Мы специализируемся на комплексной разработке решений в области анализа данных, машинного обучения и BIG DATA. А также систем управления данными
Услуги
Информационные системы business intelligence (бизнес-анализа) представляют собой инструменты, которые преобразуют накопленные данные в ценные знания для эффективного управления бизнесом. Эти знания применимы для решения разнообразных задач, связанных с анализом, управлением и прогнозированием.
Сегодня многие компании сталкиваются с трудностями в планировании, исполнении, составлении отчётности и мониторинге эффективности бизнеса из-за того, что эти процессы осуществляются вручную или с использованием разных информационных систем, основанных на разрозненных данных.
Благодаря системам бизнес-анализа компании могут оптимизировать планирование, прогнозирование и бюджетирование, а также оперативно получать нужную информацию для своевременного принятия решений. Организации смогут сократить расходы на программное обеспечение и воспользоваться преимуществами единой и унифицированной BI-инфраструктуры.
Компания Jsjquery предлагает к внедрению системы бизнес-анализа, основанные на программных продуктах ведущих производителей BI-инструментов, такие как: Microsoft Power BI, Tableau, Fine BI, Yandex DataLens, Google Looker Studio
У нас есть большая экспертиза внедрения систем класса BI: в строительном секторе, в сфере недвижимости, в компаниях по добыче полезных ископаемых, в e-commerce, в области маркетинга.
Услуга «Разработка аналитических отчётов» включает создание качественных информационных материалов, основанных на анализе данных, для принятия обоснованных управленческих решений. Мы предоставляем возможность сосредоточиться на вопросах бизнеса, а не тратить время на анализ данных и их получение.
Ключевые аспекты услуги:
Таким образом, наша услуга помогает менеджменту предприятия эффективно контролировать бизнес-процессы, своевременно видеть реальную картину положения компании на рынке и принимать обоснованные решения.
Услуга включает в себя применение комплекса инструментов для проектирования и разработки корпоративных хранилищ данных (data warehouse) и хранилищ Big Data на технологиях международных и российских производителей, а также на решения на основе открытого кода (open source).
В рамках услуги проводятся следующие работы.
Обследование: сбор, анализ, формализация бизнес-требований и технологических требований, источников данных и информационного ландшафта для создания КХД
Разработка концепции и стратегии развития корпоративных хранилищ данных, оценка вариантов реализации, выбор технологической платформы
Проектирование хранилищ данных: определение архитектуры потоков данных, определение интерфейсов и стадий преобразования данных, разработка архитектуры хранилища (Data Warehouse), разработка модели данных, разработка решений по обеспечению надежности и отказоустойчивости хранилища данных
Разработка хранилища данных: развертывание технологической платформы, настройка точек интеграции, разработка ETL-компонент, инструментов консолидации данных из различных источников, инструментов обогащения и проверки данных
Техническая сопровождение и аудит хранилищ данных: анализ и предоставление инструкций по устранению ошибок в системе, анализ и исправление ошибок пользователей системы или ошибок, допущенных при конфигурировании системы, мониторинг и выявление «узких мест» в производительности, оптимизация работы с целью повышения производительности (на уровне ETL, модели данных, расчетов, архитектуры), перевод компонентов системы на новые версии ПО.
Услуга «Оптимизация баз данных» подразумевает комплекс мероприятий, направленных на улучшение производительности, надёжности и эффективности работы с базами данных. Она включает в себя внутреннюю и внешнюю оптимизацию, а также применение различных методов и подходов.
Внутренняя оптимизация предполагает настройку параметров СУБД, индексацию, управление размером буфера ввода-вывода и оптимизацию запросов. Внешняя оптимизация связана с анализом внутренних и внешних аспектов работы с базами данных, включая нормализацию, выбор типов данных и размещение связанных данных.
Применение различных методов и подходов включает использование принципов работы и механизмов СУБД, таких как индексация, оптимизация структуры индексов и оптимизация текстов запросов.
В результате оптимизации баз данных сокращается время ответа на запросы, снижается нагрузка на серверы, повышается общая производительность приложений и улучшается пользовательский опыт.
Услуга по разработке трансформации данных для загрузки в хранилище данных включает в себя следующие этапы:
Услуга по повышению качества данных включает в себя комплекс инструментов и систем для управления и улучшения качества информации в вашей организации. Может включать:
Услуга по повышению качества данных помогает организациям улучшить работу с информацией, снизить затраты, повысить эффективность и конкурентоспособность.
Услуга включает в себя разработку корпоративной политики управления данными, а также внедрение каталога данных.
Каталог данных каталогизирует информационные активы организации. Он является центральным компонентом для сбора и распространения информации, позволяет бизнес-пользователям искать данные в простой и знакомой им терминологии и обеспечить всем сотрудникам доступ к достоверным данным и возможность совместной работы с информационными активами.
В Каталоге данных можно найти краткую информацию по данным в хранилище и их структуру, проследить путь данных от источника до целевой таблицы (data lineage), изучить статистику по полям таблицы и историю проверок качества данных, узнать владельцев данных и запросить доступ к данным.
Внедрение каталога данных позволит:
Снизить трудозатраты на поиск данных для разработки отчётов и аналитических моделей.
Повысить скорость создания продуктов за счет переиспользования существующих данных и витрин данных.
Регистрировать корпоративные ресурсы данных в едином источнике.
Устранять разрыв между ИТ и бизнесом путем разрешения всем участникам делиться аналитическими данными.
Услуга «Разработка решений с применением методов машинного обучения» включает в себя создание и внедрение информационных систем, использующих алгоритмы машинного обучения для анализа данных и принятия решений. Эта услуга может быть полезна для автоматизации процессов, предсказания результатов и выявления закономерностей в больших объёмах данных.
Основные этапы разработки решений с применением машинного обучения:
Наши специалисты обладают экспертными знаниями в следующих технологиях и платформах.
Microsoft Power BI – это набор средств бизнес-аналитики для сбора и анализа ключевых показателей бизнеса. Решение соберет и упорядочит разрозненные данные из различных источников в интерактивные отчеты, с помощью которых можно легко анализировать деятельность компании и оперативно принимать обоснованные управленческие решения
FineBI – флагманский продукт китайского разработчика FanRuan Software, преимущества которого получают ежедневно около 20 тысяч пользователей.
Yandex DataLens — это бесплатная облачная BI-платформа для визуализации и анализа данных. Она интегрируется с другими сервисами Яндекса и позволяет работать с данными, показателями, искать информацию, визуализировать данные и обеспечивать совместный доступ к аналитике.
Платформа данных Yandex Cloud – это набор лучших сервисов хранения и обработки данных. Сервисы интегрированы между собой, поэтому для интеграции не требуется собственная разработка. Простая консоль управления обеспечивает низкий порог входа в технологии, а возможности кастомизации позволяет использовать компоненты и интеграции, которые нужны в архитектуре проекта. Безопасность данных соответствует требованиям к наивысшему уровню защищенности 152-ФЗ, GDPR и индустриальных стандартов ISO и PCI DSS.
Одним из основных компонентов интегрированной платформы бизнес-аналитики от Microsoft является Microsoft SQL Server. Это не только высокопроизводительная система управления базами данных, но и целый комплекс инструментов по обработке данных.
Microsoft Azure — облачная платформа, которая предоставляет пользователям инструменты для вычислений,
хранения информации, размещения приложений.
Свободно распространяемая объектно-реляционная система управления базами данных (СУБД) с открытым исходным кодом,
Tableau — программное обеспечение для интерактивной бизнес-аналитики и визуализации данных. Оно помогает провести глубокий анализ большого количества информации и представить результаты в удобной и интуитивно понятной форме. Tableau может взаимодействовать с облачными решениями (Dropbox, Google Таблицы, AWS Redshift и пр.), а также современными инструментами анализа данных, например Python и R.
Looker Studio (ранее известная как Google Data Studio) — это сервис для визуализации и анализа данных. Он позволяет создавать диаграммы, таблицы и отчёты, а также подключать
данные из разных источников, таких как Google Analytics, Ads и социальные сети.
dbt — это среда разработки, позволяющая аналитикам и специалистам по анализу данных преобразовывать данные с помощью простых инструкций выборки (SELECT). dbt преобразует такие инструкции выборки в таблицы и представления. dbt компилирует код в необработанные инструкции SQL, а затем выполняет его в указанной базе данных. dbt поддерживает шаблоны и лучшие методики программирования для совместной работы, такие как управление версиями, документация и модульная архитектура.
dbt не извлекает и не загружает данные. dbt работает только с этапом преобразования, используя архитектуру «преобразование после загрузки». В dbt предполагается, что у вас уже есть копия данных в базе.
Airbyte -Это проект с открытым исходным кодом, который предназначен для интеграции и управления потоками данных.
Он помогает выстаивать потоки интеграции данных из различных приложений, баз данных и API в аналитические хранилища
данных и озёра данных. Airbyte имеет обширный набор коннекторов, понятную и масштабируемую архитектуру, различные
варианты установки и стратегии синхронизации данных.
Мы используем данные языки для создания сложных трансформаций и построения моделей машинного обучения.
Ниже представлены примеры проектов, в которых участвовали специалисты компании
Аналитическая система оценки эффективности рекламных площадок по размещению рекламы о продажи недвижимости. В рамках проекта было разработано: хранилище данных, интегрирующее данные о продажах, истории взаимодействии с клиентами, рекламных бюджетов и т.д. Система показывает, какие рекламные площадки дают максимальную отдачу.
Аналитика работы call-центра
Аналитическая система оценки эффективности работы сотрудников колл-центра (голосовой канал и чаты), на основе более чем 50 метрик.
Моделирование оценки стоимости объектов недвижимости
Ключевой особенностью данной системы является наличие модуля моделирования с применением алгоритмов Machine Learning.
Созданная система находит широкое применение в РФ в рамках проведения кадастровой оценки
Аналитическая система по визуализации данных полученных с подземных машин и механизмов. Контролирует плановые показатели добычи и качества руды. Отслеживает перемещение руды и оборудования по производственному комплексу.
Система получает данные с датчиков потребления ресурсов и коммунальных услуг. Оценивает эффективность потребления и затраты на энергоресурсы.
Комплексная аналитическая система, которая собирает и визуализирует данные от этапа планирование строительства до этапа гарантийного сопровождения клиентов. Включает анализ как производственных, так и финансовых показателей.
На данной странице представлены примерные цены на наши услуги. Мы готовы работать с заказчиком по разным моделям оплаты. Как по модели «fix cost» с заранее оговоренной ценой по техническому задание. Так и по гибкой модели на основе «per hour» с почасовой ставкой.
Стоимость решение будет складываться из стоимости программного обеспечения, а также стоимости услуг по разработке.
Ниже представлена примерная стоимость услуг по разработке.
Внедрение систем бизнес аналитики от 500 тыс. руб.
Разработка аналитических отчетов от 50 тыс. руб за отчет
Построение хранилищ данных от 1 млн. руб
Оптимизация баз данных от 10 тыс. руб
Разработка решений с применением методов машинного обучения от 500 тыс. руб.
