BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • российские bi dwh dl
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

QlikView / Qlik Sense

  • Qlik Sense
    • Возможности Qlik Sense
    • Qlik Sense Enterprise
    • Qlik Sense Desktop
    • Qlik Sense Saas облачная инфраструктура для компаний
    • Источники данных и хранение данных
    • Безопасность и разграничение прав доступа
    • Масштабируемость
    • Политика лицензирования Qlik Sense
    • Qlik Sense November 2021: новые возможности
    • Географические карты в Qlik Sense
    • Qlik Sense Cloud / Qlik Sense в облаке
    • Учебное пособие по Qlik Sense
  • QlikView
    • Архитектура
    • Отличия QlikView от традиционных BI-систем
    • Политика лицензирования QlikView
    • Системные требования и сайзинг
    • Отличие от OLAP-систем
    • QlikView on Mobile
    • Qlik и Big Data
    • Демонстрационные примеры
    • QlikView в "облаке" (Amazon) / QlikView in the cloud
    • Интеграция QlikView с Microsoft SharePoint
    • Учебное пособие по QlikView
    • Что такое QlikView Publisher
    • QlikView Extranet Server и дистрибуция отчетности внешним пользователям
  • Qlik Data Catalog
  • Qlik Alerting
  • Qlik Data Integration Platform
  • Add-ons для QlikView
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • QlikView/Qlik Sense ATK BiView-1C Коннектор
    • Документация ATK BiView
    • Qlik NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • GeoQlik
    • KliqPlanning Suite
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors
    • QlikView Cognos TM1 Коннектор
    • Визуализация графов в Qlik Sense с помощью Ogma / Linkurious
  • Учебный курс по Qlik Sense

Tableau

  • Tableau
    • Tableau Desktop
    • Tableau Server
    • Tableau Prep
    • Технологии
    • Источники данных Tableau
    • Безопасность в Tableau
    • Политика лицензирования
    • Tableau 2021: новые возможности
    • Сравнение продуктов Tableau (Desktop, Server, Online, Public)
    • Демонстрационные примеры
    • Учебный портал Tableau
    • Коробочное решение "Мониторинг Tableau Server"
    • Чем отличаются Tableau Reader и Viewer?
  • Учебный курс по Tableau

Другое

  • Microsoft Power BI
    • Power BI Desktop
    • Power BI Report Server
    • Отраслевые решения Microsoft Power BI
    • Политика лицензирования Microsoft Power BI
    • Power BI Mobile
    • Учебные курсы Microsoft Power BI
    • Архитектура Power BI
    • Обработка данных в Power BI
    • Аудит системы Power BI
  • Учебный курс по Microsoft Power BI
  • Alteryx
    • Alteryx Designer
    • Инструменты Alteryx Designer
    • Alteryx Server
    • Alteryx Analytics Gallery
    • Alteryx. Создание приложения, workflow, ETL
  • Data Engeneering
    • Создание Data Lake
    • Создание Data Warehouse
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Продукты Business-Qlik

Создание Data Lake и Data Engineering

Консалтинг по современной архитектуре данных (Data Engineering)

Мы поможем вам сэкономить время в вашей организации с помощью современной архитектуры данных, помогая вашим командам быстро находить и унифицировать ваши данные с помощью различных технологий хранения и платформ цифрового маркетинга. Мы поможем вам собирать, преобразовывать и передавать полезные данные бизнес-командам, чтобы помочь им принимать мудрые решения от имени вашей компании.

 

Разработка модели данных

Хорошая модель данных помогает правильно хранить данные и получать к ним доступ по мере необходимости. Существуют различные стратегии и тактики разработки моделей данных. Мы поможем Вам выбрать и реализовать лучший для Вашей компании и бизнес-целей.

 

Интеграция данных и разработка конвейера данных

Мы поможем вам с интеграцией данных из различных источников, чтобы вы могли иметь единое представление о ключевых показателях при принятии решений. Мы можем создать конвейеры данных для извлечения информации из этих различных источников для обмена с вашим хранилищем данных или другим инструментом или приложением цифрового маркетинга, чтобы это могло оказать большее влияние на ваш бизнес.

 

Подготовка данных и ETL для отчетности

Data Prep и ETL (извлечение, преобразование, загрузка) помогают преобразовать ваши данные (поступающие из различных источников и форматов) в общую архитектуру, чтобы подготовить их к анализу и отчетности. Мы помогаем с внедрением и обучением в этой области и помогаем вам создавать наборы данных для улучшения оптимизации коэффициента конверсии (CRO).

 

Большие данные и облачные технологии

Ваши данные замедляют вас? Вам нужен более эффективный способ хранения и доступа к вашим данным? Вам нужны данные, чтобы предоставить информацию для вашего бизнеса, но ресурсам инженерии данных может быть трудно соответствовать темпу бизнеса. Данные должны собираться,храниться, получаться в режиме, близком к реальному времени, и доступны в различных форматах (числовой, текстовый, даты и т. Д.). Мы помогаем с внедрением и управлением большими данными и облачными технологиями, чтобы как можно быстрее получить отдачу от ваших данных.

 

Процесс

Действия

Инструмент

Миграция

Создание нового DWH

 

Формирование архитектуры нового хранилища

Qlik Compose

Перенос данных from local in cloud/other local

SQL Server Migration Assistant (for azur)
SQL Server Data Tool (for azure)
Database Migration Service (for bigquery)
много free software под любой вариант
Qlik Replicate

Extracting data from systems/database

Создание "канала" получения данных из source

from RDBMS: ViXtract (script interface), Qlik Compose (visual interface) (мало возможных подключений)

Настройка и автоматизирование

from noSQL:

Обработка данных

Структурирование данных

DBT, ViXtract (script interface), Jupiter(Python) (script interface), RDBS(SQL) (script interface), Qlik Compose (visual interface)

Очисткой от «шумов» — невалидной информации

Приведение их к единому формату

Обогащение (при необходимости)

noSQL

создание витрин данных

Load in Local/Cloud DWH/DL, BI

Сохранение/передача обработанных данных на:

in Local DWH: Hadoop, Spark, Qlik Compose(ограничено)

in Cloud DWH: Qlik Compose

in Local/Cloud DL: Qlik Compose

in BI: ViXtract, QlickSAP connector…

Transfer to cloud

Создание "канала" передачи данных

Qlik Replicate

Настройка и автоматизирование

 

Таким образом, инженер данных (Data Engineer) выполняет следующие операции:

  • Организация автоматизированного сбора данных из различных источников в единое централизованное хранилище (Data Warehouse) или озеро данных (Data Lake);
  • Перемещение и хранение информационных массивов;
  • Настройка, интеграция и создание витрин данных для работы аналитиков и исследователей;
  • Создание конвейеров регулярной и непрерывной подготовки данных (CI/CD pipelines);
  • Контроль и повышение качества данных.
  • Выбор наиболее подходящей архитектуры, использующейся для хранения информации;
  • Создание инфраструктуры, обрабатывающую данные, и поддержкой ее функционирования;
  • Устранением в полученной системе ошибок и багов;
  • Структурированием данных, очисткой от «шумов» — невалидной информации, — приведением их к единому формату;
  • Постоянным совершенствованием системы хранения и обработки данных, улучшением ее характеристик (например, увеличением скорости извлечения данных) и расширением возможностей для более быстрой и точной работы с Big Data;
  • Настройкой кластера на десятки или сотни серверов для хранения и обработки данных;
  • Контролем и поддержкой различных потоков данных и связанных с ними систем (мониторинг алертов, уведомляющих об изменениях, произошедших в системе, что позволяет вовремя среагировать на проблему).

 

Data Engineer - профессиональные знания и навыки:

  • алгоритмы и структуры данных;
  • принципы хранения информации в SQL и NoSQL, а также умение работать с реляционными и нереляционными базами данных (MySQL, MSSQL, PostgreSQL, MongoDB, SQL Server, Oracle, HP Vertica, Amazon Redshift и т.д.)
  • ETL-системы (Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend и пр.);
  • облачные платформы для Big Data решений (Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure и другие подобные решения от крупных PaaS/IaaS-провайдеров);
  • стек Apache Hadoop (HDFS, HBase, Cassandra) и SQL-движки для анализа данных, хранящихся в распределенных файловых системах типа HDFS (Apache Hive, Impala и пр.);
  • кластеры Big Data на базе Apache (Hadoop, Kafka, Spark);
  • языки программирования (Python, Java, Scala) для работы с Big Data системами.

 

Стек технологий:

1

Qlik DataTransfer

отправка данных и файлов в Qlik Sense для анализа

2

Qlik Replicate

создание копии (с обработкой) данных на альтернативный ресурс для возможности анализа

3

Qlik Compose

Интеграция исходных данных в режиме реального времени
Автоматизированная генерация ETL
Управление физическим хранилищем данных
Создание витрин данных

4

Qlik Enterprise Manager

объединение в единый интерфейс п.2 и п.3

 

Google Cloud Platform

Amazon Web Services

Microsoft Azure

Oracle Cloud

Google Compute Engine

Amazon EC2

Azure Virtual Machines

Oracle Cloud Infra OCI

Google App Engine

AWS Elastic Beanstalk

Azure Cloud Services

Oracle Application Container

Google Kubernetes Engine

Amazon EC2 Container Service

Azure Container Service

Oracle Kubernetes Service

Google Cloud Functions

AWS Lambda

Azure Functions

Oracle Cloud Fn

Google BigQuery

Amazon Redshift

Microsoft Azure SQL Database

Oracle Autonomous DataWarehouse

Google Cloud Bigtable,

Amazon DynamoDB

Azure Cosmos DB

Autonomous NoSQL

Google Cloud Datastore

Google Cloud Storage

Amazon S3

Azure Blob Storage

Oracle Cloud Storage OCI

 

Еще по теме: Создание Data Lake 2

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Вы получите:

Data Lake (Озеро данных) – это метод хранения данных системой или репозиторием в натуральном (RAW) формате, который предполагает одновременное хранение данных в различных схемах и форматах. Обычно используется blob-объект (binary large object) или файл. Идея озера данных в том чтобы иметь логически определенное, единое хранилище всех данных в организации (enterprise data) начиная от сырых, необработанных исходных данных (RAW data) до предварительно обработанных (transformed) данных, которые используются для различных задач: отчеты, визуализация, аналитика и машинное обучение.
 
Data Lake (озеро данных) включает структурированные данные из реляционных баз данных (строки и колонки), полуструктурированные данные (CSV, лог файлы, XML, JSON), неструктурированные данные (почтовые сообщения, документы, pdf) и даже бинарные данные (видео, аудио, графические файлы).
 
Data Lake (озеро данных), кроме методов хранения и описания данных, предполагает определение источников и методов пополнения данных. При этом используются следующие термины:
  • источники – sources;
  • настройки каналов – pipelines;
  • регулярность обновлений – schedulers;
  • владельцы – custodians;
  • время хранения – retention time;
  • метаданные – другие “данные о данных”.
 
Data Lake (озеро данных) может использовать единый репозиторий в качестве хранилища данных (HDFS, EDW, IMDG, Cloud и т.д.) либо использовать модульную концепцию источников хранения данных для разных требований по безопасности, скорости, доступности при соблюдении условий хранения данных: неизменяемые RAW данные, согласованное время хранения (retention time), доступность.

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • Разработанное решение позволяет решить следующие задачи:
    Сбор и централизованное хранение отчетных данных бизнес-единиц;
    Оперативное получение отчетности;
    Управление на основе ключевых показателей отчетности.
  • Консолидация корпоративной финансовой отчетности по группе компаний; система учета версий и сценариев формирования бюджета

  • Консалтинг по Qlik Sense для ЗАО "ПИЛОН", система бизнес-анализа для строительной отрасли на базе Qlik Sense

    Поставка лицензий Qlik Sense, настройка и администрирование сервера Qlik Sense, обучение на курсах на базе собственного учебного центра по Qlik Sense сотрудников компании.

    Помощь и консалтинг в разработке финансового решения (план-факт, БДР, P&L)

  • Sheetrock Danogips

    Анализ деятельности компании в разрезах: товарная иерархия, клиенты, сотрудники

    Финансовый анализ

    Внедрение решения BusinessQlik for Manufacturing.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru