Kuo skiriasi Microsoft Fabric ir Databricks?

Microsoft Fabric yra glaudžiai integruota su Microsoft ekosistema, o Databricks pagrįsta Apache Spark ir orientuota į pažangią analitika bei didelius duomenų kiekius.

Kiek užtrunka suprojektuoti ir įdiegti modernią duomenų platformą?

Trukmė priklauso nuo apimties. Nedideles platformas sukuriame per kelis mėnesius, o sudėtingi sprendimai didelėms organizacijoms užtrunka ilgiau dėl duomenų migracijos poreikio.

Duomenų analitikos paslaugos

Q: Kaip užtikrinate atitiktį reguliaciniams reikalavimams ir duomenų saugumą?

Saugumas ir atitiktis yra neatsiejama kiekvieno projekto dalis. Taikome gerąsias praktikas prieigos valdymo, duomenų apsaugos ir stebėsenos srityse, kad duomenys atitiktų galiojančius reglamentus.

Q: Kaip paprastai atrodo duomenų analitikos projektas?

Pradedame nuo analizės ir projektavimo, tada seka duomenų inžinerija, platformos diegimas bei testavimas. Po diegimo rūpinamės nuolatine priežiūra ir duomenų kokybės valdymu.

Q: Kaip nauja duomenų platforma padeda organizacijai pradėti dirbti su DI ir mašininiu mokymusi?

Moderni platforma užtikrina švarius ir struktūruotus duomenis, kurie yra būtina sąlyga DI ir ML modeliams treniruoti bei įžvalgoms versle pritaikyti.

Kada reikalingos duomenų analitikos paslaugos?

Padedame organizacijoms duomenis paversti aiškiomis ir praktiškai pritaikomomis įžvalgomis. Diegiame duomenų analitikos sprendimus, sujungiame skirtingus duomenų šaltinius ir kuriame patikimą duomenų infrastruktūrą, leidžiančią efektyviau naudoti verslo analitiką bei dirbti su augančiais duomenų kiekiais.

Susisiekti su mūsų komanda Sužinokite daugiau

Aleksandras Voitechovskis

Duomenų sprendimų skyriaus vadovas

[email protected]

Robertas Skardžius

Debesijos ir duomenų sprendimų vadovas

[email protected]

Kodėl verta rinktis duomenų analitikos paslaugas?

Moderni ir lengvai plečiama duomenų platforma

Kuriame lanksčią duomenų infrastruktūrą, paremtą centralizuota duomenų platforma ir duomenų ežero (lakehouse) architektūra. Ji yra lengvai plečiama augant verslui ir gali patenkinti skirtingus analitikos poreikius.

Vieninga duomenų bazė

Naudojant centralizuotą duomenų platformą visa jūsų komanda gali dirbti su tais pačiais patikimais duomenimis. Taip išvengiama duomenų dubliavimo ir užtikrinamas informacijos vientisumas visoje organizacijoje.

Greitesnės įžvalgos verslui

Duomenys realiuoju laiku ir interaktyvūs skydeliai leidžia greičiau gauti svarbias įžvalgas. Taip vadovai turi galimybę reaguoti greitai, nelaukdami ilgai rengiamų ataskaitų.

Dirbtiniu intelektu grįsta analitikos savitarna

Jūsų organizacijos nariai gali savarankiškai analizuoti duomenis naudodami semantinius duomenų modelius ir Power BI. Dirbtiniu intelektu paremta duomenų analitika tampa lengvai prieinama visai organizacijai.

Mūsų duomenų analitikos kompetencijų sritys

Duomenų saugyklos / lakehouse

Siūlome duomenų ežero (lakehouse) ir duomenų saugyklos projektavimo bei modernizavimo paslaugas. Užtikriname sistemų saugumą, našumą ir galimybę jas plėsti kartu su augančiais verslo poreikiais, įgyvendinant duomenų migraciją į debesijos platformas.

Data integracija ir inžinerija

Kuriame patikimus duomenų perdavimo kanalus duomenų išgavimui, transformavimui ir įkėlimui, kad galėtumėte valdyti duomenis iš įvairių šaltinių. Užtikriname nekintančią duomenų kokybę ir sklandžią integraciją tarp sistemų.

Verslo analitika ir ataskaitos

Diegiame verslo analitikos sprendimus, kurie padeda analizuoti duomenis, rengti BI ataskaitas ir, remiantis interaktyviais skydeliais bei semantiniais duomenų modeliais, greičiau priimti duomenimis grįstus sprendimus.

Pažangi analitika ir duomenų mokslas

Taikome pažangios analitikos ir duomenų mokslo metodus, tokius kaip prognostinė analitika ir aprašomoji analitika. Taip paruošiame duomenis dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi modeliams, kad organizacijos galėtų gauti gilesnes verslo įžvalgas.

Mūsų duomenų analitikos sprendimų įgyvendinimo procesas

Analizė ir projektavimas

Pradedame nuo konsultacijų, kurių metu apibrėžiame aiškią duomenų strategiją ir sprendimo architektūrą. Projektuojame duomenų architektūrą taip, kad ji atitiktų verslo tikslus ir techninius reikalavimus.

Inžinerija ir sprendimų kūrimas

Šiame etape kuriama duomenų saugykla , duomenų kanalai ir ETL procesai, užtikrinant patikimą duomenų integraciją. Ypatingą dėmesį skiriame sistemų našumui, saugumui ir lengvai infrastruktūros plėtrai, augant duomenų kiekiui.

Priežiūra ir palaikymas

Pasirūpiname nuolatiniu duomenų platformos palaikymu – nuo duomenų kokybės valdymo iki BI sprendimų priežiūros. Analitikos sprendimus nuolat optimizuojame, kad sistemos veiktų stabiliai ir būtų nuolat tobulinamos.

Industrijos, su kuriomis dirbame

Bankininkystė ir finansai

Bankininkystės duomenų analitika

Atitikties analitika

Finansų analitika

Rizikų analitika

Gamyba

Gamybos duomenų analitika

Duomenų saugojimas

Duomenų apdorojimas

Gamybos procesų analitika

Personalo analitika

Didmeninė ir mažmeninė prekyba

Mažmeninės prekybos analitika

Tiekimo grandinės analitika

Pirkimų analitika

Kainodaros analitika

Logistika

Logistikos duomenų analitika

Transporto parko analitika

Sandėlių valdymo analitika

Maršrutų analitika

Draudimas

Draudimo duomenų analitika

Rizikos analitika

Sukčiavimo prevencijos analitika

BI ataskaitos

Atvejų tyrimai

Prekių nerasta.

DUK

Kaip užtikrinate atitiktį reguliaciniams reikalavimams ir duomenų saugumą?

Saugumas ir atitiktis reikalavimams yra neatsiejama kiekvieno projekto etapo dalis. Taikome gerąsias praktikas prieigos valdymo, duomenų apsaugos, stebėsenos ir duomenų valdymo srityse, kad jūsų duomenys būtų saugūs ir atitiktų galiojančius reguliacinius reikalavimus.

Kaip paprastai atrodo duomenų analitikos projektas?

Daugumą projektų pradedame nuo analizės ir projektavimo. Tuomet seka duomenų inžinerijos darbai, platformos diegimas bei testavimas. Kai platforma jau įdiegta, rūpinamės nuolatine priežiūra, kad ji veiktų stabiliai, duomenys būtų kokybiški, o sprendimai toliau būtų tobulinami.

Kaip nauja duomenų platforma padeda organizacijai pradėti dirbti su DI ir mašininiu mokymusi?

Moderni duomenų platforma užtikrina, kad jūsų duomenys būtų švarūs, struktūruoti ir lengvai pasiekiami. Tai yra būtina sąlyga dirbtinio intelekto (DI) ir mašininio mokymosi (ML) sprendimams. Tokia platforma leidžia lengviau paruošti duomenis ir treniruoti modelius, o tai reiškia greičiau pritaikyti DI paremtas įžvalgas versle.