- Obszary rozwiązań
- Produkty
- Usługi
- Firma
- Wiedza
- Kontakt
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
Hurtownia danych to wyspecjalizowana baza danych, która gromadzi oraz przechowuje zasoby pochodzące z rozproszonych źródeł. Ma na celu ich odpowiednie ustrukturyzowanie, tak by zostały właściwie podzielone tematycznie. Dzięki temu hurtownie danych mogą być wykorzystywane nie tylko do archiwizacji danych, ale też raportowania i przeprowadzania wnikliwych analiz.
Big data to rozwiązanie dla dużych i różnorodnych zbiorów danych pochodzących z wielu źródeł, umożliwiające zaawansowaną analizę danych.
Dostęp do kluczowych informacji
Zapewnia jedno źródło prawdy i łatwy dostęp do najważniejszych informacji, przy okazji dbając o ich wiarygodność, bezpieczeństwo i poufność.
Integracja danych z wielu źródeł
Pozwala łączyć dane z wielu różnych źródeł, w różnych formatach i gradacjach, w celu zapewnienia jednolitego widoku w hurtowni danych.
Analizy danych w czasie rzeczywistym
Dzięki wydajnym silnikom analitycznym umożliwia szybką rekcję na zapytania, porządkuje i usprawnia procesy analityczne.
Klasyfikacja tematyczna
Tematycznie porządkuje różne obszary analityczne, ułatwiające szybszy dostęp do niezbędnych informacji.
Od konsultingu, przez projektowanie hurtowni danych i big data oraz implementację rozwiązań, aż do wdrożenia gotowego systemu i jego dalszego rozwoju.
Konsulting doboru technologii
Projektowanie hurtowni danych i big data
Wdrożenie hurtowni danych
Utrzymanie hurtowni danych
Budując hurtownie danych i big data, w zależności od wolumenu danych, oczekiwań i możliwości finansowych Klienta stosujemy różne rozwiązania.
W przypadku dużych wolumenów danych proponujemy rozwiązania hybrydowe, w oparciu o sprawdzone technologie klasy big-data, komercyjne oraz open-source.
Do zasilania hurtowni danych stosujemy narzędzia ETL open-source, płatne narzędzia ETL lub wysoko wydajne narzędzia do replikacji on-line.
Korzystamy z narzędzi Oracle, Microsoft, Pentaho, Vertica oraz elementów ekosystemu Hadoop.
ETL (Extract, Transform and Load), to proces, w którym dane wyodrębniane z dowolnych źródeł, są przekształcane do odpowiedniego formatu w celu dalszego przetwarzania i przechowywania.
Procesy ETL to podstawowe procesy zasilania i utrzymania danych w hurtowniach danych. Dlatego rosnące z dnia na dzień wolumeny danych, a także coraz bardziej wymagające procesy analityczne i zapewnienie zaufania do danych, wymagają wsparcia narzędziami ETL (takie jak: Oracle Data Integrator, SQL Server Integration Services, Azure Data Factory).
Korzystanie z takich baz danych i narzędzi ETL znacznie ułatwia zadanie zarządzania danymi i metadanymi, a jednocześnie usprawnia hurtownię danych.
Polecamy najbardziej zaawansowaną hurtownię danych Vertica, która pozwala organizacjom nadążać za rozmiarem i złożonością ogromnych ilości danych.
Zastępując tradycyjną hurtownię danych przedsiębiorstwa platformą Vertica Analytics, możesz zmienić dynamikę swojej branży (detaliczna, opieka zdrowotna, telekomunikacyjna, energetyczna i wiele innych).
VERTICA to dobrze znane standardy - język SQL, transakcje ACID, interfejs JDBC. Platforma ta współpracuje także z popularnymi produktami do ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (ETL) oraz analizy danych biznesowych (BI).
Największą innowacją jest mechanizm jej działania. VERTICA została zaprojektowana z dużym naciskiem na minimalizację czasu operacji zapisu i odczytu z twardych dysków, a ponadto standardowo zapewnia obsługę środowisk przetwarzania rozproszonego (grid computing). Jest to rozwiązanie stworzone specjalnie z myślą o dzisiejszych rozbudowanych aplikacjach z obszaru BI i machine learning, wykonujących bardzo dużo operacji odczytu danych.
Architektura kolumnowa
Architektura hurtowni danych - przechowywanie danych w układzie kolumnowym zdecydowanie usprawnia realizację zapytań (od 20 do 100 razy szybsze), ponieważ eliminuje niepotrzebne operacje wejścia-wyjścia na dyskach i w pamięci operacyjnej.
Intensywna kompresja
Intensywna kompresja – tabele zajmują nawet 90% mniej miejsca. Nowatorski mechanizm realizowania zapytań pracuje bezpośrednio na skompresowanych danych, co oznacza, że do przetworzenia skompresowanej tabeli potrzeba mniej cykli procesora.
Rozproszone przetwarzanie
Zapewnia wysoką dostępność danych, a także zwiększana jest wydajność wyszukiwania, ponieważ zapytania wykonywane są na projekcjach o najbardziej odpowiednim dla danego pytania zestawie kolumn i porządku sortowania.
Niezbędne mechanizmy dla zabezpieczenia
Wbudowane narzędzie do projektowania hurtowni danych zapewnia niezbędne mechanizmy dla zabezpieczenia (redundancji) danych, tak aby awaria nie powodowała zakłócenia pracy całego systemu. Takie podejście pozwala uniknąć pogorszenia wydajności bazy danych.
