Техподдержка
Техподдержка
Платформа Digital Q.DataFlows
Открывайте новые горизонты работы с данными: упрощайте, анализируйте и принимайте стратегически верные решения!
Запросить демо
Digital Q.DataFlows
Digital Q.DataFlows – универсальная платформа для управления данными, которая превратит разрозненную информацию в мощный инструмент для принятия управленческих решений.
Платформа поможет быстро интегрировать данные из множества источников и поддерживать их высокое качество, снижая затраты и время на обработку данных.
Типичные вызовы при работе с данными
1.
Разрозненность и разные форматы данных
Данные могут поступать из разных источников и в разных форматах, что требует дополнительной работы по их очистке и объединению
2.
Отсутствие единого стандарта и структуры
В разных системах данные могут записываться по-разному, что затрудняет их сравнение и анализ
3.
Недостаток навыков работы с данными
Часто требуется специфическая техническая экспертиза, чтобы понять, очистить и анализировать данные, что усложняет работу для неспециалистов
4.
Сложность интеграции и совместного использования данных
Данные могут находиться в разных системам или отделах, что затрудняет их объединение и совместное использование
УЗНАТЬ БОЛЬШЕ
КАК МЫ РЕШАЕМ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ
1. Сбор и интеграция данных из разных источников:
- Возможность подключения к различным источникам данных (базы данных, файлы, API).
-
Инструменты для унификации и трансформации данных из разных форматов и систем в единую структуру.
2. Поддержка управления метаданными и lineage:
-
Управление метаданными для понимания структуры данных и упрощения поиска.
-
Возможность отслеживания происхождения данных (data lineage), чтобы понять их источник и влияние на каждом этапе.
3. Удобство работы для разных категорий пользователей:
-
Интуитивно понятный интерфейс, доступный как для технических специалистов, так и для бизнес-пользователей.
-
Набор функций, позволяющий работать с данными на разных уровнях сложности.
4. Автоматизация рабочих процессов и обработки данных в реальном времени:
-
Генерация ETL-процессов на основании логических объектов.
-
Возможность обеспечить своевременное обновление данных в режиме около реального времени.
3. Удобство работы для разных категорий пользователей:
-
Интуитивно понятный интерфейс, доступный как для технических специалистов, так и для бизнес-пользователей.
-
Набор функций, позволяющий работать с данными на разных уровнях сложности.
4. Автоматизация рабочих процессов и обработки данных в реальном времени:
-
Генерация ETL-процессов на основании логических объектов.
-
Возможность обеспечить своевременное обновление данных в режиме около реального времени.
ЧТО ПРЕДЛАГАЕТ ПЛАТФОРМА DIGITAL Q.DATAFLOWS?
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
Визуализирует путь данных на детальном уровне от источников до конечных витрин и отчетов.
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 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 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.
узнать больше
ПУБЛИКАЦИИ ПРО УПРАВЛЕНИЕ 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
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
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
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
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
Ситуационный центр
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
Отчетность
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?
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
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
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
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
Новости платформы
09.01.2025
В платформе Digital Q.DataFlows добавлена возможность использования наборов данных в ETL-процессах
Компания «Диасофт» развивает возможности технологической платформы для управления данными Digital Q.DataFlows. Платформа позволяет сократить трудозатраты на подготовку данных.
Подробнее
«Диасофт» развивает возможности технологической платформы для управления данными Digital Q.DataFlows.
Подробнее
Видео о Digital Q.DataFlows
свяжитесь
с нами
с нами
контакты
Для прямой связи с нами вы можете использовать контакты ниже, либо оставить заявку через форму обратной связи, и мы обязательно свяжемся с вами