Разработчики: | RedSys (Редсис) |
Технологии: | BI |
Стремительное развитие информационных технологий, которое касается как информационного пространства и личных устройств пользователей, так и производства и инфраструктуры, порождает все большее количество информации, как пользовательской, так и технической. Данные от устройств пользователей, из социальных сетей и сайтов, от датчиков – в большинстве отраслей объемы данных требуют серьезного подхода к их хранению, обработке и использованию. Производственный и нефтегазовый сектор, энергетика, ритейл, банки, дистрибуция, государственные учреждения – все эти отрасли нуждаются в пересмотре парадигмы использования все более возрастающего объема данных.
При этом данные становятся не просто набором информации, но и активом, который с одной стороны требует ресурсы на содержание, с другой – максимально эффективного использования.
Особенностями таких данных являются:
- Большие объемы хранения (десятки и сотни терабайт и выше);
- Большие входящие потоки (сотни и более мегабайт ежедневно);
- Разнородность информации (тексты, аудио, видео, графика, почтовые сообщения).
Наличие любого из этих трех факторов приводит к наличию в организации термина Big Data. Хранение и обработка таких данных не может в полной мере осуществляться классическими СУБД. Работа с большими данными классических СУБД обладает недостатками:
- стоимость использования лицензий ПО будет достаточно высокой – как правило ценообразование связано с объемами данных;
- поиск необходимой информации и сложные расчеты при больших объемах в реляционных СУБД затруднены;
- с момента возникновения информации до момента ее получения, анализа и принятия решения проходит достаточно много времени;
- требуется мощное оборудование;
- постоянное увеличение объема информации требует пропорционального увеличения затрат на ее хранение и обработку.
RedSys предлагает набор инструментов для хранения и обработки больших объемов информации. Набор инструментов включает в себя продукты известных вендоров, продукты для решения специализированных задач и продукты с открытым кодом.Система управления рисками и внутреннего контроля (СУРиВК) GRC на «Триафлай» — это просто
К решениям известных вендоров можно отнести:
- программного-аппаратные комплексы IBM Netezza, Oracle Exadata, SAP ;
- специализированные решения, например, для дистрибуции и нефтегазового сектора – WeDo Technologies (опыт «Вымпелком»), KadMe;
- системы поиска и анализа разнородной информации на базе продукта HP Idol (опыт РЭА).
В качестве альтернативы RedSys предлагает использовать технологии распределенной базы данных на основе платформы с открытым кодом Hadoop (проект в Ростелеком). Такое решение обладает внушительными преимуществами:
- построено из большого количества (до десятков тысяч) узлов, на основе относительно дешевого оборудования;
- каждый узел является сервером и хранения и обработки данных;
- обработка данных ведется в массивно-параллельном режиме;
- возможность получать необходимую информацию в он-лайн режиме;
- данные хранятся в нескольких копиях (обычно в трех) и отказ узла или двух не ведет к потере данных;
- система практически неограниченно масштабируется.
В случае, если организация пока не готова к решительным действиям, РедСис готовы оптимизировать существующую систему хранения данных и отчетности (опыт ПФР).
Правильно обработанные и хранимые данные являются основой для дальнейшего анализа и прогнозной аналитики.
Системы аналитики и визуализации представлены широкой линейкой как импортных, так и отечественных продуктов: QlikView, Tableau, Prognoz Platform, Oracle, IBM Cognos, SAP BO BI. Они позволят оперативно отслеживать состояние дел в компании, проводить план-фактный анализ.
Системы прогнозной аналитики представлены линейкой импортного программного обеспечения (IBM SPSS, IBM Ilog, SAS), российского ПО (Prognoz Platform), собственной разработки (RS: Надежность), ПО открытого доступа (R, Python). Они позволяют предотвращать поломки оборудования, повышать эффективность работы с клиентами и поставщиками.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)