Побудова та підтримка корпоративних сховищ даних Data Lake | Data Warehouse

Централізовані сховища даних дозволяють організаціям зберігати, обробляти та отримувати структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані у будь-якому обсязі. Вони поєднують у собі системи структурованих запитів, профілювання, виявлення даних, прогнозну аналітику та машинне навчання. Своєю чергою розширена аналітика та машинне навчання на структурованих та неструктурованих даних є ключовими пріоритетами для багатьох організацій у підтримці своєї конкурентоспроможності. За прогнозами аналітиків середні темпи зростання глобальних ринків Data Warehouse / Data Lake до 2028 року становитимуть 10,6 та 26,4% відповідно.
 
Data Lake (озеро даних) – централізований репозиторій, який дозволяє зберігати структуровані та неструктуровані дані в будь-якому обсязі. Фактично це репозиторій, у якому зберігається величезний обсяг «сирих» даних у їхньому початковому форматі
Data Warehouse - це єдине корпоративне сховище структурованих по різних параметрах даними
 
 

Побудова корпоративних сховищ даних дозволить вашій організації вивести управління даними на якісно новий рівень та дасть можливість отримати бізнесу значні переваги для прийняття управлінських рішень:  

  • Забезпечити масштабоване та безпечне рішення для зберігання даних із розширеними можливостями аналізу різноманітних типів даних
  • Створити безперешкодний доступ до усієї важливої корпоративної інформації
  • Консолідувати та каталогізувати дані, усунути дублювання та розрізненість даних за рахунок створення єдиного джерела даних
  • Підвищити й максимізувати цінність даних за рахунок їх хмарного аналізу та обчислення
  • Створити міцний фундамент для впровадження технологій штучного інтелекту й машинного навчання
  • Впроваджувати та розвивати моделі машинного навчання для використання прогнозного аналізу / предикативної аналітики
 
 

Metinvest Digital має досвід побудови корпоративних сховищ структурованих та неструктурованих даних Data Warehouse Data Lake й допоможе вашій організації:  

  • Провести аудит систем управління корпоративними даними
  • Розробити дорожню карту побудови корпоративних сховищ даних Data Lake | Data Warehouse
  • Проаналізувати та структурувати джерела даних для Data Lake | Data Warehouse
  • Побудувати ETL | ELT процеси для роботи з даними
  • Розробити та впровадити прогнозні та оптимізаційні моделі на базі технологій штучного інтелекту й машинного навчання
  • Побудувати інформаційні панелі та звітність
 

Консультація

logo
Дані успішно надіслані !!!
;
приховати Показати всі
photo
photo
photo
photo