Сбор, хранение и обработка данных — неотъемлемая часть деятельности любого бизнеса, который работает с большими объемами данных. На протяжении многих лет компании используют традиционные системы обработки информации, которые требуют серьезных временных и финансовых затрат, быстро устаревают, плохо масштабируются. Сложности с интеграцией множества локальных систем друг с другом зачастую не позволяют полноценно работать с информацией: извлекать, объединять, сравнивать и анализировать ее.
Передовые российские разработчики ПО предлагают многофункциональные системы анализа и обработки больших данных.
В их основу заложена ETL-платформа для управления большими массивами баз данных с использованием low-code-программирования. Эти системы обеспечивают улучшенную интеграцию и гибкость в работе с информацией, что критически важно в условиях импортозамещения в области IT-технологий.
Принцип работы ETL
ETL (Extract, Transform, Load) — в переводе с английского «извлечение, преобразование, загрузка», обозначает процесс, в котором данные извлекаются из различных источников, преобразуются в необходимый формат и качество и загружаются в единую базу данных для последующего анализа и управления.
Что собой представляет аналитический модуль?
Аналитический модуль представляет собой комплексный инструмент для работы с большими объемами данных. Его можно использовать как самостоятельный инструмент, так и в комплексе с различными корпоративных системами, например, маркетинговыми программами или системой управления операционными рисками.
Основные функции модуля включают:
-
создание сервисов в режиме no-code;
-
фильтрация данных и создание пайплайнов для их обработки;
-
реализация ETL-процессов с помощью low-code технологий.
Преимущества аналитического модуля
Использование аналитического инструмента на базе ETL обеспечивает следующие преимущества:
-
готовая библиотека no-code и low-code инструментов;
-
независимость бизнеса от внешних разработчиков, что полностью соответствует курсу на импортозамещение;
-
сокращение затрат на персонал и решение вопроса с дефицитом квалифицированных специалистов.
Где применяется?
Аналитический модуль находит применение в различных отраслях:
-
в банковской сфере для мониторинга и анализа финансовых операций;
-
в маркетинге для изучения потребительского поведения и оптимизации рекламных стратегий;
-
в логистике для управления запасами и оптимизации маршрутов;
-
в антифрод-системах и IT-безопасности для предотвращения мошенничества и защиты данных;
-
в розничных и онлайн-продажах для корректировки остатков, цен и разработки прогнозов развития.
Аналитический модуль позволяет сделать управление Big Data простым и эффективным. При этом одним из главных критериев инструментария остается безопасность используемых данных. Инструмент легко адаптируется под любые объемы информации, поэтому так широко внедряется в различные бизнес-сферы, позволяя компаниям достигать высокой операционной эффективности.
