Решение «Фабрика данных» (Digital Q.DataFactory) предназначено для объединения разрозненных данных в единое хранилище, аналитики данных, автоматизации подготовки признаков ML-моделей, машинного обучения предиктивных моделей и визуализации данных
Фабрика данных промышленное решение Data Lakehouse
Сложности при работе с данными
Интеграция данных
Разрозненность источников (БД, файлы, IoT)
Ручное отслеживание изменений
Обработка и анализ
Ограниченные инструменты
Неавтоматизированные ETL-процессы
Хранение данных
Отсутствие единого хранилища
Неподдерживаемые форматы (геоданные, потоки и т. д.)
Безопасность
Риски НСД
Отсутствие гранулярного доступа
Производительность
Низкая скорость доступа (10 МБ >1 сек.)
Ограниченная масштабируемость
Отсутствие CI/CD
Сложность мониторинга
DevOps и эксплуатация
Отсутствие CI/CD для ML-моделей
Неавтоматизированные процессы сбора данных, обучения и построения моделей
MLOps
Управление данными
Отсутствие единого каталога данных
Отсутствие контроля качества данных
Компоненты MLOps и распределенных вычислений для разработки и обучения ML-моделей
Единый портал данных для доступа пользователей к данным
Компоненты для разработки аналитических приложений: загрузка, контроль качества, обработка и визуализация данных
Инфраструктурные компоненты, обеспечивающие выполнение процессов фабрики данных
Делаем данные полезными
Решение помогает заказчикам максимально эффективно извлекать пользу из данных за счет автоматизации всего процесса — от сбора и обработки данных до решения задач прогнозирования
Spark — система пакетной и потоковой обработки больших данных в распределенном кластере: упрощает реализацию ETL-конвейеров, аналитику и машинное обучение;
Impala — система выполнения SQL-запросов для массивно-параллельной обработки (MPP);
Trino — система выполнения федеративных SQL-запросов для массивно-параллельной обработки (MPP).
OpenMetadata — система управления метаданными, предназначенная для обнаружения, централизованного хранения и анализа метаданных: обеспечивает контроль качества данных, мониторинг качества данных и обработку инцидентов;
HMS — репозиторий системных метаданных: содержит схему, структуру таблиц и расположение наборов данных в хранилище;
Digital Q.BPM — low-code платформа для эффективного управления и анализа бизнес-процессов: используется для автоматизации устранения инцидентов в качестве данных и процессов риск-менеджмента.
GPT - нейронная языковая модель: предназначена для помощи в составлении сложных аналитических запросов, написания кода PySpark, поиска и анализа метаданных и чат-ассистента пользователя платформы;
предиктивные модели - ML-модели для анализа данных, выявления закономерностей и для прогнозирования будущих событий;
KubeFlow - система оркестровки контейнеризированных ML-конвейеров: предназначена для машинного обучения и MLOps-практик
Digital Q.Sensor BI – решение для визуальной аналитики: позволяет создавать интерактивные дашборды и графики для эффективной работы с данными;
Birt – система для построения отчетов, включающая дизайнер и генератор отчетных форм
Jupyter - рабочее место разработчика и аналитика данных: позволяет работать с процессинговыми движками, поставляемыми с решением;
Hue - SQL-помощник для написания запросов к хранилищам данных.
DataStreamer – low-code система сбора и обработки информации (ETL): позволяет интегрировать различные информационные системы и поддерживает сценарий как потоковой, так и пакетной обработки данных
Digital Q.Security - готовое решение для обеспечения информационной безопасности: объединяет SSO для удобного входа, RBAC и ABAC для гибкого управления доступом, SIEM для мониторинга угроз
Digital Q.DataFactory
Преимущества решения
Построено на современной lakehouse-архитектуре, снижающей стоимость TCO данных на 40−60%
Универсальное хранилище данных
Единая ответственность
Ответственность за все компоненты решения от прикладных сервисов до инфраструктурных платформ, поставляемых компанией
Хранение данных, подготовка оперативной отчетности, построение дашбордов, обработка процессов риск-менеджмента, машинное обучения и глубокая аналитика данных
Подходит для различных задач
Возможности фреймворка построения конвейеров обработки данных позволяют ускорить разработку и снизить уровень требований к квалификации дата-инженеров для разработки на платформе
Снижение стоимости разработки
Возможности использования AI
Среда разработки и эксплуатации ML-моделей с поддержкой фреймворков глубокого обучения. Аналитика данных с использование LLM
Гибкая масштабируемость
Разделение слоев хранения и обработки данных, которое позволяет масштабировать каждый из них независимо друг от друга
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Источник данных
CRM/ERP
IoT-датчики
Банковские транзакции
SCADA-системы
Хранилище и контроль качества данных
OpenMetadata
Контроль качества данных
Lineage- трекинг
Валидация данных
Каталогизация метаданных
S3 +
BI и отчетность
Дашборды
ML-модели
А/В-тестирование
Фрод-детекция (банки)
Прогноз аварий (нефтегаз)
Digital Q.Sensor BI
Предиктивная аналитика
Автоматизация
Заявки во внешние системы
Алерты инженерам
Инцидент-менеджмент
Spark ML Feature Store
Бизнес-процессы
Digital Q.BPM
Обработка данных
Запросы
Данные о клиенте
Данные с датчиков
Загрузка и обработка
KPI эффективности
Real-time фрод-карта
Карта аварийности
Конвертация в
Фильтрация аномалий
Буферизация офлайн-данных
Операции
Digital Q.DataFlows
Бизнес-процесс: как работает решение
Презентация решения «Фабрика данных»
Устали от хаоса в данных?
Ваши данные разбросаны по разным системам, а их обработка отнимает дни? Фабрика данных — это готовое решение для создания единой и автоматизированной платформы управления данными.
Скачайте презентацию, чтобы увидеть, как это работает, и получить обзор ключевых возможностей платформы.