Разработка хранилищ данных (dwh)
Повышаем эффективность
вашего бизнеса
Повышаем эффективность
вашего бизнеса
При проектировании системы хранения данных ит компания тесно взаимодействует с заказчиком для определения наиболее важных бизнес-процессов и выделения сущностей, которые будут анализироваться в первую очередь. Для создания хранилища данных разрабатывается модель данных. Основные модели, используемые при проектировании dwh – это модель Кимбалла, Инмона и Data Vault. Каждая модель включает в себя слой с таблицами фактов, содержащими анализируемые показатели, и справочники, описывающие показатели. Немаловажным фактором является и выбор вендора программного обеспечения.
Надежная субд - лидер среди систем хранения данных в энтерпрайз сегменте. Подходит для oltp и olap нагрузки. Богатый функционал позволяет реализовать самые сложные требования заказчика в сжатые сроки.
Массиво-параллельная база данных с открытым исходным Кодом для хранения и аналитики больших обьемов данных. Основывается на базе данных postgres. Увеличение скорости обработки достигается за счет распределения таблицы по сегментам. За счет этого каждый сегмент обрабатывает лишь небольшую порцию данных.
ĸомплексное решение, состоящие из набора программ, позволяющее хранить и обрабатывать большие обьемы данных. Расспространяется бесплатно имеет отĸрытый исходный код. Чаще всего используется для реализации data lake платформы.
Включает в себя проектирование слоев, разработку витрин данных, таблиц размерностей, процедур расчета витрин и показателей.
Охватывает исправление ошибок, доработку витрин, расчет новых показателей, добавление новых источников данных и показателей.
На разработку хранилища данных для вашего бизнеса
