BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy) » Использование облачного хранилища данных и важность управление данными

Использование облачного хранилища данных и важность управление данными

Облаку присущи как операционные, так и конкурентные преимущества, поэтому инициативы в области цифровой трансформации входят в число важных в процессе обработки данных.

Из-за увеличения числа внутренних и внешних нарушений, организациям необходимо согласовывать работы по цифровой трансформации и миграции с другими стратегическими требованиями (например, соблюдение Общего регламента по защите персональных данных).

Сегодня умение ориентироваться в пост-ковидном мире,  который заставляет организации становиться гибкими, бережливыми и сосредоточенными на результатах, позволяющих бизнесу не только выжить, но и процветать в новой действительности.

Однако облачная миграция это не только стратегия "lift and shift." Обычно, когда организации переходят из локальной среды в облачную, они преобразуют две различные технологии.  Также следует стоит обратить внимание на проблемы, связанные с данными.

 

Бюджет и затраты

Для 47% компания главная причина миграции в облако - оптимизация расходов. Однако, облачные миграции могут быть дорогостоящими; затраты возрастают по мере увеличения времени миграции.

Компании нечасто выделяют соответствующий бюджет на технологию миграции.  В 2020 г организации превысили бюджет на публичные облака в среднем на 23%.  Это связано с отсутствием планирования, приводящим к длительной и затяжной миграции и опрометчивым решениям по продукту.  Кроме того,  ручные миграции занимают больше времени и стоят гораздо дороже, чем автоматизированные.

В разрезе бюджета и затрат, автоматизированные инструменты, сканирующие репозитории в среде, помогают добавить структуру и бизнес-контекст: где находится, кто может получить доступ, и т.д. в момент трансформации устаревших структур.  Новые структуры обеспечат новые возможности для данных и бизнес-процессов.

Автоматизированные инструменты помогут снизить риски и расходы, а также сократить время на реализацию проекта. Автоматизированное программное обеспечение работает с каталогизацией данных, локализует, моделирует и управляет облачными массивами данных.

Инструменты для планирования и выполнения облачных миграций несложно найти. Их предлагают крупные облачные провайдеры; они способны упростить миграцию на платформу провайдера.  Но независимый от технологий подход к таким инструментам повышает ценность проектов миграции в облако.

Инструменты, предоставляемые поставщиками, ведут клиентов в их среду.  Независимые же инструменты помогают понять, какая облачная среда подходит для организаций.  Их цель - определить облачную платформу и стратегию, которые принесут наибольшую пользу после определения бюджета и требований к функциям.

 

Институциональная память

Институциональная память - это другое препятствие, с которым сталкиваются компании при изучении облачных миграций. Покидая компанию, люди уносят с собой понимание того, как  и почему осуществлялся порядок действий.  Поэтому Вы можете не знать, какие данные есть и как их использовать. Проблема возникает, когда приходит время миграции; необходимо понимать, что есть, как это используется, в чем ценность и что требуется перенести. В противном случае будут потрачены время и деньги на миграцию данных, а в итоге обнаружится, что ими не пользовались несколько лет и необходимости в их переносе не было.

Кроме того, если Вы планируете использовать мультиоблачный подход, важно убедиться, что используемые облака совместимы.  Только у 24% ИТ - компаний высокая степень совместимости между облачными средами. Это означает, что более 3/4 компании страдает от неэффективных облачных настроек и отсутствия возможности анализировать данные из нескольких облачных сред.

 

Управление данными

Миграция данных в облако - это только половина истории; другая часть - управление ими.  Ваши массивы данных должны быть доступны для использования нужными людьми для правильных целей для максимальной безопасности, качества и ценности.

Около 60% предприятий беспокоятся о соблюдении нормативно-правового соответствия, выполнении требований облачных служб, об управлении.  Сложность заключается в создании надлежащего процесса управления данными, при этом избегая риска и извлекая как можно больше из этих данных.   Более 3/4 (79%) компаний ищут наиболее эффективный вариант встроенных средств безопасности и управления данными, которые размещаются в облаке.

Миграция дает возможность не просто переносить данные такими как есть, но и производить стратегические изменения. 

К сожалению, 72% компаний заявляют, что решение о том, какие рабочие нагрузки необходимо перенести в облако - один из барьеров на пути внедрения облачных технологий.  Однако облачная миграция - не конечная точка; это всего лишь следующий шаг, чтобы сделать бизнес гибким в долгосрочной перспективе. Определение, какие массивы данных необходимо перенести может помочь подготовиться к росту.  

 

Автоматизированная облачная миграция и управление данными.

Описанные выше сложности облачной миграции могут показаться пугающими, особенно организациям, которые накапливают и управляют огромным количеством данных.  Когда компании сталкиваются с ручной, громоздкой работой, касающейся бизнес-процессов, ИТ-инфраструктуры, и т.д., они часто обращаются к автоматизации.

Автоматизированные программные средства могут помочь в планировании и тяжелом подъеме облачных миграций.   Они должны учитываться при выборе платформ, прогнозировании расходов, понимании ценности данных, рассматриваемых для миграции.

Автоматизация -  критический фактор для инструментов облачной миграции и управления данными.

Ключевые преимущества:

  • Снижение затрат: автоматические инструменты сканируют репозитории в вашей среде и добавляют структуру и контекст в трансформации устаревших структур.
  • Сокращение рисков: автоматизированные инструменты сокращают риски, расходы и время на достижение желаемого результата.
  • Платформенно-независимый подход повышает значение проектов облачной миграции.
  • Любое облако к любому облаку: автоматический сбор абстрактных сущностей данных упростит передачу информации на другую облачную платформу или технологию, если или когда, вы снова решите осуществить миграцию.
  • Сохранение институциональной памяти: сбор и сохранение институциональных знаний вокруг данных и обеспечение прозрачности.
  • Непрерывное управление данными: автоматизация помогает ИТ-компаниям решать проблемы управления данными во время облачной миграции, а затем на протяжении жизненного цикла данных и минимизирует вмешательство человека.

Любая среда и данные уникальны.  Поэтому первый шаг в работе - оценить стратегию облачной миграции.  Затем составляется дорожная карта автоматизации и разрабатываются стыковочные пакеты «умных данных», чтобы помочь ИТ-службам достичь перспективного состояния архитектуры, включая ускорение приема данных и преобразование ETL.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Грамотность данных: сокращение разрыва и открытие новых возможностей для бизнеса
Следующая статья →
Data-driven и data-informed: два подхода к использованию данных

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Авиакомпания NordStar (АО «АК «НордСтар») – работает под данным брендом с 2008 г. и сейчас входит в топ-15 крупнейших российских авиакомпаний (данные Росавиации) с пассажирооборотом более 1 млн человек в год. АО «АК «НордСтар» выполняет и внутренние, и внешние рейсы, а ее основные хабы - Домодедово, Пулково и Емельяново. С 2021 года компания является базовым перевозчиком аэропорта Норильск.

  • Компания «Бизон-Трейд» является официальным дилером ведущих мировых производителей сельскохозяйственной техники (Fendt, Valtra, Lemken и др.) на Юге России. Входит в состав агрохолдинга «Бизон», основанного в 1994 году. Имеет 8 филиалов в Краснодарском и Ставропольском краях, Ростовской области.

  • АО «НСПК» - оператор национальной системы платежных карт, который предоставляет операционные услуги и услуги платежного клиринга операторам платежных систем, в том числе Банку России и кредитным организациям. В задачи АО «НСПК» входит обеспечение бесперебойного доступа к переводам денежных средств в Российской Федерации с использованием платежных инструментов.  Также компания является оператором национальной платёжной системы «Мир» и операционным и платёжным клиринговым центром Системы быстрых платежей (СБП).

  • "Холодильник.ру" - крупнейший в России интернет-магазин бытовой техники и электроники. Компания была основана в 2003 году и за почти 20 лет работы завоевала лидирующие позиции на рынке онлайн ритейла. По данным исследовательского агентства Data Insight, "Холодильник.ру" входит в top-10 крупнейших интернет-магазинов России в категории "электроника и бытовая техника". Компания имеет развитую логистическую инфраструктуру и ежедневно осуществляет более 3500 доставок заказов по всей стране.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.