/no-code инструментов для управления корпоративными данными на примере а...
Практический опыт миграции платформы данных на российское ПО
Просмотров 1734 месяца назад
26 октября 2023 BI.Qube совместно с компанией BAON и Yandex Cloud в online и offline расскаpзали истории успеха использования Облака для аналитики данных c применением российских инструментов data governance, поделились опытом решения неочевидных проблем при работе с open source.
BI.Qube для Логистики
Просмотров 236 месяцев назад
BI.Qube повышает эффективность вашего бизнеса. Создаем оптимизационные решения для логистических задач. Огромное количество данных влияет на расписание и маршрут. Система анализирует эти данные и предоставляет выбор оптимального логистического решения за несколько секунд из невероятно большого числа вариантов. Вы получаете оптимальные расписания, автоматическую корректировку планов перевозок, о...
Не понятен смысл миграции данных из разных предметных баз данных, которые могут вообще не пересекаться по показателям, в одно хранилище. Если модель данных предметной области и ее прикладных задач достаточно полная и имеет нормализованную реляционную структуру, то в принципе, в зависимости от конкретной аналитической задачи, потребуется только построить мостик перегона необходимых данных в таблицы соответствующей базы данных (хранилища) аналитической системы (БДАС, ХАС). То есть, БДАС (ХАС) должна иметь определенную структуру в которую будут загружаться данные из конкретной прикладной БД, а аналитическая система делает к ней подключение (connection) для выполнения требуемых аналитических процедур и визуализации их результатов.
Смысл - собрать данные для решения задачи управления бизнесом с той детализацией, которая позволяет рассмотреть все контролируемые показатели "от источника", победить разрозненность, обеспечить гарантированное извлечение данных, сделать гибкие механизмы преобразования и расчёта показателей. В деталях: типичная ситуация любого крупного предприятия - десятки юридических лиц, учёт в 1С разных редакций и версий, в dynamics ax, производственные показатели в SAP, складские в WMS, управленческий учёт в Excel, данные о прдажах через дистрибьюторов или сети или маркетплейсы - или через API, или файовые выгрузки совершенно разной структуры. А ещё окажется что готовых данных на источнике просто нет - остатки на каждую дату в учёте отсутствуют (есть только дельты), или показатель каждый раз внутри учёта рассчтывает какой-то модуль, или имеем дело с потоковыми данными и нужно отбирать только отклонения от нормы. НИГДЕ с 2007 года, ни в одной отрасли, если бизнес имеет размер выручки от 1 млрд руб, мы не видели "достаточно полную модель данных предметной области". Это просто неэффективно, так как системы-источники внедрены были в разное время под автоматизацию отдельных функций. И создаваемое (построянно развиающееся) DWH с гибкой моделью данных (мы делаем по методологии Data Vault), и является источником для BI. Естественно, с созданием отдельных витрин под блоки аналитических задач. И даже "только построить мостик перегона необходимых данных" - хорошая задача для фреймворка, с учетом необходимости "перегонять" данные, минимально нагружая систему-источник, с обеспечением историзации и контроля качества.
@@biqube-itpro На предприятии, как правило, работает несколько автоматизированных систем (подсистем) выполняющих свои конкретные задачи и у каждой из них физически СВОЯ специализированная для этих задач база данных. Если у какой-то системы (подсистемы) возникает потребность в использовании данных из другой системы (например, бухгалтерии нужны данные по кадрам), то она через API системы КАДРЫ запрашивает необходимые ей данные хранящиеся в БД кадров. Поэтому потребности иметь какую-то одну общую модель данных с одной физической базой данных просто не существует. Должно быть налажено информационное взаимодействие между работающими системами через их API к базам данных. Если у системы нет такого API к своим данным, то такая система замкнута в себе (закрытая) и значит плохо спроектирована. Необходимые конкретные для аналитики данные из разных систем собираются через их API в базу данных аналитический системы и там обрабатываются. Вот под этот сбор данных из разных систем и требуется писать свой код в условиях конкретного предприятия. От этого никуда не деться, так у всех все по разному.