Data engineering и бизнес-аналитика

У вас накопилось много данных, но непонятно, как извлечь из них пользу для бизнеса? Дата инженеры и бизнес-аналитики Аркадии помогут вам достичь ваших стратегических целей, используя мощные инструменты анализа данных.

Что такое

data engineering?

Data engineering (инженерия данных) — это наука о том, как собирать, хранить, обрабатывать и визуализировать данные, а также о методах предоставления доступа к этим данным.

Что такое

бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика (business intelligence, BI) — это набор технологий, подходов и практик, которые помогают превратить набор данных в значимую для принятия решений информацию.

Что мы делаем

  • 1

    Анализируем данные и делаем выводы

    Чтобы сделать анализ данных частью бизнес-процессов, нужно разработать сценарии их применения, стратегию и план действий. Это кропотливая работа, особенно если данные не приведены к единому формату (как это обычно бывает). Мы поможем вам сделать этот важный первый шаг.

  • 2

    Создаём единое хранилище данных для аналитики

    В компании накапливается большое количество данных, которые хранятся в разнообразных информационных системах. Из них сложно извлекать ценную информацию. Чтобы решить эту проблему, мы собираем все источники данных в один репозиторий.

  • 3

    Разрабатываем понятные интерактивные отчёты

    Качество анализа данных очень зависит от визуализации. Чем лучше подготовлены данные, тем проще сделать из них правильные выводы. Поэтому мы помогаем нашим клиентам создавать интерактивные онлайн-отчёты.

  • 4

    Автоматизируем

    Любая деятельность может быть разбита на множество отдельных бизнес-задач. Для принятия эффективных управленческих решений важно правильно понимать проблемы бизнеса и полагаться на актуальные, проверенные данные. Чтобы этого добиться, мы автоматизируем сбор данных для анализа и обеспечиваем контроль их качества.

  • 5

    Объясняем сложные вещи простыми словами

    Полученные знания могут быть полезны только в том случае, если они полностью понятны бизнес-пользователям. Мы умеем находить правильные слова, чтобы объяснять сложные технические процессы/понятия/явления/проблемы коротко и ясно.

Основные этапы работы с данными

  • 1

    Сбор

    Сбор информации из различных программных комплексов, лог‑файлов, пользовательского контента, с сенсоров и приборов.

  • 2

    Передача и хранение

    Конфигурирование потоков данных, конвейеров и ETL‑процессов; создание хранилищ структурированной (базы данных) и неструктурированной (документы, изображения, видеофайлы) информации.

  • 3

    Трансформация

    Очистка данных, выявление аномалий, унификация данных из разных источников.

  • 4

    Визуализация

    Подготовка данных к анализу при помощи Power BI, Tableau, Spotfire, Qlik и других инструментов

Технологии, с которыми работают наши инженеры

СУБД

SQL Server Oracle PostgreSQL MySQL mongo cosmos DB clickhouse influxDB

Хранилища данных

Redshift data warehouse

• Инструменты обработки больших данных

Spark Hadoop kafka cassandra

ETL

data factory SSIS talend informatica

Бизнес-анализ

powerBI tableau spotfire qlik