BI Qube
BI Qube
  • Видео 8
  • Просмотров 726
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...

Комментарии

  • @vladig6649
    @vladig6649 4 месяца назад

    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.

    • @biqube-itpro
      @biqube-itpro 3 месяца назад

      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.

    • @vladig6649
      @vladig6649 3 месяца назад

      @@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.