Дані розкидані по системах
Продажі, маркетинг, склад і продукт зберігають дані окремо, і для будь-якого звіту їх зводять вручну.
Big Data
Дані, з якими можна працювати
Будуємо сховища й конвеєри обробки великих даних. Дані з усіх систем стають доступними для аналітики й моделей.
Звичайна база не тягне
Даних стало стільки, що запити виконуються годинами, звіти гальмують, а база продукту страждає від аналітичних запитів.
Потрібні дані в реальному часі
Бізнесу потрібні рішення на свіжих даних: моніторинг, ціноутворення, антифрод, а дані оновлюються раз на добу.
Карта джерел даних, обсягів і вимог до свіжості
Архітектура сховища й вибір технологій під ваші обсяги
Конвеєри збору даних з баз, API, логів і подій
Пакетна й потокова обробка даних
Сховище даних у BigQuery, PostgreSQL чи Elasticsearch
Контроль якості даних і моніторинг конвеєрів
Доступ для аналітики: вітрини даних, підключення до BI-інструментів
ПРОЦЕС
[ 01 ]безкоштовно · 30 хвилин
[ 02 ]14 робочих днів
[ 03 ]залежить від обсягу
[ 04 ]ongoing, щомісячний цикл
Від запиту до результату
[ 01 ]безкоштовно · 30 хвилинClarity Session
Розбираємо джерела даних і задачі, які вони мають вирішувати. Результат — перелік ключових обмежень. Без продажу послуг.
[ 02 ]14 робочих днівАудит і архітектура
Карта джерел, обсяги, вимоги й архітектура сховища. Отримуєте план, терміни й кошторис.
[ 03 ]залежить від обсягуПобудова
Налаштовуємо конвеєри й сховище поетапно, починаючи з джерел, які найпотрібніші бізнесу.
[ 04 ]ongoing, щомісячний циклСупровід
Моніторинг конвеєрів, підключення нових джерел і контроль витрат на обробку й зберігання.
Часті запитання
та відповіді до них
Чим Big Data відрізняється від Data Analytics?+
Big Data — це інфраструктура: як зібрати, зберегти й обробити великі обсяги даних з багатьох джерел. Data Analytics — робота з уже підготовленими даними: звіти, дашборди, відповіді на бізнес-питання. Без інфраструктури аналітика тоне в ручному зведенні, а без аналітики інфраструктура не дає користі.
Нам справді потрібна Big Data?+
Не обов'язково. Багатьом компаніям вистачає правильно налаштованого сховища на звичайній базі даних і BI-інструменту. Складна Big Data-архітектура потрібна, коли обсяги, швидкість надходження чи кількість джерел уже не вміщаються в прості рішення. Ми кажемо це прямо після аудиту.
Скільки коштуватиме зберігання й обробка?+
Залежить від обсягів, частоти оновлення й обраних технологій. На етапі архітектури прогнозуємо витрати на ваш обсяг і закладаємо контроль: неефективні запити й зайве зберігання часто коштують більше за саму інфраструктуру.
Чи потрібно зупиняти наші системи для підключення?+
Ні. Збір даних налаштовуємо так, щоб він не навантажував робочі системи: через репліки, журнали змін чи API. Робота продукту й команди під час побудови сховища не зупиняється.
ОСТАННІЙ КРОК ДО СИСТЕМИГотові перетворити
Готові перетворити
ріст на закономірність?
Почнемо з безкоштовної 30-хвилинної Clarity Session.
