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
    • Arenadata DB
      • Сравнение Arenadata DB EE, CE и Greenplum
      • Сайзинг Arenadata DB
      • Требования к инфраструктуре для развертывания кластера Arenadata DB
      • FAQ по Arenadata DB (ADB)
      • Импортозамещение в ИТ-инфраструктуре: как разгрузить SAP HANA
    • Arenadata QuickMarts
      • FAQ по Arenadata QuickMarts (ADQM)
    • Arenadata Hadoop
      • FAQ по Arenadata Hadoop (ADH)
      • Переход на Arenadata: вызовы, решения и перспективы
    • Arenadata Postgres (ADPG)
    • Прикладные решения
    • Миграция на отечественные решения хранения и обработки данных
    • Arenadata Catalog
    • Arenadata Cloud
    • Arenadata Harmony MDM
    • Arenadata One (AD.ONE)
    • Arenadata Picodata
    • Arenadata Prosperity
    • Arenadata Streaming
    • Greengage
    • Аудит корпоративного хранилища данных
    • Лицензирование Arenadata
    • Техническая документация Arenadata
    • Техническая поддержка
  • 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 » Российские платформы современного стека хранения, обработки и анализа данных » Хранилища данных (DWH / Lakehouse) » Arenadata (DB, Hadoop, Postrges, QuickMarts) » Arenadata - Прикладные решения

Arenadata - Прикладные решения

Банки и страхование

Клиенты банков и страховых компаний больше не хотят быть серой массой: им нужен персонализированный подход и релевантные предложения. Они ждут, что банк не просто вовремя заметит и предотвратит мошенническую операцию, но и устранит саму возможность финансового мошенничества, а также предложит наиболее удобную услугу в конкретный период времени. Помочь банкам и страховым компаниям соответствовать столь высоким требованиям могут решения на основе Big Data и открытого исходного кода. Высококвалифицированные специалисты Arenadata и их глубокая экспертиза позволит вам реализовать самые актуальные кейсы, оптимизировать расходы и усилить конкурентные преимущества.

 

Кейсы, которые можно реализовать с продуктами Arenadata

  • Собирать информацию о клиентах;
  • Выявлять скрытые закономерности в их поведении;
  • Предотвращать отток клиентов;
  • Выявлять мошеннические операции;
  • Проводить кредитный скоринг;
  • Сегментировать клиентов и готовить для них релевантные предложения;
  • Оптимизировать работу отделений и банкоматов.

 

Ритейл и e‑commerce

Современные ритейл и e-commerce — области, которые активно используют технологии по работе с Big Data. Подобные решения, включая и ПО с открытым исходным кодом, помогают им лучше понять потребительское настроение и поведение, взглянуть по-новому на такие первостепенные процессы, как планирование ассортимента и предсказание рисков, увеличить точность персональных клиентских предложений. Arenadata доверяют лидеры российской розничной торговли, для которых мы строим комфортный путь к цифровой трансформации.

 

Кейсы, которые можно реализовать с продуктами Arenadata

  • Собирать информацию о клиентах
  • Формировать ассортиментную политику;
  • Строить динамическое ценообразование на основе Big Data;
  • Выявлять закономерности поведения покупателей;
  • Анализировать изменения потребностей;
  • Прогнозировать спрос;
  • Предсказывать риски;
  • Максимально персонализировать предложения;
  • Сокращать издержки.

 

Промышленность

Реальный сектор — одна из самых развивающихся сфер в нашей стране с точки зрения использования решений на базе Big Data, включая ПО с открытым исходным кодом. С их помощью производственные компании способны получить существенные конкурентные преимущества и реализовать разнообразные кейсы. Платформа Arenadata Enterprise Data Platform (EDP) включает ПО, которое поможет производственным компаниям качественно провести автоматизацию и цифровизацию бизнес-процессов.

 

Кейсы, которые можно реализовать с продуктами Arenadata

  • Уменьшить себестоимость производимых продуктов;
  • Оптимизировать логистику;
  • Минимизировать простой складов и оборудования;
  • Снизить человеческий фактор.

 

Телеком

В последние несколько лет кардинально изменился характер действий абонентов телекоммуникационных компаний: всё реже они звонят и пишут SMS, и всё чаще используют мобильные телефоны для выхода в интернет. Инструменты, построенные на технологии Big Data и решениях с открытым исходным кодом, помогают телеком-компаниям анализировать поведение клиентов, снижать их отток и расширять список своих услуг. В число клиентов Arenadata входят крупнейшие российские телекоммуникационные компании, которые с нашей помощью успешно преодолевают путь к цифровому будущему.

 

Кейсы, которые можно реализовать с продуктами Arenadata

  • Собирать информацию о клиентах;
  • Снижать отток абонентов;
  • Расширять список услуг;
  • Выявлять закономерности их поведения;
  • Анализировать изменения потребностей;
  • Предсказывать риски;
  • Определять участки с плохой зоной покрытия;
  • Максимально персонализировать предложения;
  • Сокращать издержки.

 

Транспортные компании

Транспортные, логистические компании и курьерские службы начинают активно пользоваться технологиями, построенными на основе Big Data и решениях с открытым исходным кодом. С их помощью реально анализировать характер маршрутов, эксплуатацию транспортных средств, их износ, использование погрузочного пространства. На основе этих данных можно существенно снизить операционные затраты и увеличить прибыль. Помогут в этом продукты Arenadata.

 

Кейсы, которые можно реализовать с продуктами Arenadata

  • Построить оптимальные маршруты поставок;
  • Увеличить гибкость цепи поставок;
  • Обеспечить полную видимость логистической цепи;
  • Снизить операционные затраты (включая расход топлива);
  • Избежать опозданий при выполнении заказов;
  • Построить концепцию предиктивного техобслуживания (предсказывать неисправности и отказы оборудования);
  • Упорядочить грузовой трафик и избежать транспортных коллапсов;
  • Найти неочевидные маршруты;
  • Оперативно перестраивать маршруты в случае форс-мажоров.

 

Государственным заказчикам

Государственный сектор, несмотря на свою консервативность, внимательно относится к внедрению современных технологий, включая решения на базе Big Data и открытого исходного кода. Оперируя огромными объёмами данных, ему требуются надёжные и отказоустойчивые решения для хранения данных, а также совершенные механизмы для их анализа.

 

Цифровая трансформация государства с продуктами Arenadata

  • Обрабатывать поступающие данные,
  • Хранить петабайты данных,
  • Анализировать их,
  • Строить разнообразные аналитические модели,
  • Снижать трудовые и временные затраты ресурсов на выполнение рутинных операций.

 

Добыча сырья

Компании, занимающиеся добычей сырья, в процессе цифровой трансформации отрасли раньше других секторов поняли, что в лидеры выходят только те бизнесы, которые вовремя внедряют инновационные технологии. Продукты Arenadata помогут российским компаниям из этой отрасли не отставать от зарубежных коллег и раскрыть потенциал имеющейся производственной базы.

 

Кейсы, которые можно реализовать с продуктами Arenadata

  • Предсказывать наиболее вероятные участки добычи с потенциальными объёмами сырья;
  • Оптимизировать используемое оборудование;
  • Организовать предиктивные ремонты оборудования;
  • Минимизировать количество персонала на площадках;
  • Обеспечить энергоэффективность;
  • Прогнозировать спрос;
  • Отслеживать грузы в режиме реального времени;
  • Автоматизировать контроль соблюдения условий транспортировки.

 

Интернет-компании

Интернет-компании, включая медиа-сайты, сервисы по доставке еды, сервисы каршеринга, мобильные приложения, с миллионами активных подписчиков, собирают информацию о них и на основе полученных данных готовят разнообразные персонализированные предложения. Делать это совершеннее помогут продукты Arenadata.

 

Кейсы, которые можно реализовать с продуктами Arenadata

  • Собирать разноструктурированную информацию из публичных источников в режиме реального времени;
  • Мониторить социальную активность пользователей;
  • Персонализировать предложения;
  • Анализировать изменение потребностей клиентов;
  • Строить динамическое ценообразование;
  • Предсказывать риски;
  • Сокращать издержки.

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Arenadata Postgres (ADPG)
Следующая статья →
Arenadata - Миграция на отечественные решения хранения и обработки данных
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • ПАО «Банк Уралсиб» (Публичное акционерное общество «Банк Уралсиб») — российский коммерческий банк. В 2020 году входил в топ-20 банков РФ по размеру активов (рэнкинг рейтингового агентства Эксперт РА), в 2021 году — в топ-25 крупнейших банков страны по расчётам агрегатора Банки.ру

  • ГК «Акрон Холдинг», одно из крупнейших в России промышленно-металлургических предприятий, запустил проект по модернизации управления данными. В качестве целевого решения для анализа ключевых данных компания выбрала систему PIX BI. В компании уже более 100 пользователей PIX BI, и в этом году в планах увеличить их число в два раза.

  • "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.