Обсудить проект
Продукты / ProSpace.DataHub

Строим отраслевые платформы данных
Платформа данных — центр цифровой трансформации. Она управляет данными в реальном времени: загружает, хранит, структурирует и передаёт их в аналитику и другие системы
Обсудить проект
Единая точка правды
  • Любые данные в любом формате
    Работает со всеми форматами данных, любой частотой получения и любым источником
  • Итерационное развитие
    Начинайте с изолированного решения задач производства, HR, продаж или любого другого домена и далее расширяйте успех на все предприятие
  • Внутренние и внешние данные
    Объединение внутренних и внешних данных: в том числе через систему маппингов
Построена на базе open source решений, которые знакомы любому специалисту
  • Python, PySpark (Apache Spark, Databricks, DataProc, Apache AirFlow)
  • Потоковая обработка данных (Apache Kafka, Apache NiFi, ClickHouse)
  • Хранилища данных (HDFS, S3-like Object Storage)
  • Принципы организации DataLake хранилищ
  • Пакетная и потоковая интеграция (Debezium, Apache AirFlow)
  • Каталогизация данных (DataHub, Prospace Tracking Pipeline)
  • BI продукты (PowerBI, Apache SuperSet, DataLens)
Скорость, гибкость и унификация
  • Подходит для любой стратегии управления данными
    Платформа решает все задачи описанные в стандарте DMBok, но также может быть использована в качестве self-service платформы в Data Mesh подходе
  • Ускоряет запуск аналитических продуктов
    Все рутинные задачи решаются стандартными сервисами платформы. Аналитики могут сосредоточиться на моделировании и поиске инсайтов
  • Заменяет интеграционный уровень для всего предприятия
Подходит для любых задач связанных с управлением данными
  • Аналитика и отчетность. Формирование аналитических моделей и их поставка в системы принятия решений и отчетность
  • Создание моделей ИИ. Использование технологий Bigdata для создания и обучения математических моделей
  • Обработка данных через ETL/ELT циклы. Реализация цикла загрузки, трансформации и обработки данных разного типа и объема. Проактивный и реактивный мониторинг процесса
  • Хранение данных. Хранение любых объемов данных с быстрым или горячим доступом
  • Выстраивание цикла управления данными. Реализация методологий управления данными (DMBok и тд)
  • Объединение разрозненных данных. Создание системы маппингов для обеспечения свзяанности данных в разных источниках и бизнес-терминах
  • Управление метаданными. Описание бизнес-смысла данных и их каталогизирование
  • Обеспечение единообразия потребления. Создание «единой версии правды» в масштабах предприятия через использование одинаковых данных для аналитики и системной интеграции
Работаем с любым стеком
  • Python, PySpark (Apache Spark, Databricks, DataProc, Apache AirFlow)
  • Потоковая обработка данных (Apache Kafka, Apache NiFi, ClickHouse)
  • Хранилища данных (HDFS, S3-like Object Storage)
  • Принципы организации DataLake хранилищ
  • Пакетная и потоковая интеграция (Debezium, Apache AirFlow)
  • Каталогизация данных (DataHub, Prospace Tracking Pipeline)
  • BI продукты (PowerBI, Apache SuperSet, DataLens)
Передайте нам инженерную поддержку ваших данных и сосредоточьтесь на поиске инсайтов для развития бизнеса
Обсудить проект