Включено в Реестр российского программного обеспечения
(Реестровая запись №34110 04.07.2026)
(Реестровая запись №34110 04.07.2026)
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
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
S3 Архипелаг
Data Lakehouse
Единое хранилище для аналитики с поддержкой Apache Iceberg и Apache Hudi
Резервное копирование
Надежное хранение бэкапов с Erasure Coding и защитой от удаления
Микросервисы
Масштабируемое хранилище для контейнерных приложений с S3 API
Быстрое и надежное S3-совместимое объектное хранилище
с мгновенным доступом через API и веб-интерфейс
с мгновенным доступом через API и веб-интерфейс
ML/AI платформы
Хранение датасетов, моделей и артефактов машинного обучения
Документооборот
Версионирование файлов и защита от случайного удаления
Импортозамещение
Замена Amazon S3, Ceph, MinIO
с соответствием требованиям КИИ
с соответствием требованиям КИИ
Решаемые задачи
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
ИНЖЕНЕРЫ И АНАЛИТИКИ ДАННЫХ
Бизнес-пользователи
Digital Q.ReportCenter
Digital Q.Sensor BI
ИИ
Digital Q.Agents
ИСТОЧНИКи ДАННЫХ
JDBC
API
ODBC
LOG
EVENT
ERP
Безопасность
Digital Q.Security
РАЗВЕРТЫВАНИЕ
КОМПОНЕНТОВ
КОМПОНЕНТОВ
Enterprise MGR
ОРКЕСТРАЦИЯ
И МАСШТАБИРОВАНИЕ
И МАСШТАБИРОВАНИЕ
ВЫЧИСЛЕНИЕ
МЕТАДАННЫЕ
Digital Q.DataBase
ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ
Объектные хранилища
S3 Архипелаг/MinIO/Ceph
S3 Архипелаг/MinIO/Ceph
ЗАГРУЗКА
И ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ДАННЫХ
И ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ДАННЫХ
Digital Q.DataFlows
Digital Q.Reference
Digital Q.BPM
Управление данными
ML-инженеры
Архитектура решения
* Все open source компоненты, представленные в архитектуре решения, взяты под ответственное владение компании «Диасофт». Специалисты компании отвечают за их стабильную работу, развитие и сопровождение.
Функциональность решения
- 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.
- Digital Q.Agents — 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
- Интеллектуальный парсинг документов — сервис позволяет автоматизировать сквозную обработку неструктурированных данных из файлов различных форматов для последующей аналитики и использования в ИИ-сценариях.
- 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
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
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
транзакции
SCADA-системы
Хранилище и контроль качества данных
OpenMetadata
Контроль
качества данных
качества данных
Lineage-
трекинг
трекинг
Валидация
данных
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
во внешние системы
Алерты инженерам
Инцидент-менеджмент
Spark ML
Feature Store
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
фрод-карта
Карта
аварийности
аварийности
Конвертация в
Фильтрация
аномалий
аномалий
Буферизация
офлайн-данных
офлайн-данных
Операции
Digital Q.DataFlows
Бизнес-процесс: как работает решение
рейтинги и награды
CNewMarket подготовил уникальный обзор российских платформ управления данными, предназначенных для комплексной работы с разнородной корпоративной информацией.
В декабре 2025 года Санкт-Петербургский Клуб ИТ-директоров провёл собственное независимое исследование платформ управления данными DMP.
расскажем, как превратить данные
в реальную ценность
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
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
новости и публикации
Часто задаваемые вопросы
Digital Q. DataFactory — это современная платформа для подготовки, интеграции и управления корпоративными данными. Решение объединяет различные источники информации, выполняет очистку и трансформацию данных, обеспечивает их качество и доступность для аналитических систем и бизнес-приложений.
DataFactory помогает компаниям, у которых множество разрозненных источников данных. Система автоматизирует сбор, преобразование и хранение информации, формируя единый репозиторий. Это ускоряет аналитику, повышает достоверность отчетности и поддерживает процессы Data Governance и Data Quality.
Да, решение легко соединяется с корпоративными приложениями и внешними сервисами. DataFactory поддерживает интеграцию с ERP, CRM, BI-системами, хранилищами и базами данных. Благодаря открытому API платформа гибко встраивается в существующую IT-инфраструктуру предприятия.
Использование платформы сокращает время подготовки данных, снижает затраты на ручные операции, повышает точность аналитики и ускоряет принятие решений. DataFactory обеспечивает централизованный контроль за качеством данных и помогает бизнесу выстроить надежную data-архитектуру.
Да, платформа спроектирована с учетом масштабных корпоративных нагрузок. DataFactory поддерживает обработку больших объемов данных в режиме реального времени и позволяет гибко масштабировать ресурсы при росте информационных потоков.
Компания «Диасофт» — один из лидеров российского рынка корпоративных ИТ-решений. Компания более 30 лет помогает клиентам повышать эффективность работы, в том числе за счет цифровой трансформации бизнеса.
В портфеле компании «Диасофт» — решения для финансового сектора, промышленности, энергетики, логистики и других отраслей экономики.
В портфеле компании «Диасофт» — решения для финансового сектора, промышленности, энергетики, логистики и других отраслей экономики.
О компании
сотрудников
в компании
в компании
2 200+
программных продуктов компании включены в Единый реестр российских программ
для ЭВМ и баз данных
для ЭВМ и баз данных
250+
«Диасофт» входит в экспертный совет при МинЦифры РФ (с момента образования совета)
2015
с
года
250+
проектов в год по внедрению
сложных IT-систем
сложных IT-систем
на рынке
информационных услуг
информационных услуг
лет
35
Остались вопросы?
Оставьте заявку на презентацию Digital Q.DataFactory, получение записи вебинара или консультацию руководителя решения
Оставьте заявку на презентацию Digital Q.DataFactory, получение записи вебинара или консультацию руководителя решения
ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ
Продолжая использовать и/или оставаясь на сайте, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности сайта, включая использование сайтом файлов «cookie».
Консультация специалиста
Заполните форму
и скачайте дистрибутив
и скачайте дистрибутив
В скачанном архиве также находится инструкция INSTALL.txt
по версии CIO-Navigator
Лидер рейтинга
"Платформы управления данными DMP 2025"
"Платформы управления данными DMP 2025"
В декабре 2025 года Санкт-Петербургский Клуб ИТ-директоров провёл собственное независимое исследование платформ управления данными DMP.
по версии Market.CNews
Лидер рейтинга
"Платформы управления данными DMP 2025"
"Платформы управления данными DMP 2025"
В декабре 2025 года Санкт-Петербургский Клуб ИТ-директоров провёл собственное независимое исследование платформ управления данными DMP.