Платформа <span>Digital Q.DataFlows</span>
Платформа Digital Q.DataFlows
Делаем данные полезными с платформой Digital Q.DataFlows.
ПОПРОБОВАТЬ
Digital Q.DataFlows
Digital Q.DataFlows – компонентная платформа управления данными, которая раскроет ценность данных вашей организации.
Платформа поможет:
  • понять, какими данными располагает ваша организация, как они взаимосвязаны, и поддерживать в актуальном состоянии эту информацию;
  • создавать и выполнять процессы преобразования и транспортировки данных между системами;
  • обеспечивать контроль качества данных и легкое встраивание инструментов контроля в процессы обработки данных

Типичные вызовы при работе с данными
1
Нет четкого понимания объема и качества собственных данных
Нет четкого понимания объема и качества собственных данных
Внедрение цифровых технологий помогло обнаружить новые источники данных. Это позволило получить другое представление о деятельности и клиентах вашей организации. И это стало для вас новым вызовом. Данные, которые хранят компании, могут быть безнадежно устаревшими, избыточными, повторяющимися либо не известными никому, кроме узкого круга пользователей. Чтобы получить единую «версию правды», потребуются колоссальные усилия
2
Долгий путь обработки данных для анализа информации
Долгий путь обработки данных для анализа информации
Одна из основных проблем заключается в требовании бизнеса достаточно быстрого получения качественных данных. Бизнес хочет получать и анализировать данные в близком к реальному времени. Данные должны пройти все стадии обработки – извлечение, преобразование, контроль качества. Такой подход требует комбинирования различных технологий обработки данных
3
Данным нельзя доверять
Данным нельзя доверять
Наличие и доступ ко всем массивам данных организации не позволяет воспользоваться ими в полной мере, если данные не качественны: не все данные присутствуют, имеются разночтения и т.д. Важно выстроить процесс таким образом, чтобы качество данных выполнялось на регулярной основе и срабатывало как можно раньше и ближе к источнику данных
4
Технологический зоопарк систем владельцев данных
Технологический зоопарк систем владельцев данных
Сбор данных из различных источников – не простая задача. Источники данных могут иметь разные технологии доступа, находиться вне периметра компании. Важно также создавать минимальную нагрузку на сам источник, чтобы не тормозить основные процессы систем
5
Сложная инфраструктура систем для управления данными
Сложная инфраструктура систем для управления данными
Разные технологии обработки и хранения данных приносят свои инструменты (например, эко-система hadoop или инструменты реляционной СУБД). Эти инструменты могут дублироваться по функциям, но работать только в своей области. Объединить все инструменты или встроить другой – сложная задача
УЗНАТЬ БОЛЬШЕ
Платформа Digital Q.DataFlows отвечает современным требованиям к системам управления данными и позволяет решать самые разные задачи аналитической обработки информации. Внедрение компонентов системы управления данными позволит избежать превращения данных из актива в дорогостоящее обязательство. Вы сможете проконтролировать все потоки данных, от их появления до использования в отчетности и аналитике, и быстро создать новые аналитические приложения.

С внедрением Data компонента платформы Digital Q.DataFlows,
в ваши бизнес-процессы будут встроены элементы проверки и анализа качества данных, и пользователи получат доступ к актуальным данным, которым можно доверять
ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ СДЕЛАЕТ ВАШИ ДАННЫЕ ПОЛЕЗНЫМИ
DataFlows упрощает работу с данными

Данные – это ценнейший актив компании, главный драйвер новых возможностей бизнеса.
ЧТО ПРЕДЛАГАЕТ ПЛАТФОРМА DIGITAL Q.DATAFLOWS?
База знаний о данных
База знаний о данных
Вся информация о данных и их источниках в одном месте
Соберите и классифицируйте информацию о корпоративных данных в одном месте, чтобы повысить их прозрачность. Инструменты Digital Q.DataFlows помогут понять потоки данных, проходящие через все информационные системы организации – от учетных систем, «озер» и хранилищ данных до конечных отчетов и витрин данных
Взаимосвязь данных
Взаимосвязь данных
Визуализируйте происхождение данных
Используйте автоматический Data Linage, чтобы увидеть взаимосвязи данных, показать, как они перемещаются от системы к системе, как наборы данных создаются, трансформируются и используются, обеспечивая полную и сквозную визуализацию происхождения информации
Потоки данных
Потоки данных
Создавайте быстро и легко свои потоки трансформации и извлечения данных
Набор инструментов для создания потоков данных реализует различные сценарии интеграции данных: от простой репликации до сложных задач подготовки и преобразования данных с помощью интерфейса drag’n’ drop. Готовое преобразование данных сэкономит ваши время и усилия, сохранив при этом контроль над любыми поступающими данными
Контроль качества
Контроль качества
Повысьте качество данных, чтобы ускорить принятие решений
Создавайте правила контроля качества данных, встраивайте в потоки данных, а затем измеряйте и отслеживайте их с течением времени
Batch & Streaming
Batch & Streaming
Реализуйте оптимальный сценарий доступа к данным
Digital Q.DataFlows поддерживает различные сценарии работы с данными (batch-загрузку, потоковый сценарий), обеспечивая оптимальный способ взаимодействия с разными типами источников
связаться с нами
DIGITAL Q.DATAFLOWS В ЦИФРАХ
до 0-ти раз
экономия времени за счет интуитивно понятного интерфейса
0
подключения к источникам за счет использования open-source решений
0 TB/час
скорость загрузки за счет использования специализированных сервисов, тесно интегрированных с БД, и распараллеливания потоков
0
готовых проверок данных
Digital Q.DATAFLOWS. КОМПОНЕНТЫ
Data Catalog

Автоматизирует управление метаданными из любой информационной системы в едином месте, предоставляя пользователям полный контекст для аналитики данных и отчетности.

Позволяет связать бизнес-термины с физическими данными в системах.

Визуализирует путь данных на детальном уровне от источников до конечных витрин и отчетов.

Data Catalog <span><p>Автоматизирует управление метаданными из любой информационной системы в едином месте, предоставляя пользователям полный контекст для аналитики данных и отчетности.</p><p> Позволяет связать бизнес-термины с физическими данными в системах.</p><p>Визуализирует путь данных на детальном уровне от источников до конечных витрин и отчетов.</p></span>

Data Catalog позволяет:

  • Собирать данные из всех источников данных банка: учетные системы, файлы, Хранилище банка, Отчетность
  • Регистрировать процессы преобразования данных
Data Streamer

Позволяет быстро создавать процессы извлечения и преобразования данных в простом интерфейсе.

Работает как в режиме streaming, так и в режиме вatch.

Автоматизирует сложные процессы из множества потоков данных для работы с «озером» и хранилищем данных.

Data Streamer <span><p>Позволяет быстро создавать процессы извлечения и преобразования данных в простом интерфейсе.</p><p>Работает как в режиме streaming, так и в режиме вatch.</p><p> Автоматизирует сложные процессы из множества потоков данных для работы с «озером» и хранилищем данных.</p></span>
Data Streamer работает:
  • Реляционные БД: Postgres, Oracle, MS SQL, MySQL
  • Специализированные аналитические СУБД: Arenadata DB, Clickhouse
  • Интеграция с web-сервисами через Rest API, SOAP
  • Документарные БД ElasticSearch
  • Поддержка Hadoop
  • Работа с очередью сообщений kafka
Data Quality

Позволяет проверять качество данных с помощью конструктора проверок.

Встраивает процессы проверки в потоки данных для контроля качества информации в рамках общих процессов организации.

Формирует аналитику и визуализирует результаты проверок и протоколов в дашбордах качества данных.

Data Quality <span><p>Позволяет проверять качество данных с помощью конструктора проверок.</p><p> Встраивает процессы проверки в потоки данных для контроля качества информации в рамках общих процессов организации.</p> <p>Формирует аналитику и визуализирует результаты проверок и протоколов в дашбордах качества данных.</p></span>
Data Quality позволяет:
  • контролировать качество данных в едином реестре проверок с использованием конструктора контроля;
  • настраивать последовательность и периодичность контроля на любых источниках данных;
  • выявлять проблемы в данных, визуализировать метрики качества в отчетах и дашбордах.
Это дает возможность собрать детальную информацию об ошибках и несоответствиях в данных, а также представить их в наглядном формате для постоянного мониторинга
узнать больше
ПУБЛИКАЦИИ ПРО УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ
Светлана Бова, Chief Data Officer банка ВТБ – о главных вопросах и ошибках в управлении данными
Светлана Бова, Chief Data Officer банка ВТБ – о главных вопросах и ошибках в управлении данными
Иногда организация начинает внедрение процессов управления данными, не понимая конечных целей и измеримых показателей их достижения. Необходимо ставить четкие и измеримые бизнес-цели. Например, повысить эффективность маркетинговых кампаний на 10% за счет повышения качества клиентских данных, снизить на 30% расходы на внедрение IT-систем за счет описания архитектуры данных организации, снизить на 50% трудозатраты на проверку финансовой и рисковой отчетности за счет унификации бизнес-терминов и создания централизованной витрины данных и т.д. Эти цели должны быть понятны, подтверждены бизнес-подразделениями и руководством компании и отражены в стратегии управления данными
ЦБ РФ создаст департамент управления данными
ЦБ РФ создаст департамент управления данными
Департамент управления данными будет отвечать за методологию и организацию управления данными в Банке России, сбор и обработку отчетности и другой информации, регулирование и контроль за деятельностью бюро кредитных историй, ведение базы данных Центральным каталогом кредитных историй. Также он будет курировать центр сбора и обработки отчетности
How Data and Analytics Leaders Can Master Governance
How Data and Analytics Leaders Can Master Governance
Хорошее управление данными и аналитикой позволяет принимать более быстрые и разумные решения. Организации, которые хотят улучшить качество своих данных, часто начинают с проектов по управлению данными и аналитикой
Управление качеством данных
Управление качеством данных
По мере развития IT-ландшафтов и увеличения количества и многообразия IT-систем проблемы качества данных становятся предметом возрастающей критики и недовольства конечных пользователей. IT-директора рассматривают варианты возможных решений, но рынок может предложить только точечные решения для специализированных задач
КОГДА НУЖНО ИСПОЛЬЗОВАТЬ DIGITAL Q.DATAFLOWS
Хранилище данных (ХД) / «озеро» данных
Ситуационный центр
Отчетность
Создание и управление жизненным циклом хранилище данных/«озера» данных
Использование компонентов платформы Digital Q.DataFlows позволяет решить задачи построения аналитического хранилища данных:
  • DataCatalog – используется как для описания источников данных, так и управления целевой структурой ХД;
  • DataStreamer – создает потоки данных и наполняет хранилище, а также управляет потоками расчета витрин уже внутри хранилища;
  • DataQuality – обеспечивает регулярную проверку данных, которые приходят в ХД
Подготовка данных для ситуационного центра или дашбордов
DataStreamer собирает данные из объектов вашей системы и готовит витрину данных для системы визуализации. При необходимости подключается компонент проверки качества данных – DataQuality
Автоматизация отчетности
Решение позволяет имплементировать процесс подготовки отчетности в системе. В состав решения входят описанные с помощью DataCatalog структуры данных, используемые в процессе, набор расчетных процессов и процессов преобразования данных, сделанных в DataStreamer, набор готовых проверок данных, сделанных с помощью DataQuality
КАК ПОШАГОВО ВНЕДРИТЬ СИСТЕМУ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ?
1
шаг №1
Разверните Digital Q.DataFlows
Разверните платформу на территории компании
Вам становится доступен функционал платформы, в котором уже можно работать и создавать свои процессы
2
шаг №2
Опишите свои данные
Автоматический сбор метаданных
Укажите источник, и система сама соберет необходимые метаданные из этого источника. Далее при описании процессов можно будет пользоваться собранным материалом
3
шаг №3
Создайте свой ETL-процесс
Сделайте ETL-процесс на основании имеющегося шаблона
Используя готовые шаблоны, вы можете создать свой ETL-процесс по переносу данных. В результате у вас будет готовое работающее приложение
4
шаг №4
Опишите свое правило контроля
Добавьте свое правило контроля в процесс
В результате вы будете иметь готовый процесс по загрузке данных с проверкой качества данных
videoPreloader
Digital Q.DataFlows
ОСТАЛИСЬ ВОПРОСЫ?
Напишите нам, и мы обязательно вам ответим
*поля обязательные к заполнению