В данном разделе вы можете скачать материалы по темам. Материалы предназначены для тестового использования и изучения. Если они подошли для вашей работы, свяжитесь с нами и запросите коммерческое предложение на закупку лицензионных версий и приобретите книги в магазине.
 | FineBI - китайская система BI, позиционируется, как аналог Tableau. FineBI чрезвычайно прост в использовании, и анализ происходит по щелчку мыши и с помощью перетаскивания (drag-n-drop) объектов для начинающих пользователей. Отчеты о данных могут быть созданы в течение 30 минут. Пользователи могут легко осуществлять обработку данных и исследовать OLAP с помощью adhoc-запросов в соответствии со своими потребностями. Поддержка анализа больших объемов данных. Движок Spider использует усовершенствованное колоночное хранилище, обладает эффективной вычислительной мощностью и мощными возможностями сжатия данных. |
|
 | Open Source BI (Apache Superset, Metabase)
Использование BI с открытым исходным кодом имеет ряд преимуществ и в условиях ухода западных игроков с российского рынка, такой выбор дает пользователю свободу и независимость от конкретного вендора. |
|
 | Аналитическая платформа Visiology – представленное в 2016 году российское ПО для построения информационно-аналитических систем – успешно внедрена в крупных корпорациях и промышленных предприятиях, а также в региональных и федеральных органах госвласти. Платформа позволяет быстро собирать разнородные данные, обрабатывать их с применением математических методов анализа и выводить визуализацию на любые дисплеи, включая мобильные устройства и экраны сверхвысокого разрешения. |
|
 | Modus BI – платформа для бизнес-аналитики, позволяющая визуализировать показатели, определять тренды и находить зависимости, создавать прогнозы на основе ваших данных. Эффективный инструмент для управления всеми сферами деятельности. Собственное ETL-решение позволяет осуществлять автоматизированный сбор данных из различных источников с поддержкой шаблонов и мастер-инструментов настройки ETL-процессов. |
|
 | Luxms BI – представленная в 2015 году платформа визуального управленческого контроля для лиц, принимающих решения, специализирующейся на датацентричных аналитических системах. Высочайшая скорость отклика и неограниченная горизонтальная масштабируемость – главные технологические конкурентные преимущества платформы |
|
 | Форсайт. Аналитическая платформа – современная цифровая аналитическая платформа, объединяющая инструментарий классической и продвинутой аналитики, а также управления бизнес-процессами (BPM).
Платформа полностью обеспечивает заказчика всеми инструментами для сбора, обработки, мониторинга, анализа данных, решения задач предиктивной аналитики, автоматизации процессов. Включает весь арсенал актуальных технологий: машинное обучение, большие данные, алгоритмы искусственного интеллекта, построение прогнозных и оптимизационных моделей. |
|
 | Arenadata DB (ADB) — аналитическая, распределённая СУБД, построенная на MPP-системе с открытым исходным кодом Greenplum. Она предназначена для хранения и обработки больших объёмов информации — до десятков петабайт. С Arenadata DB вы построите надёжное, масштабируемое корпоративное хранилище данных, которое будет расти вместе с вашими потребностями. |
|
 | ClickHouse является системой управления базами данных, а не одной базой данных. То есть, ClickHouse позволяет создавать таблицы и базы данных в runtime, загружать данные и выполнять запросы без переконфигурирования и перезапуска сервера. |
|
 | СУБД PostgreSQL - международный проект с открытым кодом, занимающий первые места в рейтинге DBEngines. Российское сообщество разработчиков и пользователей PostgreSQL составляет несколько тысяч человек и активно растет. СУБД Postgres Pro Standard разработана специально для российского рынка на основе открытой СУБД PostgreSQL. |
|
 | PostgreSQL — свободная объектно-реляционная система управления базами данных. Существует в реализациях для множества UNIX-подобных платформ, включая AIX, различные BSD-системы, HP-UX, IRIX, Linux, macOS, Solaris/OpenSolaris, Tru64, QNX, а также для Microsoft Windows. |
|
 | Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью, ориентированный на повышение производительности разработчика, читаемости кода и его качества, а также на обеспечение переносимости написанных на нём программ. |
|
 | Airflow - это библиотека (или набор библиотек) для разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов. Основная особенность Airflow: для описания (разработки) процессов используется код на языке Python. Отсюда вытекает масса преимуществ для организации вашего проекта и разработки: по сути, ваш (например) ETL-проект — это просто Python-проект, и вы можете его организовывать как вам удобно, учитывая особенности инфраструктуры, размер команды и другие требования. |
|
 | ATK BiView 1C Коннектор (QlikView/Qlik Sense/Tableau/PowerBI)
Решение предназначено для эффективной интеграции QlikView / Qlik Sense / Tableau и Microsoft Power BI с 1С и увеличения скорости выгрузки данных из 1С в эти системы. Приложение позволяет полностью автоматизировать процесс выгрузки данных из 1C. При этом отсутствует необходимость отдельного запуска обработок или заданий в 1С.
ATK BiView 1C Коннектор (QlikView/Qlik Sense/Tableau/PowerBI) может использоваться с версиями 1С 7.7, 8.0-8.3 и с системами хранения MS SQL, PostreSQL, а также файловой системой (только для версии 7.7).
ATK BiView 1C Коннектор (QlikView/Qlik Sense/Tableau/PowerBI) реализован как исполняемый EXE-файл и нейтрален к разрядности (32/64бита) операционной системы и систем QlikView и 1С.
Коннектор после установки запускается из QlikView или Qlik Sense.
ATK BiView 1C Коннектор (QlikView/Qlik Sense/Tableau/PowerBI) регулярно обновляется разработчиком.
|
|
 | 1С:Аналитика в первую очередь предназначена для сотрудников компаний, занимающихся анализом продаж, рентабельности, оборота товаров и других ключевых показателей деятельности компаний. Подготовленные диаграммы и дашборды могут передаваться руководству компании для просмотра показателей и дальнейшего анализа данных. |
|
| Технические задания на внедрение системы BI (бизнес-анализа, бизнес-аналитики)
Профессионально подготовленные варианты технических заданий на внедрение системы бизнес-анализа для компаний разных сфер деятельности.
Информация в данном разделе поможет при подготовке собственного ТЗ, а также позволит оценить сам предстоящий процесс внедрения и настройки BI-системы.
Готовые варианты ТЗ помогут сэкономить средства на подготовке к внедрению системы бизнес-аналитики, а также позволят заказчику быть уверенным в корректности поставленных перед исполнителем задач.
|
|
| Статьи о том, как получить максимум эффекта от внедрения системы бизнес-анализа.
Первая статья, «Бизнес-анализ для всех. Десять ошибок, которых следует избегать в новом десятилетии», анализирует эволюцию BI за последние 20 лет и изменение парадигмы поведения современного пользователя, предлагая читателю авторское виденье десяти главных пунктов, на которые следует обратить внимание при работе с системами бизнес-аналитики.
Статья «BI без хранилищ данных: за и против» анализирует плюсы и минусы двух вариантов построения аналитической системы на предприятии.
«Как посчитать ROI от внедрения системы BI» - в этой статье приведён обзор подходов к оценке экономической эффективности аналитических информационных систем, проведен анализ измеримых и неизмеримых выгод от использования таких систем, сделаны необходимые обобщения и проведен критический анализ невозможности измерения существенной части выгод.
Статья «Экономика ИТ: как продать ИТ-проект бизнесу и оценить отдачу от инвестиций» оценивает эффект от непонимания между бизнесом и ИТ, а также намечает варианты преодоления этого непонимания.
|
|
 | Методология Data Governance предполагает внедрение корпоративной функции управления данными, проектирование бизнес-процессов, разработку политик, регламентов, организационной структуры. Функция управления данными, за исполнение которой отвечает Chief Data Officer (CDO), либо другое ответственное лицо, как собственно и любая бизнес-функция, имеет три уровня: стратегический, операционный и технологический.
DataOps (DATA Operations, датаопс) — это концепция и набор практик непрерывной интеграции данных между процессами, командами и системами для повышения эффективности корпоративного управления или отраслевого взаимодействия за счет распределенного сбора, централизованной аналитики и гибкой политики доступа к информации с учетом ее конфиденциальности, ограничений на использование и соблюдения целостности. | Enabling DataOps for Analytics-Ready Data Qlik’s Data Integration Platform (formerly Attunity solutions)
Что такое Qlik Replicate
{книга} DAMA-DMBOK
{книга} DAMA-DMBOK по-русски
{книга} Успешная практика BI. Иван Черницын (Газпромнефть)
{книга} Data Governance как комплексная система управления данными и основа для конкурентного преимущества
{книга} Как развернуть программу по Data Governance для цифровой трансформации
{книга} Ровно столько, сколько нужно Data Governance
{книга} Как развернуть программу по Data Governance для цифровой трансформации
{книга} ФИНАНСОВЫЙ ДИРЕКТОР КАК ИНТЕГРАТОР БИЗНЕСА
{презентация} 17 key TRAITS OF DATA LITERACY
{презентация} Developing Analytic Talent Becoming a Data Scientist
{книга} Best Practices in DataOps How to Create Robust, Automated Data Pipelines By Wayne Eckerson June 2019
{книга} DataOps - The Authoritative Edition by John G. Schmidt and Kirit Basu
{книга} Modern Data Integration for DataOps Bringing Speed, Flexibility, Resiliency, and Reliability to Analytics
{книга} Грамотность в работе с Данными (Data Literacy от Tableau) по русски
{книга} Data Quality Guideline (Information Management Framework)
{книга} Цифровая трансформация. Анализ, опыт, тренды
{книга} Цифровой двойник. Анализ, опыт, тренды
DAMA DMBOK Свод знаний по управлению данными Второе издание 2020
Puppet State of DevOps Report 2020
Working with data
Развитие культуры работы с данным (презентация)
{книга} Building a data Literacy Program
{книга} DAMA DMBOK2 Framework v2
Data Governance Function and Activity Structure
Управление данными в госсекторе. Навигатор для начинающих
|
 | Книги по визуализации данных
Подборка литературы, рассказывающей о тонкостях визуализации данных и работы с ними.
5 подводных камней в визуализации данных в Qlik – краткая и наглядная презентация о визуализации данных (на русском языке).
Data Visualization Overview and Best Practices Томаса Холлифилда – обширная работа, наглядно рассказывающая о способах визуализации данных (на английском языке).
Visualise this – объемная книга Нэйтана Йо (Nathan Yau), посвященная визуализации данных (на английском языке).
|
|
 | Современная архитектура хранилища данных
Современное хранилище данных позволяет легко объединять все данные в любом масштабе, а также просматривать аналитические панели мониторинга, рабочие отчеты или расширенную аналитику для всех пользователей. |
|
 | Построение хранилища данных
Корпоративное хранилище данных (КХД, DWH) — неотъемлемый атрибут крупной компании, владеющей большими массивами данных, полученных из нескольких источников. Корпоративная база данных разрабатывается с учетом особенностей организации и предназначается для подготовки отчётов и бизнес-анализа.
На основе обработанных данных, как правило, принимаются важные управленческие решения в организации. Особенно актуален вопрос построения хранилищ данных при использовании инструментов класса BI. |
|
 | Data Sciense / Machine Learning
Data Science — это работа с большими данными (англ. Big Data). Большие данные — это огромные объёмы неструктурированной информации: например, метеоданные за какой-то период, статистика запросов в поисковых системах, результаты спортивных состязаний, базы данных геномов микроорганизмов и многое другое. Ключевые слова здесь — «огромный объём» и «неструктурированность». Чтобы работать с такими данными, используют математическую статистику и методы машинного обучения.
Специалист, который делает такую работу, называется дата-сайентист (или Data Scientist). Он анализирует большие данные (Big Data), чтобы делать прогнозы. Какие именно прогнозы — зависит от того, какую задачу нужно решить. Итог работы дата-сайентиста — прогнозная модель. Если упростить, то это программный алгоритм, который находит оптимальное решение поставленной задачи.
|
|
| Файлы из раздела Учебный портал для бизнес-аналитиков |
|
 | GreenPlum — популярное решение для масштабных аналитических систем и в небольших стартапах, и в крупных корпорациях. Оно предлагает понятный пользователям синтаксис ANSI SQL, хорошо ложится на облачный ландшафт, позволяет обучать и применять модели машинного обучения, а ещё поддерживает реляционную СУБД PostgreSQL. |
|
 | ChatGPT – это революционный чат-бот, разработанный компанией OpenAI и способный заменить человека в решении рутинных задач. Это нейронная сеть, предназначенная для имитации того, как человеческий мозг обрабатывает информацию. Широкие возможности и дружелюбный интерфейс делают ChatGPT удобным как для развлечений, так и для бизнес-задач. Чат-бот генерирует ответы, опираясь на открытые данные и возможности машинного обучения. |
|
 | Artificial Intelligence — AI (Искусственный Интеллект) - включает в себя как научные теории, так и конкретные технологические практики по созданию программ, приближенных к интеллекту человека.
Мы специализируемся на разработке:
Data science (наука о данных), Машинное обучение (Machine learning), Глубокое обучение (Deep learning), Нейронные сети (Neural network), Распознавание объектов и образов (Object detection), Компьютерное зрение (Computer vision), Распознавание лиц (Face recognition). | ChatGPT Cheat Sheet
Глубокое обучение Легкая разработка проектов на Python (Сет Вейдман)
грокаем Глубокое обучение (Andrew W. Trask)
Машинное обучение без лишних слов (А. Бурков)
Нейроморфные системы искусственного интеллекта
Создаем нейронную сеть (Тарик Рашид)
|
 | Alpha BI – представленная в 2014 году и динамично развивающаяся технологическая платформа бизнес-аналитики отечественной разработки от компании «БАРС Груп», дочерней компании Национального Центра Информатизации госкорпорации Ростех. При настройке системы учитывается отраслевая и региональная специфика, а также стратегические задачи Заказчика.
На платформе Alpha BI возможно построить готовое решение, позволяющее загружать и обрабатывать данные с помощью собственного ETL-модуля, анализировать «плоские» данные (модуль «Формы») и проводить многомерный анализ (OLAP), настроить визуализацию данных и регламентные отчеты.
Все модули работают в веб-интерфейсе в режиме конструкторов, позволяющих обученным пользователям выполнить полный цикл работ —начиная с загрузки данных до построения конечной визуализации, без привлечения разработки. |
|
 | Analytic Workspace – многопользовательский инструмент интерактивного анализа и визуализации данных, решение для легкого и быстрого получения статистики и проверки аналитических гипотез. Система помогает совместно управлять процессом получения информации из источников и построения модели данных, исследовать, анализировать и интерпретировать факты, визуализируя результаты и позволяя ими поделиться. |
|
 | Low-code платформа Loginom делает продвинутую аналитику доступной бизнес-пользователям. Визуальный конструктор позволяет настроить все процессы анализа: интеграция, подготовка данных, моделирование, визуализация. Loginom сокращает время от тестирования гипотезы до создания работающего бизнес-процесса. |
|
 | Триафлай – представленная в 2015 году российская BI-платформа, конструктор информационно-аналитических решений для формирования аналитических отчетов и визуализации данных в различных сферах бизнеса. Благодаря технологии комплексной многомерной обработки больших объемов данных «Триафлай» является одной из лучших аналитических платформ на российском рынке. |
|
