КОРПОРАТИВНА ЗВІТНІСТЬ
на базі Microsoft Power BI
Розробка Dashboard. Аналіз даних. Створення інформаційного поля компаній, виявлення ключових метрик. Формування методології корпоративної звітності
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky AndreyMarina Payvina
Генеральный директор Консультационной Группы АТК, Андрей Краснопольский, представил отраслевое решение компании для ритейлеров и показал, как использовать Qlik Sense для анализа продаж, маркетинговых акций, складских запасов и управления потерями. Спикер провел живую демонстрацию работы системы и показал кейсы по комплексной аналитике потерь и товародвижения.
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Marina Payvina
Как извлечь пользу из больших данных.
Инструменты бизнес-аналитики для анализа и исследования больших данных
Мероприятие:
День Науки НИУ ВШЭ 2015
Фото: http://vk.com/album-66011151_214023156
КОРПОРАТИВНА ЗВІТНІСТЬ
на базі Microsoft Power BI
Розробка Dashboard. Аналіз даних. Створення інформаційного поля компаній, виявлення ключових метрик. Формування методології корпоративної звітності
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky AndreyMarina Payvina
Генеральный директор Консультационной Группы АТК, Андрей Краснопольский, представил отраслевое решение компании для ритейлеров и показал, как использовать Qlik Sense для анализа продаж, маркетинговых акций, складских запасов и управления потерями. Спикер провел живую демонстрацию работы системы и показал кейсы по комплексной аналитике потерь и товародвижения.
Большие данные и бизнес-аналитика: как найти пользу?Marina Payvina
Как извлечь пользу из больших данных.
Инструменты бизнес-аналитики для анализа и исследования больших данных
Мероприятие:
День Науки НИУ ВШЭ 2015
Фото: http://vk.com/album-66011151_214023156
Какие бизнес-задачи решает логическая витрина данных? Как ее построить? В чем преимущества витрины данных, построенной с использованием концептуального моделирования, и онтологических (семантических) технологий?
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 10 декабря «НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ HP VERTICA + TABLEAU, КА...АНАЛИТИКА ПЛЮС
Как сделать ценными Ваши данные? Excel, My SQL, OLAP-кубы, сотни и тысячи специальных процедур, человеко-годы работ… Надоело? Количество данных растет, бизнес меняется быстрее, чем ИТ за ним поспевает? Необходимой отчетности нет… Знакомая картина? Тогда Вам СЮДА.
Сегодня новые технологии ломают рынок BI-решений. Знаете ли Вы, что можно БЕСПЛАТНО использовать такое же решение, какое используют такие крупные бизнесы как Zynga, HP, YOTA и др.? Знаете ли Вы, что проект по разработке и внедрению мощной аналитической системы сегодня занимает пару месяцев?
Коробочный модуль АТК ДОМИНО 8. Анализ продаж, Софт-ВестMarina Payvina
Компания Софт-Вест представила коробочное решение «АТК Домино 8. Анализ продаж», созданное совместно с Консультационной Группой АТК. Андрей Вальман, руководитель проектов, показал, как использовать модуль для анализа эффективности продаж на основе системы Домино для торговых компаний.
Получить запись вебинара можно здесь: https://www.owox.com/c/1la
Вы узнаете:
➤Почему оценка рекламных каналов у SaaS отличается от Retail и при чем здесь LTV.
➤Как объединить данные из разных систем в Google BigQuery.
➤Как оценить вероятность конвертации лида в платящего клиента.
➤Как визуализировать данные на примере дашбордов OWOX BI.
Вебинар будет полезен:
Сотрудникам SaaS-компаний, принимающим решения на основе данных: директорам по маркетингу и продажам, управляющим B2B- и B2C- компаний.
IBM SPSS – программный комплекс для прогнозной аналитики, статистического и интеллектуального анализа данных. Функциональность решения и преимущества для бизнеса.
Логическая витрина для доступа к большим даннымSergey Gorshkov
Как компании получить максимальную выгоду от накопленной информации? Как интегрировать данные из хранилищ Big Data с традиционной аналитической информацией?
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииAlexander Barakov
Обоснование концепции Data-driven business - попытка показать вектор трансформации способа ведения бизнеса вне зависимости от отрасли и найти ответы на ключевые вопросы, стоящие перед современной компанией:
Какие данные являются значимыми для бизнеса?
Какие значимые данные появятся и будут необходимы бизнесу через 5,10, 20 лет?
Какие новые виды анализа данных могут трансформировать принятие решений в вашей отрасли, повысив операционную эффективность?
Какой набор ПО оптимальным образом будет решать задачи связанные с хранением, обработкой, анализом данных и доставкой и информации пользователям?
Какие BI- BigData-решения внедрять, с какими приоритетами?
Какой набор ресурсов (внутренних/внешних) и компетенций необходимо аккумулировать для запуска и развития системы бизнес-анализа компании? (Как выбрать интегратора / консультанта? Какого набирать в штат? Как планировать и управлять BI-проектами? и т.д.)
Как необходимо трансформировать бизнес-процессы и корпоративную культуру?
и т.д.
Полный комплекс услуг и решений по бизнес-аналитике (Business Intelligence, BI) от Softline.
Внедрение BI-систем на платформах ведущих мировых производителей: Oracle, Microsoft, IBM, QlikView.
Обзор возможностей и преимуществ систем бизнес-аналитики (BI).
Подробнее: http://services.softline.ru
Какие бизнес-задачи решает логическая витрина данных? Как ее построить? В чем преимущества витрины данных, построенной с использованием концептуального моделирования, и онтологических (семантических) технологий?
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 10 декабря «НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ HP VERTICA + TABLEAU, КА...АНАЛИТИКА ПЛЮС
Как сделать ценными Ваши данные? Excel, My SQL, OLAP-кубы, сотни и тысячи специальных процедур, человеко-годы работ… Надоело? Количество данных растет, бизнес меняется быстрее, чем ИТ за ним поспевает? Необходимой отчетности нет… Знакомая картина? Тогда Вам СЮДА.
Сегодня новые технологии ломают рынок BI-решений. Знаете ли Вы, что можно БЕСПЛАТНО использовать такое же решение, какое используют такие крупные бизнесы как Zynga, HP, YOTA и др.? Знаете ли Вы, что проект по разработке и внедрению мощной аналитической системы сегодня занимает пару месяцев?
Коробочный модуль АТК ДОМИНО 8. Анализ продаж, Софт-ВестMarina Payvina
Компания Софт-Вест представила коробочное решение «АТК Домино 8. Анализ продаж», созданное совместно с Консультационной Группой АТК. Андрей Вальман, руководитель проектов, показал, как использовать модуль для анализа эффективности продаж на основе системы Домино для торговых компаний.
Получить запись вебинара можно здесь: https://www.owox.com/c/1la
Вы узнаете:
➤Почему оценка рекламных каналов у SaaS отличается от Retail и при чем здесь LTV.
➤Как объединить данные из разных систем в Google BigQuery.
➤Как оценить вероятность конвертации лида в платящего клиента.
➤Как визуализировать данные на примере дашбордов OWOX BI.
Вебинар будет полезен:
Сотрудникам SaaS-компаний, принимающим решения на основе данных: директорам по маркетингу и продажам, управляющим B2B- и B2C- компаний.
IBM SPSS – программный комплекс для прогнозной аналитики, статистического и интеллектуального анализа данных. Функциональность решения и преимущества для бизнеса.
Логическая витрина для доступа к большим даннымSergey Gorshkov
Как компании получить максимальную выгоду от накопленной информации? Как интегрировать данные из хранилищ Big Data с традиционной аналитической информацией?
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииAlexander Barakov
Обоснование концепции Data-driven business - попытка показать вектор трансформации способа ведения бизнеса вне зависимости от отрасли и найти ответы на ключевые вопросы, стоящие перед современной компанией:
Какие данные являются значимыми для бизнеса?
Какие значимые данные появятся и будут необходимы бизнесу через 5,10, 20 лет?
Какие новые виды анализа данных могут трансформировать принятие решений в вашей отрасли, повысив операционную эффективность?
Какой набор ПО оптимальным образом будет решать задачи связанные с хранением, обработкой, анализом данных и доставкой и информации пользователям?
Какие BI- BigData-решения внедрять, с какими приоритетами?
Какой набор ресурсов (внутренних/внешних) и компетенций необходимо аккумулировать для запуска и развития системы бизнес-анализа компании? (Как выбрать интегратора / консультанта? Какого набирать в штат? Как планировать и управлять BI-проектами? и т.д.)
Как необходимо трансформировать бизнес-процессы и корпоративную культуру?
и т.д.
Полный комплекс услуг и решений по бизнес-аналитике (Business Intelligence, BI) от Softline.
Внедрение BI-систем на платформах ведущих мировых производителей: Oracle, Microsoft, IBM, QlikView.
Обзор возможностей и преимуществ систем бизнес-аналитики (BI).
Подробнее: http://services.softline.ru
КРЕДИТНАЯ ПОЛИТИКА Западно-Уральского банка ОАО «Сбербанк России» при финанси...metrosphera
КРЕДИТНАЯ ПОЛИТИКА Западно-Уральского банка ОАО «Сбербанк России» при финансировании строительных проектов.
ОЛЬГА ШУСТЕР, Заместитель директора Управления кредитования и проектного финансирования.
VIII Камский Форум профессионалов рынка недвижимости.
Тезисы выступления
Министра экономического развития Российской Федерации
Э.С. Набиуллиной «РОЛЬ ИНСТИТУТОВ РАЗВИТИЯ В
РЕАЛИЗАЦИИ ПРИОРИТЕТНЫХ ПРОЕКТОВ КОМИССИИ ПО
МОДЕРНИЗАЦИИ ПРИ ПРЕЗИДЕНТЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»
на заседании Комиссии по модернизации технологического
развития экономики России, Москва, 25 ноября 2009 г.
My presentation at OSPconf. Big Data Forum 2015 in Moscow on Informatica products and solutions in Big Data space: datawarehouse offload, managed data lake, big data Customer MDM, streaming analytics platform.
Бизнес-контекст, совместная работа и согласованность для интеллектуального уп...Andrew Sovtsov
Вебинар компании Embarcadero.
ER/Studio — это основной компонент реализации программы управления корпоративных данными. Быстрая и точная интерпретация данных, совместное и многократное их использование помогают повысить качество принимаемых решений. CONNECT делает средства для работы с базами данных более интеллектуальными, на лету дополняя данные бизнес-контекстом и функциями совместной работы, что повышает эффективность работы организации
петров дси для Smb бережливое проектирование 2010Anton Petrov
lean scrum kanban in systems integration
Кратко резюмируем подход по непрерывному улучшению потокового проектирования ИТ-решений:
Нулевой шаг - невозможно улучгить то, что нельзя измерить.
Первый шаг — найти ограничение системы (или несколько) которое в настоящий момент задает максимальную производительность системы.
Второй шаг — оптимизировать. Добиться максимума от узкого звена без дополнительных инвестиций.
Шаг третий — подчинить скорость всего производства скорости работы узкого звена.
Четвертый шаг — расширить узкое звено(но тут нужно дважды подумать).
Шаг пятый — вернуться к первому шагу, но следить за отложенными эффектами.
Анджей Аршавский, Директор ЦК, ЦК по супермассивам данных, Сбербанк-Технологии. "Типы данных и корпоративная платформа для полного цикла работы с данными"
•19:20-19:40 Максим Еременко, Управляющий директор-начальник управления, Управление инструментов и моделей, Сбербанк. "Как модели могут сохранять или зарабатывать деньги?"
•19:40-20:00 Тихонов Роман, Управляющий директор — директор управления, Управление валидации, Сбербанк. "Кейсы Сбербанка: от предсказания дефолта в реальном времени до глубинного обучения на данных естественного языка".
Если вы хотите получить доступ к видео выступления, напишите нам на datascienceweek2016@gmail.com.
o Задумались о внедрении серьезной аналитической платформы? Отличная идея: производительная аналитика поможет ускорить принятие бизнес-решений и извлечь из данных новую ценную информацию. Узнайте, какими качествами должна обладать современная аналитическая платформа
Презентация аналитической системы для ритейла СуперМаг BIОникс Софт
СуперМаг BI отвечает на основные вопросы:
Что будет происходить - прогнозные отчеты.
Почему это происходит - статистические отчеты.
Что следует предпринять - сигналы.
Как часто, как много, где и когда - отчеты "на лету".
Что произошло - простые отчеты.
Основная задача BI - повышение конкурентноспособности, повышение удовлетворенности клиента и оптимизация работы.
Building Modern Data Platform with Microsoft AzureDmitry Anoshin
This presentation will cover Cloud history and Microsoft Azure Data Analytics capabilities. Moreover, it has a real-world example of DW modernization. Finally, we will check the alternative solution on Azure using Snowflake and Matillion ETL.
This presentation about Data Warehouse modernization and extending it to the modern data platform by adding Big Data solution using EMR and Spark and streaming data with Kinesis Firehose. In addition, it will cover the use case of complimentory data lake for data warehouse. Moreover, this presentation include ETL tool selection process and ML consideration.
This presentation was part of Mentoring program for HighTechU at CS Department of University of Victoria. This slides should help future engineers to understand value of data and help them think about data from beginning of any codding job.
Enterprise Data World 2018 - Building Cloud Self-Service Analytical SolutionDmitry Anoshin
This session will cover building the modern Data Warehouse by migration from the traditional DW platform into the cloud, using Amazon Redshift and Cloud ETL Matillion in order to provide Self-Service BI for the business audience. This topic will cover the technical migration path of DW with PL/SQL ETL to the Amazon Redshift via Matillion ETL, with a detailed comparison of modern ETL tools. Moreover, this talk will be focusing on working backward through the process, i.e. starting from the business audience and their needs that drive changes in the old DW. Finally, this talk will cover the idea of self-service BI, and the author will share a step-by-step plan for building an efficient self-service environment using modern BI platform Tableau.
AWS User Group: Building Cloud Analytics Solution with AWSDmitry Anoshin
Abebooks is one of Amazon Subsidiary and it treats data as an asset. It always looks the way to improve existing analytics solution and extract information from terabytes of data.
One of the recent initiatives was the migration from legacy DW platform to the AWS Redshift. During this journey, our data engineers met lots of challenges and sometimes tried to reinvent the wheel.
This talk will cover Abebooks journey towards Cloud DW. Moreover, we will cover the ETL tool selection process for the Cloud as well as the adoption process for the end users. This talk will help you understand the potential of the modern cloud DW and learn about our use case and save time for the future projects.
2. Что вы узнаете из этой презентации
Решение для Сбербанка
Краткий обзор лидеров рынка хранилищ данных и
аналитических приложений
Преимущества аналитического приложения
SAP BusinessObjects
Преимущества архитектуры Teradata
Эффект синергии Teradata + SAP BusinessObjects
3. Текущая ситуация
Оргструктура Сбербанка:
17 Теритоиальных банков
19200 Отдеделиний
Приобретения и объединения:
VOLKSBANK International
DenizBank
Troika Dialog
Cetelem, BNP Paribas Group
Сбербанк входит в ТОП-50 крупнейших
банков мира.
4. Что нужно для достижения цели?
РЕШЕНИЕ
КОМАНДА
ФИНАНСЫ
SAP BusinessObjects и Teradata
Команда профессионалов
ориентированных на достижение
высокого результата
Средства на реализацию своих
целей и планов
ЦЕЛЬ
Масштабируемая и
производительная
аналитическая система
для управления крупным
банком
6. Обзор рынка– Платформы для хранилищ данных
• Квадрант по платформам для хранилищ данных, 2012
• Источник: Gartner, Inc.
07/08/13 6
Терадата
продолжает
лидировать среди
платформ для
хранилищ данных
7. 07/08/13 7
Обзор рынка– BI Платформы
• Квадрант по платформам для аналитических приложений(BI), 2012
• Источник: Gartner, Inc.
SAP продолжает
уверенно двигаться
вперед как лидер и
дальновидный
игрок в BI
пространстве
9. Teradata & SAP – 14 лет совместного успеха
• SAP является лидером среди
бизнес ПО, с более чем 45,000
клиентов по всему миру
• Teradata является
абсолютным лидером среди
платформ для хранилищ
данных
• 50% из “ТОП 100” мировых
компаний используют Teradata
• Teradata продолжает быть
стратегическим партнером SAP
• Партнерство с1998 - 300+
общих мировых клиентов
07/08/13 9
10. Архитектура решения
Teradata и SAP Business Objects
07/08/13 10
ETL решение
Уровень
Хранения
данных
Уровень
трансфор-
мации
данных
Нестандартные
запросы:
Web Intelligence
Xcelsius
Dashboards
Регламентная
отчетность:
Crystal Reports
Решения для
мобильных
устройств:
SAP Mobile BI
SAP BusinessObjects Enterprise Server
Teradata
Все источники данныхВсе источники данных
Уровень для
работы
бизнес-
пользо-
вателей
Уровень
исходных
данных
11. Технические особенности Teradata
11 >
SMP Node1 SMP Node2 SMP Node3 SMP Node4
CPU1 CPU2 CPU1 CPU2 CPU1 CPU2 CPU1 CPU2
Два коммутатора Teradata BYNET
Memory Memory Memory Memory
Консоль
Преимущества Teradata:
Массивно-паралелльная
обработка данных (MPP)
Shared nothing архитектура
Линейно масштабируемая
архитектура без деградации
производительности
Уровень надежности ПО до
99,999%, за счет
резервирования всех
возможных точек системы,
чувствительных к возможным
сбоям
Стоимостный оптимизатор
запросов
Индексирование
температуры данных
Поколоночное
секционирование
Малая стоимость работ
администратора БД
13. Индустриальные модели данных
Преимущества готовой модели
Инструментарий по работе с моделью
Накопленная экспертиза
Быстрое внедрение
Высокая производительность
Best Practice
14. Визуализация
данных и
дашборды
Как я могу
визуализировать
данные для
принятия лучших и
быстрых решений?
Как я могу быстро
ответить на
интересующий меня
вопрос и
взаимодействовать с
информацией
Интерактивная
отчетность
Исследование
данных
Как я могу
немедленно
получить на
интересующий меня
бизнес вопрос?
Как я могу эффективно
использовать данные в
офисных приложениях?
Офисные
приложения
Регламентная
отчетность
Мобильные
решения
Как я могу получить
доступ к данным со
своего мобильного
решения?
Xcelsius
Dashboards
Web Intelligence ExplorerLive OfficeCrystal Reports SAP Mobile BI
SAP BusinessObjects BI для пользователей
07/08/13 14
BI платформаBI платформа
Лучшее клиентское приложение для всевозможных нужд пользователей
Как я могу создать
регламентированную
отчетность для
отправки в ЦБ РФ?
Легкость развертывания
Масштабируемость
Производительность
Открытость к любым источникам данных
Ориентация решения на бизнес-пользователей
Простота и оперативность построения отчетности
Сотрудникам не требуется знание IT
Гибкое построение информационных панелей
15. Почему Teradata и SAP BusinessObjects?
Лучшие в своем классе:
SAP лидер на рынке BI приложений
Teradata лидер на рынке решений платформ для хранилищ
данных.
Раскрытие ценности корпоративных данных
Увеличение ценности данных для анализа и принятия быстрых
управленческих решений.
Сокращение время подготовки отчетов и ускорение процесса
получения информации
Teradata как платформа для SAP решений:
Снижение сложности и стоимости всей BI архитектуры
Простота интеграции SAP приложений с мощью и
масштабируемостью Teradata.
Интеграция Teradata в структуру клиентской поддержки SAP.
07/08/13 15
16. Почему мы?
Десятки успешных внедрений
Огромная экспертиза в финансовой индустрии
Успешный опыт работы с гигантскими объемами данных
Сертифицированные специалисты
Опыт внедрения систем в финансовой индустрии
Клиент-ориентированный подход
Постоянную техническую поддержка и передача знаний
Эффективное взаимодействие между вашими работниками,
процессами и технологией
Эффективная обработка больших объемов данных
Экономически целесообразная, масштабируемая техническая и
программная платформа, которая способна соответствовать
сегодняшним и будущим потребностям вашего банка
Экспертиза
Люди
Программное
обеспечение
Потому что:
17. Преимущества Teradata для SAP BusinessObjects BI
07/08/13 17
Агрегирование
метрик на
стороне БД
Агрегирование
метрик на
стороне БД
Делегирование расчета метрики в БД
Суммарные
таблицы
Суммарные
таблицы
Поддержка суммарных таблиц
Поддержка
индекса
Поддержка
индекса
Использование ключей при генерации запроса
Аудит
запросов
Аудит
запросов
Использует преимущества Teradata по мониторингу
запросов
Аналитически
е функции и
ранжирование
Аналитически
е функции и
ранжирование
• Обеспечивает гибкость объектов с очень
сложным содержанием
• Использует преимущество синтаксиса Teradata и
параллельной обработки
18. Влияние
Сократить издержки на
поддержание ИП
Возможность найти точки,
в которых банк теряет
деньги или точки, где
можно заработать больше,
чем сейчас.
Единый стандарт
отчетности.
Повышение
эффективности
пользовательской работы
с данными.
Выход в лидеры по всем
направлениям банковских
услуг.
Заключение
07/08/13 18
Ситуация
Сбербанку является одним из крупнейшим
банком в мире. В последнее время банк активно
развивается предлагая клиентам новые виды
услуг и расширяя свою сеть за пределами РФ.
Проблема
Сбербанк имеет разрозненное информационное
пространство, вследствие чего, анализ данных
стал очень долгим, ресурсоёмким и
дорогостоящим процессом, вследствие чего
банку сложно быстро реагировать на изменение
рынка и принимать правильные управленческие
решения.
Решение
Внедрение ЦХД на платформе Teradata и
аналитического приложения SAP
BusinessObjects
Компания Teradata является поставщиком программно-аппаратных систем массивно-паралелльной обработки данных ( MPP- систем) с архитектурой Shared nothing , что означает, обработчики данных работают параллельно, не конфликтуя между собой, имея каждый в своем распоряжении ядро процессора, выделенную память и выделенное логической пространство дискового массива, где хранятся данные. Данная архитектура позволяет линейно масштабировать систему без какой-либо деградации производительности, добавляя новые сервера-обработчики, в тоже время, обеспечивая максимально быструю обработку при записи и чтении данных, засчет равномерного распределения данных внутри хранилища. Для достижения равномерного распределения система использует первичный индекс на уровне таблицы, в результате чего каждая строка будет сохранена на своем участке диского пространства, обрабатываемого конкретным обработчиком в параллельном режиме. Таким образом Teradata фокусируется именно на эффективности обработки данных, обеспечивая эффективный и быстрый доступ к большим объемам данных аналитическим приложениям. Преимуществами использования решений Teradata являются: Teradata - массивно-паралелльная система, когда на всех уровнях (программном и аппаратном) какждый процесс параллелен. Табличные данные распределяются равномерно по всему дисковому пространству что обеспечивает максимальную скорость их получения даже при полном сканировании таблицы. Так как Teradata является MPP- системой, то система является линейно масштабируемой, когда пропорционально росту объема данных достаточно добавить дополнительные узлы обработки для поддержания производительности на постоянном уровне. Стоимостной оптимизатор запросов с учетом практик использования порядка 20 лет, обеспечивающий эффективность обработки данных при использовании ситуационных запросов. Различные технологии обеспечивающих быструю обработку, например индексирование температуры данных с помощью опции Teradata Virtual storage , когда реже используемые данные перемещаются в более медленные области, автоматическая вертуры дсионность данных Teradata Temporal , возможность объединия любых типов данных, в том числе геопространственных в одном хранилище. Управление данными – Teradata MDM позволяет использовать словари, настраивать правила отбора эталонных записей, проводить настройку выражений и триггеров для чистки, дедупликации данных итп. Малая стоимость работ администратора БД – нет необходимости выделения табличного пространства, тюнинга системы с помощью хинтирования индексов, перестройки индексов, перестройки физической модели итп. На большие системы (например 30 серверов обработки) достаточно администраторов БД работающих посменно.