Бизнес-аналитика

Построение корпоративных аналитических хранилищ данных (DWH-BI)

• Автоматизация процессов сбора данных из различных источников и информационных систем и устройств (IoT)
• Интеграция с гетерогенными внешними источниками структурированных и неструктурированных данных и системами поставщиков данных
• Построение безопасного корпоративного хранилища данных, как локального, так и распределенного – Logical DWH и Data Lake
• Построение базы для внедрения искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML)

Автоматизация процесса сбора и обработки данных

• Цифровизация подготовки данных и метаданных в витринах данных для дальнейшего использования в анализе
• Внедрение OLAP и обеспечение оптимизированной среды для многомерного анализа
• Организация данных по измерениям, предоставление нескольких взаимосвязанных точек зрения на одни и те же данные
• Цифровизация управления данными (Master Data Governance), управления качеством данным (Datа Quality Mangement), стандартизация данных и НСИ

Реализация подхода Self Service по работе с данными

• Повышения уровня знаний о данных сотрудников в компании (Data Literacy) – снятие ограничений в креативности и подходах к анализу данных
• Цифровая трансформация работы с данными - возможности применения искусственного интеллекта в подборе и подготовки наборов данных для анализа
• Автоматизация самообслуживания нетехнического персонала в работе с данными – гибкая визуализация, глубокое исследование данных drill-down, анализ «а что если», прогнозное моделирование

Интерактивная визуализация данных и аналитический сторителлинг

• Трансформация традиционной визуализации данных в представление истории и фатов с наглядными данными для осмысленных выводов и построения эффективной бизнес-стратегии
• Повышение уровня и качества целеполагания в построении бизнес-стратегии за счет полноты и глубины исследования данных
• Качественное улучшение коммуникации с аудиторией аналитики – предоставление ей возможности самостоятельного интерактивного взаимодействия с отчетами – возможность самостоятельного глубинного изучения данных