BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • EN
  • Отправить сообщение
  • 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

Услуги

  • Консалтинг
    • Продуктивный и согласованный анализ закупок, продаж и маркетинговых активностей в Fashion-Retail
    • Тренинг «S&OP для производственно-торговых компаний»
    • Проект внедрения Qlik
  • План обучения и сертификации
    • Учебные курсы Qlik
    • Учебные курсы Tableau
    • Учебные курсы Microsoft PowerBI
  • Бесплатное обучение
  • Сертификация Qlik
  • Пилотный проект
  • Сопровождение и поддержка
  • Технические задания
  • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
  • Аудит приложений QlikView / Qlik Sense / Tableau
  • Разработка BI Стратегии
    • Становясь Data-Driven организацией: скрытые возможности и проблемы
  • Styleguide для BI-системы
  • Как выбрать подходящую современную BI-систему

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
    • Business-Qlik Дистрибуция
  • Розничная торговля
    • Business-Qlik Розничная торговля
    • Business-Qlik Розничная торговля: DIY
    • Business-Qlik Розничная торговля: Fashion
    • Business-Qlik для сетей аптек
    • BusinessPack для Tableau: POS - Point of Sales Perfomance
  • Производство
    • Business-Qlik Производство
  • Операторы связи
  • Банки
    • Business-Qlik for Banking на базе QlikView/Qlik Sense
    • Бизнес-аналитика в банке
  • Страхование
  • Фармацевтика
    • Business-Qlik Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • Анализ мошенничеств (фрод-менеджмент)

Функциональные решения

  • Управление по KPI
    • Самоуправляемая компания
  • Финансы
    • Бюджетирование
    • Консолидация финансовой отчетности
    • Панель управления, KPI для CFO
    • Рабочий капитал
    • Финансовая отчетность по МСФО
    • Платежный календарь / прогнозный ДДС
  • Продажи
    • Анализ данных из CRM
    • Планирование
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Построение хранилища данных
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и прогнозная аналитика
    • Прогнозная аналитика
    • Прогноз спроса на основании данных о вторичных продажах
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Сквозная аналитика
  • Process Mining
Главная » Курсы » Учебный курс Современная архитектура хранилища данных

Что такое «озера данных» и почему они должны быть чистыми?

«Озеро данных» (data lake) — это элемент инфраструктуры Big Data, хранилище большого объема неструктурированных данных, генерированных или собранных одной компанией или госучреждением. Данные в озерах хранятся, как правило, в несистематизированном виде. Проще говоря, это те данные, которые «и выбросить жалко, и надеть некуда».

Компании создают озера данных по нескольким причинам, среди которых: необходимость иметь все материалы на случай проверки, потенциальная ценность данных в будущем, требования закона и другие.

Озера данных могут находиться на серверах самой компании или в облачном хранилище. Доступ к данным имеют, как правило, все сотрудники, а степень защищенности озер низкая. Содержание такого репозитория обходится недорого.

Хранением и администрированием озер данных сегодня занимаются специализированные фирмы: Teradata, Zaloni, HVR, Podium Data, Snowflake и другие. Большинство компаний предоставляют не только мощности для хранения, но и инструменты для структуризации озер и обработки данных.

Согласно прогнозу Markets and Markets, к 2021 году рынок озер данных вырастет до $8,81 млрд с годовым темпом роста 28,3%. Сегодня озера являются необходимой частью любой корпоративной инфраструктуры Big Data.

Главная проблема озер данных, как и природных водоемов, в том, что они могут загрязняться и превращаться в болота. Иными словами, хранилища бывают настолько неструктурированы и завалены неоднородными данными, что разобраться во всем этом и тем более извлечь ценную информацию не представляется возможным.

Руководитель облачной платформы и дата-менеджмента в компании SAP Кен Тсай называет это явление «диссонансом данных».

«При диссонансе данные нельзя привести в упорядоченный и совместимый вид без глубокой проработки всех массивов. В таком хранилище одни виды данных нельзя сопоставить и сгруппировать с другими», — говорит Кен Тсай.

В такой ситуации данные компании могут дублироваться из отдела в отдел или, наоборот, теряться.

Подобные озера необходимо «чистить» и структурировать, чтобы хранилище не превращалось в свалку мертвой информации.

«Диссонанс данных происходит из-за того, что вся информация сбрасывается в озеро без какой-либо предварительной обработки и систематизации. Массивам не присваиваются никакие метаданные (описания времени создания, инициатора, источника и прочая служебная информация – ред.). Не предусматривается гибкое взаимодействие данных из озера с другими хранилищами и архивами. В конце концов компания не получает от такого озера никакой пользы», — говорит представитель SAP.

Кен Тсай дает четыре основных совета для того, чтобы не допустить превращения озера данных в болото.

 

  1. Доверьте работу специалистам

Если ваша компания только собирается завести собственное озеро, доверьте это дело профессионалам. На рынке существует достаточное количество специализированных фирм, которые за небольшую плату займутся структурированием и правильным хранением озер данных. Эффект от этого может окупить все затраты.

 

  1. Определитесь, для чего вам озера данных

Какие специалисты / отделы и как часто будут обращаться за информацией в озеро данных? Как будут использоваться те или иные виды данных? Какого результата вы ждете? Все эти вопросы необходимо решить, прежде чем начать заливать свой информационный водоем и выпускать в него рыбу.

 

  1. Составьте план хранения данных

Важнейшая составляющая «чистого» озера данных – метаданные. Это служебная информация, которая содержит дату и время создания и изменения файлов, имена последних пользователей и другие сведения. Кроме того, метаданные указывают структурную принадлежность данных, их вид и тип. Основываясь на этой информации, любой массив данных можно легко выловить из озера и применить на благо компании. Все это требует четкого плана хранения.

 

  1. Решите, сколько озер вам нужно

Возможно, компании не нужно заводить одно озеро, куда будут сваливаться данные всех отделов и производственных процессов. Нередко организации заводят отдельное озеро для каждого отдела и направления. Это может быть удобно как для самих сотрудников, так и для того, кто будет управлять репозиториями их заниматься их очисткой.

Соблюдая эти простые правила, можно не только сохранить первозданную чистоту озер данных, но и получить от них немалую выгоду в будущем.

 

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • Внедрение QlikView в fashion retail, готовое отраслевое решение для fashion retail по аналитике

    Интеграция готового отраслевого решения BusinessQlik for Fashion Retail для:

    Блок задач № 1. Анализ продаж и Анализ Чеков,

    Блок задач № 2. Анализ Товародвижения,      

    Блок задач № 3. Рабочее место Руководителя,

     

    Реализовано более 150 отчетных форм.

  • Внедрение Qlik Sense в нефть/газ, сеть АЗС

    Внедрение решения для сетей АЗС BusinessQlik for Oil/Gas на базе Qlik Sense. Настройка, администрирование и поддержка сервера Qlik Sense. 

    В рамках решения интегрированы блоки: Розничные Продажи, Оптовые продажи, Электронные/Топливные Карты из более 5 источников данных.
  • Вероника

    Анализ этапов обслуживания клиентов; статистика обращений; анализ эффективности сотрудников; анализ платежей.

  • Решение в области планирования, бюджетирования, план-фактного анализа продаж. Хранилище данных QlikSense;

  • 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