«Национальная Лотерея» строит целевую архитектуру хранилища данных с использованием продуктов Arenadata
Заказчики: Национальная лотерея (Спортивные лотереи) Москва; Индустрия развлечений, досуг, спорт Подрядчики: Arenadata (Аренадата Софтвер) Продукт: ADB - Arenadata DBНа базе: VMware Tanzu Greenplum Второй продукт: Arenadata Catalog Дата проекта: 2024/06 — 2024/12
|
2024: Итоги строительства хранилища данны
Бренд «Национальная Лотерея» подвел итоги проекта по строительству хранилища данных. В его рамках он использует продукты Группы Arenadata — аналитическую MPP-СУБД Arenadata DB (ADB) и систему управления корпоративными данными Arenadata Catalog (ADС). Об этом Arenadata сообщила 22 января 2025 года.
«Национальная Лотерея» исторически применяла несколько баз данных и имела множество различных источников, не объединённых в единое хранилище, что усложняло накопление и получение ценных для бизнеса аналитических выводов. Бизнес-пользователи нуждались в детальной аналитике и оперативном получении отчётности. Чтобы удовлетворить возникающие потребности бизнеса, было принято решение о создании единого хранилища данных (Data Lakehouse), в т. ч. использование Arenadata DB для запуска аналитической CRM. Это одновременно повышало стабильность получения данных, качество хранения и накопления, сокращало время получения их дата-аналитиками и бизнесом.
Мы уже внедрили, настроили и заполнили бизнес-глоссарий, каталоги метрик и показателей. Все наши метрики ведутся в Arenadata Catalog. Благодаря внедрению продукта мы смогли спроектировать и построить иерархию связи, реализовали пирамиды метрик и обеспечили их визуализацию. Теперь мы видим все дашборды, их связи с данными, связываем data lineage с метриками в одном месте. Плюс смогли подключить BI-инструмент, и Arenadata Catalog ещё выполняет роль централизованного каталога дашбордов. Команда "Национальной Лотереи" использует ADC как полный единый источник знаний бизнеса о своих данных. Также его внедрение ускорило онбординг новых и повысило качество работы действующих сотрудников, — отметил Евгений Жилов, CDO компании «Национальная Лотерея». |
Реализация проекта по строительству целевой архитектуры хранилища данных позволила команде «Национальной Лотереи» улучшить качество данных в компании и производительность хранилища. В его результате удалось:
- сократить в 75 раз среднее время выполнения запроса;
- сократить количество ошибок при выполнении запросов в 7,5 раза;
- в 2 раза сократить количество ошибок по переполнению памяти;
- уменьшить время загрузки данных в 6 раз;
- настроить возможность получения обновления аналитической отчётности каждые 20 минут;
- сократитьвремя расчёта nRT-показателей в 15 раз.
Кроме того, производительность команды дата-аналитики за год выросла в 6 раз, а показатель Т2Data по отчётности сократился до 5–10 минут и дата-аналитики — до 1 дня в базовых сценариях.
Благодаря переходу на Data Lakehouse и внедрению продуктов Arenadata мы полностью автоматизировали семь ключевых отчётов для компании, которые раньше готовились вручную, и можем развивать подходы Data Governance. Также мы дополнительно нивелировали влияние ключевых рисков, включая риски систем алертинга и мониторинга. С хранилищем и бизнес-глоссарием работают ключевые команды компании, например бизнес-подразделение, финансы, стратеги, продукты. Важно, что наш дата-офис состоит всего лишь из нескольких дата-инженеров, которые поддерживают обслуживание более 100 регулярных отчётов и дашбордов, — добавил Евгений Жилов. |
Проект, реализованный «Национальной Лотереей», наглядно демонстрирует набирающий актуальность тренд: прежде чем внедрять решения по работе с данными и строить крупные хранилища, необходимо обеспечить качество данных компании. Такой подход позволяет эффективно подойти к дальнейшей реализации задач по цифровизации, — отметила Юлия Ильина, директор департамента по работе с финансовым сектором и международным бизнесом Arenadata. |
Arenadata DB предназначена для работы с большими аналитическими запросами и способна содержать в корпоративном хранилище десятки терабайт данных. С помощью продукта возможно:
- снизить Time to Market для новых разработок;
- оптимизировать TCO хранения данных;
- ускорить бизнес-процессы без значительного переписывания кода.