DATA GENERATION
Data-driven решения любого уровня для вашего бизнеса.
Прозрачность. Управляемость. Скорость.
Прозрачность. Управляемость. Скорость.
DATA GENERATION
Data-driven решения любого уровня для вашего бизнеса.
Прозрачность. Управляемость. Скорость.
Прозрачность. Управляемость. Скорость.
- Высокий уровень экспертизы в области данныхКомпания Data Generation имеет команду высококвалифицированных специалистов в области анализа данных и машинного обучения, которые могут помочь вашей компании в решении сложных задач.
- Индивидуальный подход к каждому клиентуМы понимаем, что каждый бизнес уникален, поэтому мы предлагаем индивидуальный подход к каждому клиенту и разрабатываем решения, которые наилучшим образом соответствуют потребностям вашей компании.
- Большой опыт работы
с даннымиМы имеем более 10-летний опыт работы с данными и успешно реализовали множество проектов для различных отраслей - Качественный результатМы гарантируем высокое качество работы и достижение поставленных целей в срок
Высокий уровень экспертизы
в области данных
Мы понимаем, что каждый бизнес уникален, поэтому мы предлагаем индивидуальный подход к каждому клиенту и разрабатываем решения, которые наилучшим образом соответствуют потребностям вашей компании.
Индивидуальный подход к каждому клиенту
Мы имеем более 10-летний опыт работы с данными и успешно реализовали множество проектов для различных отраслей
Большой опыт работы с данными
Мы гарантируем высокое качество работы и достижение поставленных целей в срок
Качественный результат
Компания Data Generation имеет команду высококвалифицированных специалистов в области анализа данных и машинного обучения, которые могут помочь вашей компании в решении сложных задач.
ДАННЫЕ - DIGITAL АКТИВ, КОТОРЫМ МОЖНО И НУЖНО УПРАВЛЯТЬ
ХРАНИЛИЩЕ ДАННЫХ
Создание аналитической платформы для хранения, обработки и контроля данных в Вашей компании.
Подбор и внедрение оптимального технологического решения платформы: СУБД, BI, ETL, прочие компоненты.
Формирование концептуальной, логической, физической моделей данных.
Подбор и внедрение оптимального технологического решения платформы: СУБД, BI, ETL, прочие компоненты.
Формирование концептуальной, логической, физической моделей данных.
DATA ДИАГНОСТИКА
Интервьюирование ключевых сотрудников компании, выявление проблемных зон и ключевой боли, формирование концепта решения с помощью данных.
DATA ПРОЦЕССИНГ
Реализация сквозной аналитики по ключевым бизнес процессам Вашей компании.
DATA GOVERNANCE
(УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ)
(УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ)
Реализация каталога данных, систем мониторинга и оповещения, системы проверок контроля качества данных, отображение жизненного цикла данных.
BI - РЕШЕНИЯ
Аналитические дашборды и панели по ключевым показателям и метрикам Вашей компании.
ХРАНИЛИЩЕ ДАННЫХ
Создание аналитической платформы для хранения, обработки и контроля данных в Вашей компании.
Подбор и внедрение оптимального технологического решения платформы: СУБД, BI, ETL, прочие компоненты.
Формирование концептуальной, логической, физической моделей данных.
Подбор и внедрение оптимального технологического решения платформы: СУБД, BI, ETL, прочие компоненты.
Формирование концептуальной, логической, физической моделей данных.
DATA ДИАГНОСТИКА
Интервьюирование ключевых сотрудников компании, выявление проблемных зон и ключевой боли, формирование концепта решения с помощью данных.
DATA ПРОЦЕССИНГ
Реализация сквозной аналитики по ключевым бизнес процессам Вашей компании.
DATA GOVERNANCE
(УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ)
(УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ)
Реализация каталога данных, систем мониторинга и оповещения, системы проверок контроля качества данных, отображение жизненного цикла данных.
BI - РЕШЕНИЯ
Аналитические дашборды и панели по ключевым показателям и метрикам Вашей компании.
ПАРТНЕРЫ И ВЕНДОРЫ
ПРОДУКТЫ И РЕШЕНИЯ
Аудит
Аудит корпоративного хранилища данных (DWH) проводится с целью верификации соответствия существующей архитектуры DWH стратегическим целям и задачам компании.
При проведении аудита хранилища данных (DWH) мы отвечаем на вопросы о требованиях к хранилищу, удовлетворяются ли потребности бизнеса текущем хранилищем данных. Если при проведении аудита получаем отрицательный ответ, то готовим предложения по модификации хранилища данных (DWH) под потребности бизнеса с учетом технологического стека Компании.
Аудит
Аудит корпоративного хранилища данных (DWH) проводится с целью верификации соответствия существующей архитектуры DWH стратегическим целям и задачам компании.
При проведении аудита хранилища данных (DWH) мы отвечаем на вопросы о требованиях к хранилищу, удовлетворяются ли потребности бизнеса текущем хранилищем данных. Если при проведении аудита получаем отрицательный ответ, то готовим предложения по модификации хранилища данных (DWH) под потребности бизнеса с учетом технологического стека Компании.
Проектирование DWH
Проектирование DWH мы всегда начинаем с выявления потребности бизнеса и заполнения анкеты для предпроектного обследования. Ключевые шаги которые необходимо пройти:
- Формирование и фиксация Целей (как бизнес потребностей так и технические цели)
- Сроки желаемой реализации ( включая контрольные точки если они подразумеваются)
- Ресурсы и стейкхолдеры
- Ограничения и риски
- Оценка существующего ИТ ландшафта
- Источники данных, объемы и качество данных
- Требования к отчётности
- Выбор технологического стека
- Анализ существующих бизнес процессов
Проектирование DWH
Проектирование DWH мы всегда начинаем с выявления потребности бизнеса и заполнения анкеты для предпроектного обследования. Ключевые шаги которые необходимо пройти:
- Формирование и фиксация Целей (как бизнес потребностей так и технические цели)
- Сроки желаемой реализации ( включая контрольные точки если они подразумеваются)
- Ресурсы и стейкхолдеры
- Ограничения и риски
- Оценка существующего ИТ ландшафта
- Источники данных, объемы и качество данных
- Требования к отчётности
- Выбор технологического стека
- Анализ существующих бизнес процессов
Предиктивная аналитика
Предикативная (или предиктивная, прогнозная) аналитика — это прогнозирование, основанное на исторических данных. С помощью статистических инструментов можно выявить закономерности в изменениях показателей в предыдущих периодах и предсказать, как они будут вести себя в будущем.
Для принятия успешных решений в будущем нужно уметь анализировать данные прошлых событий!
Построение прогноза состоит из нескольких этапов:
1. Определение цели анализа. От этого будет зависеть, какие именно данные нужно будет собрать.
2. Сбор данных из разных источников. Чтобы сделать более точный прогноз, важна их чистота и однообразие. В процессе могут быть введены некорректные значения или произойти сбои программного обеспечения, поэтому задача аналитиков — преобразовать их в подходящий вид.
3. Анализ с использованием статистических инструментов.
4. Моделирование. На этом этапе часто используется машинное обучение и другие методы с применением искусственного интеллекта. Аналитики выявляют зависимости и факторы, влияющие на поведение показателей, и строят модель с прогнозом.
5. Применение на практике. Это финальный этап, когда становится понятно, насколько точным оказался прогноз. В процессе применения модель обучается на новых данных и корректирует прогноз.
Для принятия успешных решений в будущем нужно уметь анализировать данные прошлых событий!
Построение прогноза состоит из нескольких этапов:
1. Определение цели анализа. От этого будет зависеть, какие именно данные нужно будет собрать.
2. Сбор данных из разных источников. Чтобы сделать более точный прогноз, важна их чистота и однообразие. В процессе могут быть введены некорректные значения или произойти сбои программного обеспечения, поэтому задача аналитиков — преобразовать их в подходящий вид.
3. Анализ с использованием статистических инструментов.
4. Моделирование. На этом этапе часто используется машинное обучение и другие методы с применением искусственного интеллекта. Аналитики выявляют зависимости и факторы, влияющие на поведение показателей, и строят модель с прогнозом.
5. Применение на практике. Это финальный этап, когда становится понятно, насколько точным оказался прогноз. В процессе применения модель обучается на новых данных и корректирует прогноз.
Предиктивная аналитика
Предикативная (или предиктивная, прогнозная) аналитика — это прогнозирование, основанное на исторических данных. С помощью статистических инструментов можно выявить закономерности в изменениях показателей в предыдущих периодах и предсказать, как они будут вести себя в будущем.
Для принятия успешных решений в будущем нужно уметь анализировать данные прошлых событий!
Построение прогноза состоит из нескольких этапов:
1. Определение цели анализа. От этого будет зависеть, какие именно данные нужно будет собрать.
2. Сбор данных из разных источников. Чтобы сделать более точный прогноз, важна их чистота и однообразие. В процессе могут быть введены некорректные значения или произойти сбои программного обеспечения, поэтому задача аналитиков — преобразовать их в подходящий вид.
3. Анализ с использованием статистических инструментов.
4. Моделирование. На этом этапе часто используется машинное обучение и другие методы с применением искусственного интеллекта. Аналитики выявляют зависимости и факторы, влияющие на поведение показателей, и строят модель с прогнозом.
5. Применение на практике. Это финальный этап, когда становится понятно, насколько точным оказался прогноз. В процессе применения модель обучается на новых данных и корректирует прогноз.
Для принятия успешных решений в будущем нужно уметь анализировать данные прошлых событий!
Построение прогноза состоит из нескольких этапов:
1. Определение цели анализа. От этого будет зависеть, какие именно данные нужно будет собрать.
2. Сбор данных из разных источников. Чтобы сделать более точный прогноз, важна их чистота и однообразие. В процессе могут быть введены некорректные значения или произойти сбои программного обеспечения, поэтому задача аналитиков — преобразовать их в подходящий вид.
3. Анализ с использованием статистических инструментов.
4. Моделирование. На этом этапе часто используется машинное обучение и другие методы с применением искусственного интеллекта. Аналитики выявляют зависимости и факторы, влияющие на поведение показателей, и строят модель с прогнозом.
5. Применение на практике. Это финальный этап, когда становится понятно, насколько точным оказался прогноз. В процессе применения модель обучается на новых данных и корректирует прогноз.
Реализация отчетности
Исходя из существующих систем отчетности или желаемых к внедрению, проводим полный цикл работ для достижения качественного результата
- Бизнес анализ (Сбор и формализация требований, для того чтобы реализовать действительно нужную отчетность)
- Системный анализ (Исследование и профилирование ваших данных в системах источниках, оценка качества данных, поиск или создание требуемых справочников)
- Макетирование и прототипирование отчетности ( подготовка макета визуализации в соответствии с корпоративным дизайном)
- Реализация отчетности ( включая разработку алгоритмов и моделей данных)
- Функциональное тестирование
- Подготовка сопроводительной документации и обучение пользователей
Реализация отчетности
Исходя из существующих систем отчетности или желаемых к внедрению, проводим полный цикл работ для достижения качественного результата
- Бизнес анализ (Сбор и формализация требований, для того чтобы реализовать действительно нужную отчетность)
- Системный анализ (Исследование и профилирование ваших данных в системах источниках, оценка качества данных, поиск или создание требуемых справочников)
- Макетирование и прототипирование отчетности ( подготовка макета визуализации в соответствии с корпоративным дизайном)
- Реализация отчетности ( включая разработку алгоритмов и моделей данных)
- Функциональное тестирование
- Подготовка сопроводительной документации и обучение пользователей
Системы мониторинга
Мониторинг базы данных – это процедура, которая осуществляется с помощью независимого ПО и позволяет проанализировать работу баз данных и интеграционных инструментов по всем критериям, своевременно реагировать на возникающие инциденты, а так же контролировать нагрузку на все программные модули.
Системы мониторинга
Мониторинг базы данных – это процедура, которая осуществляется с помощью независимого ПО и позволяет проанализировать работу баз данных и интеграционных инструментов по всем критериям, своевременно реагировать на возникающие инциденты, а так же контролировать нагрузку на все программные модули.
|
Нажимая на кнопку, вы даете согласие
на обработку персональных данных и соглашаетесь с Политикой конфиденциальности
на обработку персональных данных и соглашаетесь с Политикой конфиденциальности
ОСТАВЬТЕ ЗАЯВКУ
Мы обрабатываем Cookies с целью персонализации сервисов и чтобы пользоваться веб-сайтом было удобнее. Вы можете запретить обработку Cookies в настройках браузера. Пожалуйста, ознакомьтесь с политикой конфиденциальности на странице.
Принять