Экосистема
Позволяет реализовать комплексные задачи в едином контуре безопасности Yandex.Cloud и интегрирован с популярными сервисами Яндекса
Аналитические платформы и BI-системы
Аналитические платформы объединяют данные из разных источников, предоставляют инструменты быстрой обработки данных, построения отчетов в реальном времени.
Наши преимущества
Решения на базе российских сертифицированных продуктов из реестра отечественного ПО
Защита данных соответствует требованиям ФЗ № 152 и индустриальных стандартов GDPR, ISO и PCI DSS
Бесплатный сервис визуализации, соответствующий по функционалу платным аналогам
Интеллектуальные сервисы с использованием AI/ML технологий для решения производственных задач
Облачная аналитическая платформа для бизнеса это:
-
Корпоративное хранилище: автоматизированный сбор и хранение структурированных/неструктурированных данных, независимо от источника, формата и объема данных. Данные могут передаваться из баз данных, файлов, устройств телеметрии и видеооборудования
- Визуализация результатов обработки данных из разных источников в удобном и наглядном для пользователя виде (таблицы, графики, аналитические дашборды) с использованием бесплатного BI сервиса Yandex DataLens
- Моделирование производственных, экономических сценариев работы, развития предприятия, с визуализацией результатов для последующего анализа и принятия управленческих решений.
- Эффективное использование вычислительных ресурсов, а также оперативное и гибкое наращивание по требованию.
- Быстрое развертывание аналитических платформ в облаке позволяет сокращать вывод продукта на рынок (time to market).
- Внедрение интеллектуальных сервисов с использованием AI/ML технологий для решения производственных задач (Прогнозирование спроса, оптимизация технологического процесса, предиктивное обслуживание, рекомендательные системы, поисковые порталы и др.)
BI-аналитика в бесплатном сервисе Yandex DataLens
DataLens – BI система российского провайдера облачных технологий Yandex Cloud. DataLens внесён в реестр отечественного ПО и соответствует российским и международным стандартам безопасности и обработки персональных данных.
Преимущества Yandex DataLens
Гибкость
Работает с разными источниками с возможностью объединения: CSV, ClickHouse, Greenplum, Postgres, MySQL, MS SQL, Oracle в облаке или на ваших серверах
Работа в команде
Позволяет делиться графиками и дашбордами с командой или со всем интернетом, в том числе путём встраивания на сайты
Безопасность
DataLens внесён в реестр отечественного ПО и соответствует российским и международным стандартам безопасности и обработки чувствительных данных
Быстрый старт
Позволяет подключиться к источнику, построить график, собрать дашборд с нуля за несколько минут без специальной подготовки
Это бесплатно!
Без ограничений на число пользователей, сессий и объём в источнике данных
Типовой сценарий миграции в Yandex DataLens
Задача
На основе предоставленных примеров отчетов требуется развернуть на платформе Yandex Cloud аналитическую БД (ClickHouse) для сбора и обработки данных из различных источников и настроить в сервисе DataLens дашборды, аналогичные существующим.
Источники данных
- БД БУ (например, 1С)
- БД УУ (например, MS Dynamics AX)
- Электронные таблицы (Excel)
- БД внешних источников данных (например, PostgreSQL)
Результат
- Автоматизированный сбор и хранение структурированных данных, используемых в аналитической отчетности;
- Визуализация результатов обработки данных в удобном и наглядном виде;
- Гибкое внедрение новых отчетов, оперативное изменение и модернизация существующих;
- Эффективное использование и быстрое масштабирование вычислительных ресурсов.
Команда Beltel Datanomics обладает необходимыми компетенциями не только для создания аналитических платформ и систем визуализации, но и для разработки математических моделей и внедрения ML/AI решений анализа данных по запросам. А также поможет с миграцией существующих ML/AI решений в экосреду Yandex Cloud.
Запуск ML/AI проектов
Определить совместно с заказчиком и сформулировать приоритетные аналитические задачи с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения
Провести сбор и предварительную обработку данных для построения аналитической модели решения
Выполнить исследовательский анализ данных
Построить модель машинного обучения, проверить ее точность и эффективность
Внедрить решение в промышленную эксплуатацию и предоставить дальнейшее обслуживание
