- Solution areas
- Products
- Services
- Company
- Contact
modele: sprzedaż, łańcuch dostaw, controlling, HR, zarządzanie edukacją i nauką
Tworzy platformy współpracy między IT i biznesem.
Ma możliwość udoskonalania procesów biznesowych dzięki zdefiniowaniu potrzeb dotyczących danych.
Minimalizuje chaos w danych, zmniejsza ryzyko redundancji danych, zwiększając równocześnie integralność danych.
Zwiększa szybkość i wydajność przetwarzania danych oraz ich analityki, dzięki planowaniu zasobów i skalowaniu technologii.
Koncepcyjny model danych definiuje ogólną strukturę danych przedsiębiorstwa. Służy do opisu modelu biznesowego firmy, zdefiniowanego przez interesariuszy firmy oraz architektów danych.
Logiczny model danych bazuje na modelu koncepcyjnym i odnosi się do poszczególnych obiektów biznesowych, opisanych określonymi atrybutami danych w obrębie poszczególnych encji oraz określonymi relacjami między tymi atrybutami. Ten model pomaga podejmować decyzje, dotyczące rozwoju danych i zaspokojenia potrzeb informacyjnych firmy opisanych modelem fizycznym.
Fizyczny model danych to określona implementacja modelu logicznego (modelu encji) opisanego metadanymi. Jest on tworzony przez deweloperów i administratorów baz danych w ścisłej współpracy z architektami danych. Opracowywany jest z myślą o konkretnej technologii i narzędziach do obsługi baz danych, magazynowania danych oraz interfejsów danych, które umożliwiają zarządzanie danymi na platformach biznesowych i w aplikacjach, w sposób wybrany przez użytkowników biznesowych.
Oracle, Microsoft , PostgreSQL, Hadoop, Vertica
A data warehouse is a specialized database that collects and stores resources from distributed sources. Its aim is to properly structure them so that they are properly divided thematically. Thanks to this, data warehouses can be used not only for data archiving, but also for reporting and conducting in-depth analyzes.
Big data is a solution for large and diverse data sets coming from many sources, enabling advanced data analysis.
Access to key information
Provides easy access to the most important information, by the way, taking care of their safety.
Dintegration from multiple sources
Combine data from many different sources to provide a unified view in the data warehouse.
Real-time data analysis
Dzięki wydajnym silnikom analitycznym umożliwia szybką rekcję na zapytania, porządkuje i usprawnia procesy analityczne.
Thematic classification
Tematycznie porządkuje różne obszary analityczne, ułatwiające szybszy dostęp do niezbędnych informacji.
From consulting, through designing data warehouses and big data and implementation of solutions, to the implementation of a ready system and its further development.
Consulting of technology selection
Designing a data warehouse and big data
Implementation of a data warehouse
Data warehouse maintenance
When building data warehouses and big data, we use various solutions depending on the data volume, expectations and financial possibilities of the client.
In the case of large data volumes, we offer hybrid solutions based on proven big-data, commercial and open-source technologies.
We use open-source ETL tools, paid ETL tools or high-performance online replication tools to power the data warehouse.
We use tools from Oracle, Microsoft, Pentaho, Vertica and elements of the Hadoop ecosystem.
ETL is the process by which data extracted from any source is transformed into the appropriate format for further processing and storage.
ETL processes are the core processes for feeding and maintaining data in data warehouses. Therefore, data volumes that are growing day by day, as well as increasingly demanding analytical processes and ensuring data trust, require support from ETL tools (such as Oracle Data Integrator, SQL Server Integration Services, Azure Data Factory).
Using such databases and ETL tools greatly simplifies the task of managing data and metadata, while streamlining the data warehouse.
We recommend Vertica's most advanced data warehouse, which allows organizations to keep up with the size and complexity of massive amounts of data. By replacing your traditional enterprise data warehouse with Vertica Analytics, you can change the dynamics of your industry (retail, healthcare, telecommunications, energy and more).
VERTICA is well-known standards - SQL language, ACID transactions, JDBC interface. The platform also works with popular data extraction, transformation, and loading (ETL) and business data analysis (BI) products. The biggest innovation is the way it works. VERTICA has been designed with great emphasis on minimizing the time of writing and reading operations from hard drives, and also provides standard support for grid computing environments. It is a solution for the 21st century, created especially for today's complex BI and machine learning applications that perform a lot of data reading operations.
Column architecture
Data warehouse architecture - storing data in a column layout significantly improves query execution (20 to 100 times faster) because it eliminates unnecessary I / O operations on disks and in memory.
Intense compression
High compression - tables take up 90% less space. The innovative query engine works directly on compressed data, which means fewer processor cycles are needed to process the compressed table.
Distributed processing
It provides high data availability and improves search performance because the queries are executed on the projections with the most appropriate column set and sort order for a given question.
Necessary mechanisms for security
The built-in data warehouse design tool provides the necessary mechanisms for data security (redundancy) so that a failure does not disrupt the operation of the entire system. This approach avoids any degradation in database performance.
