SlideShare a Scribd company logo
1 of 25
Download to read offline
Denodo
Информационная Сессия
Алексей
Сидоров
Иван
Кириленко
в
Александ
р
Прохоров
▪ Содержание
▪ О Компании Denodo
▪ Примеры Внедрения
▪ Виртуализация Данных
▪ Демонстрация Платформы
▪ Вопросы & Ответы
3
О Компании Denodo
4
▪ Компания Denodo
Заказчики
• Более 900 клиентов
• F500, G2000 & Наукоёмкие стартапы
Офисы
• Штаб-квартиры : Ла Корунья Испания и Пало
Альто США
• Париж, Мюнхен, Лондон, Мадрид, Москва, Дубай
Компания Denodo
• 20 лет опыта в области Виртуализации Данных
• Признанный лидер рынка по мнению ведущих
аналитических агентств(Forrester, Gartner)
• Множество наград и номинаций в сфере ИТ
▪ Denodo – Лидер Управления Данными
▪ Denodo – Лидер Управления Данными
Denodo provides its
customers with the necessary
product capabilities for
automating the data fabric
design with its core platform
components – a unified
semantic catalog, a dynamic
query optimization engine and
runtime metadata-based ML
algorithms.
- Gartner Magic Quadrant for Data Integration
Tools
7
Бизнес движется по пути
цифровой трансформации,
требуя все более быстрой
интеграции данных и аналитики
в режиме реального времени
8
В то же время, ИТ продолжает
пытаться собрать в единый
репозиторий все данные, упорно
разбегающиеся по хранилищам,
озёрам, облакам и устройствам
граничных вычислений.
9
▪ Логическая Фабрика Данных
▪ Снижение риска ошибок в данных
▪ Снижение нагрузки на инфраструктуру т.к. не нужно перемещать
данные
▪ Высокая скорость доступа к данным в реальном времени
▪ Значительное (в 5-10 раз) снижение временных затрат на
разработку
и внедрение новых витрин данных
▪ Повышение безопасности доступа к данным
▪ Экономия места на дисках
10
▪ Чего Добились Наши Заказчики
Расходы на Интеграцию Данных
▪ Снизились на 60-80%
Колл-центры, Клиентские Порталы
▪ Скорость обслуживания увеличилась на 30-70%
BI и Отчётность
▪ Новые отчёты внедряются на 40-60% быстрее
ETL и Хранилища Данных
▪ Сроки внедрения снижаются с 6-12 до 3-6 месяцев
11
Примеры Внедрения
12
▪ Компания получила единое,
прозрачное представление всех
данных.
▪ Новая архитектура позволила
компании предоставлять данные
значительно быстрее, чем с
предыдущей инфраструктурой.
▪ Используя возможности
виртуализации данных без
репликации, компания резко
сократила затраты на хранение
данных.
▪ Логическое Хранилище Данных
13
▪ Сокращение времени обработки
отчётов и аналитики на 90%
▪ В 10 раз быстрее стала
обрабатываться стратегическая и
операционная аналитика, а
информация пополняется из новых
источников напрямую.
▪ Повышение эффективности
методов управления информацией
за счёт повышения качества
данных, управления данными,
безопасности данных и их
происхождения.
▪ Магазин Данных
14
▪ Единая точка доступа ко всей
корпоративной информации.
▪ Своевременный доступ к данным в
согласованном формате для всех
подразделений.
▪ Экономия средств – интеграция
данных больше не потребляет
столько инфраструктуры или
ресурсов.
▪ Отсутствие репликации данных
снижает риски
несанкционированного доступа
▪ Ролевая Модель Доступа к
Данным
15
Виртуализация Данных
Данные для Бизнеса а не ИТ
• Бизнесу нужны ВСЕ данные для отчётности и аналитики
• Бизнес не имеет возможности и желания изучать
множество разных технологий для работы с данными
• Бизнесу необходимы данные в реальном времени
Гравитация Данных: Давайте перемести все данные в единое …
Хранилище
Озеро
Облако
Реальность: Антигравитация Данных
Несколько
Озёр
Несколько
Хранилищ
Разные
Облака
Данные повсюду и разрознены
ИИ/МО
Отчёты Аналитика
Где найти
мои данные?
Данные в
NoSQL
Операци
онные
Данные Аналити
ческие
Данные
ERP
CRM
HR
Данные в
Приложе
ниях
Потоков
ые
Данные
Облачны
е
Данные
Логическая Ткань Данных
ИИ/МО
Отчёты Аналитика
Connect
Combine
Consum
e
Потоковые
Данные
Облачны
е
Данные
Данные в
NoSQL
Операци
онные
Данные Аналити
ческие
Данные
ERP
CRM
HR
Данные в
Приложе
ниях
Централизованный Контроль
Доступа
Универсальный Каталог Данных
Платформа Denodo
ИИ/МО
Отчёты Аналитика
Разрозненные Данные
Технологически и Географически
Запрос
Без
Дупликации
Без
Задержки
Контроль
Доступа
Логическая Ткань Данных Denodo
• Логические консолидированные представления
• Подключение без Перемещения
• Продвинутые Аналитические Возможности
• Детальная Модель Доступа
23
Демонстрация
Вопросы & Ответ
ы
www.denodo.com info@denodo.com
© Copyright Denodo Technologies. All rights reserved
Unless otherwise specified, no part of this PDF file may be reproduced or utilized in any for or by any means, electronic or mechanical, including photocopying and microfilm,
without prior the written authorization from Denodo Technologies.
Спасибо!

More Related Content

What's hot

Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиД.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиCleverDATA
 
Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?Mikhail Alekseev
 
Павел Хазов. ML сегментация для повышения прибыли: как внедрить уже сегодня
Павел Хазов. ML сегментация для повышения прибыли: как внедрить уже сегодняПавел Хазов. ML сегментация для повышения прибыли: как внедрить уже сегодня
Павел Хазов. ML сегментация для повышения прибыли: как внедрить уже сегодняOctopus Events
 
Fors и big data appliance
Fors и big data applianceFors и big data appliance
Fors и big data applianceCleverDATA
 
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной Компании
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииData-driven business: Информационная основа деятельности современной Компании
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииAlexander Barakov
 
Большие данные в маркетинге: обработка, хранение, монетизация (Big Data 2017)
Большие данные в маркетинге: обработка, хранение, монетизация (Big Data 2017)Большие данные в маркетинге: обработка, хранение, монетизация (Big Data 2017)
Большие данные в маркетинге: обработка, хранение, монетизация (Big Data 2017)CleverDATA
 
Business Intelligence. Современный взгляд
Business Intelligence. Современный взглядBusiness Intelligence. Современный взгляд
Business Intelligence. Современный взглядAndrey Korshikov
 
Тренды сегодня: Big Data
Тренды сегодня: Big DataТренды сегодня: Big Data
Тренды сегодня: Big DataAndrey Kazakevich
 
Виртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: ВведениеВиртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: ВведениеDenodo
 
Big data. Тренды и технологии. Использование в работе с клиентами.
Big data. Тренды и технологии. Использование в работе с клиентами.Big data. Тренды и технологии. Использование в работе с клиентами.
Big data. Тренды и технологии. Использование в работе с клиентами.CleverDATA
 
Насколько велики Big Data?
Насколько велики Big Data?Насколько велики Big Data?
Насколько велики Big Data?Michael Kozloff
 
OSPconf. Big Data Forum 2015
OSPconf. Big Data Forum 2015OSPconf. Big Data Forum 2015
OSPconf. Big Data Forum 2015Ilya Gershanov
 
Чем отличаются BI и Big Data?
Чем отличаются BI и Big Data?Чем отличаются BI и Big Data?
Чем отличаются BI и Big Data?Michael Kozloff
 
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...АНАЛИТИКА ПЛЮС
 
Cloud Analytics Use Cases and Architecture, Math Marketing Conference, Russia...
Cloud Analytics Use Cases and Architecture, Math Marketing Conference, Russia...Cloud Analytics Use Cases and Architecture, Math Marketing Conference, Russia...
Cloud Analytics Use Cases and Architecture, Math Marketing Conference, Russia...Dmitry Anoshin
 
QueryHunter project overview for lenovo
QueryHunter   project overview  for lenovoQueryHunter   project overview  for lenovo
QueryHunter project overview for lenovoqueryhunter
 
BigIntegrate - разрушение мифов по поводу ETL на Hadoop
BigIntegrate - разрушение мифов по поводу ETL на HadoopBigIntegrate - разрушение мифов по поводу ETL на Hadoop
BigIntegrate - разрушение мифов по поводу ETL на HadoopAndrey Orlov
 
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...Prognoz
 
Гибридные Центры Обработки Данных
Гибридные Центры Обработки ДанныхГибридные Центры Обработки Данных
Гибридные Центры Обработки ДанныхTechExpert
 

What's hot (20)

Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиД.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за данными
 
Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?Что такое Big Data ?
Что такое Big Data ?
 
Павел Хазов. ML сегментация для повышения прибыли: как внедрить уже сегодня
Павел Хазов. ML сегментация для повышения прибыли: как внедрить уже сегодняПавел Хазов. ML сегментация для повышения прибыли: как внедрить уже сегодня
Павел Хазов. ML сегментация для повышения прибыли: как внедрить уже сегодня
 
Fors и big data appliance
Fors и big data applianceFors и big data appliance
Fors и big data appliance
 
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной Компании
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииData-driven business: Информационная основа деятельности современной Компании
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной Компании
 
Большие данные в маркетинге: обработка, хранение, монетизация (Big Data 2017)
Большие данные в маркетинге: обработка, хранение, монетизация (Big Data 2017)Большие данные в маркетинге: обработка, хранение, монетизация (Big Data 2017)
Большие данные в маркетинге: обработка, хранение, монетизация (Big Data 2017)
 
Business Intelligence. Современный взгляд
Business Intelligence. Современный взглядBusiness Intelligence. Современный взгляд
Business Intelligence. Современный взгляд
 
Тренды сегодня: Big Data
Тренды сегодня: Big DataТренды сегодня: Big Data
Тренды сегодня: Big Data
 
Виртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: ВведениеВиртуализация Данных: Введение
Виртуализация Данных: Введение
 
Big data. Тренды и технологии. Использование в работе с клиентами.
Big data. Тренды и технологии. Использование в работе с клиентами.Big data. Тренды и технологии. Использование в работе с клиентами.
Big data. Тренды и технологии. Использование в работе с клиентами.
 
Насколько велики Big Data?
Насколько велики Big Data?Насколько велики Big Data?
Насколько велики Big Data?
 
OSPconf. Big Data Forum 2015
OSPconf. Big Data Forum 2015OSPconf. Big Data Forum 2015
OSPconf. Big Data Forum 2015
 
Чем отличаются BI и Big Data?
Чем отличаются BI и Big Data?Чем отличаются BI и Big Data?
Чем отличаются BI и Big Data?
 
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...
АНАЛИТИКА ПЛЮС, вебинар 3 декабря «Новые BI-технологии. Пришел, Увидел, Побед...
 
Cloud Analytics Use Cases and Architecture, Math Marketing Conference, Russia...
Cloud Analytics Use Cases and Architecture, Math Marketing Conference, Russia...Cloud Analytics Use Cases and Architecture, Math Marketing Conference, Russia...
Cloud Analytics Use Cases and Architecture, Math Marketing Conference, Russia...
 
QueryHunter project overview for lenovo
QueryHunter   project overview  for lenovoQueryHunter   project overview  for lenovo
QueryHunter project overview for lenovo
 
BigIntegrate - разрушение мифов по поводу ETL на Hadoop
BigIntegrate - разрушение мифов по поводу ETL на HadoopBigIntegrate - разрушение мифов по поводу ETL на Hadoop
BigIntegrate - разрушение мифов по поводу ETL на Hadoop
 
PI Coresight
PI CoresightPI Coresight
PI Coresight
 
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущи...
 
Гибридные Центры Обработки Данных
Гибридные Центры Обработки ДанныхГибридные Центры Обработки Данных
Гибридные Центры Обработки Данных
 

Similar to Открытая сессия по виртуализации данных

Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данных
Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данныхПродвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данных
Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данныхDenodo
 
CloudsNN 2013 Мызгин Игорь. Есть ли жизнь за мкадом или облака для всех
CloudsNN 2013 Мызгин Игорь. Есть ли жизнь за мкадом или облака для всехCloudsNN 2013 Мызгин Игорь. Есть ли жизнь за мкадом или облака для всех
CloudsNN 2013 Мызгин Игорь. Есть ли жизнь за мкадом или облака для всехClouds NN
 
Informatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-cases
Informatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-casesInformatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-cases
Informatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-casesIlya Gershanov
 
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"Quarta-Embedded
 
Больше DMP, хороших и разных
Больше DMP, хороших и разныхБольше DMP, хороших и разных
Больше DMP, хороших и разныхHybridRussia
 
Индустрия 4.0
Индустрия 4.0Индустрия 4.0
Индустрия 4.0IBA Group
 
5 dell softtware_minsk_june_25_2015
5 dell softtware_minsk_june_25_20155 dell softtware_minsk_june_25_2015
5 dell softtware_minsk_june_25_2015trenders
 
ClevaDesk - Система управления документооборотом, корпоративной информацией и...
ClevaDesk - Система управления документооборотом, корпоративной информацией и...ClevaDesk - Система управления документооборотом, корпоративной информацией и...
ClevaDesk - Система управления документооборотом, корпоративной информацией и...Costa Voloskov
 
Data Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. SberbankData Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. SberbankNewprolab
 
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитикиПредсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитикиNetpeak
 
Ваш следующий шаг? Аутсорсинг, уход в облако или…?
Ваш следующий шаг? Аутсорсинг, уход в облако или…?Ваш следующий шаг? Аутсорсинг, уход в облако или…?
Ваш следующий шаг? Аутсорсинг, уход в облако или…?КРОК
 
управление мастер данными
управление мастер даннымиуправление мастер данными
управление мастер даннымиYury Kochubeev
 
Oracle Big Data. Обзор технологий
Oracle Big Data. Обзор технологийOracle Big Data. Обзор технологий
Oracle Big Data. Обзор технологийAndrey Akulov
 
Май-Tech. Облачные технологии
Май-Tech. Облачные технологииМай-Tech. Облачные технологии
Май-Tech. Облачные технологииMay-Tech
 

Similar to Открытая сессия по виртуализации данных (20)

Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данных
Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данныхПродвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данных
Продвинутый анализ и машинное обучение с помощью виртуализации данных
 
CloudsNN 2013 Мызгин Игорь. Есть ли жизнь за мкадом или облака для всех
CloudsNN 2013 Мызгин Игорь. Есть ли жизнь за мкадом или облака для всехCloudsNN 2013 Мызгин Игорь. Есть ли жизнь за мкадом или облака для всех
CloudsNN 2013 Мызгин Игорь. Есть ли жизнь за мкадом или облака для всех
 
Informatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-cases
Informatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-casesInformatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-cases
Informatica for Data Warehouse Optimisation and Data Lake Use-cases
 
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
Технологии Microsoft для "Интернета Вещей"
 
Больше DMP, хороших и разных
Больше DMP, хороших и разныхБольше DMP, хороших и разных
Больше DMP, хороших и разных
 
Индустрия 4.0
Индустрия 4.0Индустрия 4.0
Индустрия 4.0
 
5 dell softtware_minsk_june_25_2015
5 dell softtware_minsk_june_25_20155 dell softtware_minsk_june_25_2015
5 dell softtware_minsk_june_25_2015
 
ClevaDesk - Система управления документооборотом, корпоративной информацией и...
ClevaDesk - Система управления документооборотом, корпоративной информацией и...ClevaDesk - Система управления документооборотом, корпоративной информацией и...
ClevaDesk - Система управления документооборотом, корпоративной информацией и...
 
Data Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. SberbankData Science Week 2016. Sberbank
Data Science Week 2016. Sberbank
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
Big Data
Big DataBig Data
Big Data
 
Кривошеева Анна
Кривошеева АннаКривошеева Анна
Кривошеева Анна
 
Как обогнать конкурентов в кризис. Рецепты для бизнеса.
Как обогнать конкурентов в кризис. Рецепты для бизнеса.Как обогнать конкурентов в кризис. Рецепты для бизнеса.
Как обогнать конкурентов в кризис. Рецепты для бизнеса.
 
Аналитика в SaaS-бизнесе на примере OWOX BI
Аналитика в SaaS-бизнесе на примере OWOX BIАналитика в SaaS-бизнесе на примере OWOX BI
Аналитика в SaaS-бизнесе на примере OWOX BI
 
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитикиПредсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
 
Ваш следующий шаг? Аутсорсинг, уход в облако или…?
Ваш следующий шаг? Аутсорсинг, уход в облако или…?Ваш следующий шаг? Аутсорсинг, уход в облако или…?
Ваш следующий шаг? Аутсорсинг, уход в облако или…?
 
управление мастер данными
управление мастер даннымиуправление мастер данными
управление мастер данными
 
Oracle Big Data. Обзор технологий
Oracle Big Data. Обзор технологийOracle Big Data. Обзор технологий
Oracle Big Data. Обзор технологий
 
Май-Tech. Облачные технологии
Май-Tech. Облачные технологииМай-Tech. Облачные технологии
Май-Tech. Облачные технологии
 
Data Integration Software
Data Integration Software Data Integration Software
Data Integration Software
 

More from Denodo

Enterprise Monitoring and Auditing in Denodo
Enterprise Monitoring and Auditing in DenodoEnterprise Monitoring and Auditing in Denodo
Enterprise Monitoring and Auditing in DenodoDenodo
 
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps ApproachLunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps ApproachDenodo
 
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services LayerAchieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services LayerDenodo
 
What you need to know about Generative AI and Data Management?
What you need to know about Generative AI and Data Management?What you need to know about Generative AI and Data Management?
What you need to know about Generative AI and Data Management?Denodo
 
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business LandscapeMastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business LandscapeDenodo
 
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo LiteDenodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo LiteDenodo
 
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...Denodo
 
Drive Data Privacy Regulatory Compliance
Drive Data Privacy Regulatory ComplianceDrive Data Privacy Regulatory Compliance
Drive Data Privacy Regulatory ComplianceDenodo
 
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхЗнакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхDenodo
 
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data FragmentationData Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data FragmentationDenodo
 
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me AnythingDenodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me AnythingDenodo
 
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!Denodo
 
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way ForwardIt’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way ForwardDenodo
 
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...Denodo
 
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...Denodo
 
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?Denodo
 
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit UnionsWebinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit UnionsDenodo
 
Enabling Data Catalog users with advanced usability
Enabling Data Catalog users with advanced usabilityEnabling Data Catalog users with advanced usability
Enabling Data Catalog users with advanced usabilityDenodo
 
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...Denodo
 
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidadesGenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidadesDenodo
 

More from Denodo (20)

Enterprise Monitoring and Auditing in Denodo
Enterprise Monitoring and Auditing in DenodoEnterprise Monitoring and Auditing in Denodo
Enterprise Monitoring and Auditing in Denodo
 
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps ApproachLunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
Lunch and Learn ANZ: Mastering Cloud Data Cost Control: A FinOps Approach
 
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services LayerAchieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Services Layer
 
What you need to know about Generative AI and Data Management?
What you need to know about Generative AI and Data Management?What you need to know about Generative AI and Data Management?
What you need to know about Generative AI and Data Management?
 
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business LandscapeMastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
Mastering Data Compliance in a Dynamic Business Landscape
 
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo LiteDenodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
Denodo Partner Connect: Business Value Demo with Denodo Demo Lite
 
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
Expert Panel: Overcoming Challenges with Distributed Data to Maximize Busines...
 
Drive Data Privacy Regulatory Compliance
Drive Data Privacy Regulatory ComplianceDrive Data Privacy Regulatory Compliance
Drive Data Privacy Regulatory Compliance
 
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данныхЗнакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
Знакомство с виртуализацией данных для профессионалов в области данных
 
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data FragmentationData Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
Data Democratization: A Secret Sauce to Say Goodbye to Data Fragmentation
 
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me AnythingDenodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
Denodo Partner Connect - Technical Webinar - Ask Me Anything
 
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
Lunch and Learn ANZ: Key Takeaways for 2023!
 
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way ForwardIt’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
It’s a Wrap! 2023 – A Groundbreaking Year for AI and The Way Forward
 
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
Quels sont les facteurs-clés de succès pour appliquer au mieux le RGPD à votr...
 
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
Lunch and Learn ANZ: Achieving Self-Service Analytics with a Governed Data Se...
 
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
How to Build Your Data Marketplace with Data Virtualization?
 
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit UnionsWebinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
Webinar #2 - Transforming Challenges into Opportunities for Credit Unions
 
Enabling Data Catalog users with advanced usability
Enabling Data Catalog users with advanced usabilityEnabling Data Catalog users with advanced usability
Enabling Data Catalog users with advanced usability
 
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
Denodo Partner Connect: Technical Webinar - Architect Associate Certification...
 
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidadesGenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
GenAI y el futuro de la gestión de datos: mitos y realidades
 

Открытая сессия по виртуализации данных

  • 2. ▪ Содержание ▪ О Компании Denodo ▪ Примеры Внедрения ▪ Виртуализация Данных ▪ Демонстрация Платформы ▪ Вопросы & Ответы
  • 4. 4 ▪ Компания Denodo Заказчики • Более 900 клиентов • F500, G2000 & Наукоёмкие стартапы Офисы • Штаб-квартиры : Ла Корунья Испания и Пало Альто США • Париж, Мюнхен, Лондон, Мадрид, Москва, Дубай Компания Denodo • 20 лет опыта в области Виртуализации Данных • Признанный лидер рынка по мнению ведущих аналитических агентств(Forrester, Gartner) • Множество наград и номинаций в сфере ИТ
  • 5. ▪ Denodo – Лидер Управления Данными
  • 6. ▪ Denodo – Лидер Управления Данными Denodo provides its customers with the necessary product capabilities for automating the data fabric design with its core platform components – a unified semantic catalog, a dynamic query optimization engine and runtime metadata-based ML algorithms. - Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools
  • 7. 7 Бизнес движется по пути цифровой трансформации, требуя все более быстрой интеграции данных и аналитики в режиме реального времени
  • 8. 8 В то же время, ИТ продолжает пытаться собрать в единый репозиторий все данные, упорно разбегающиеся по хранилищам, озёрам, облакам и устройствам граничных вычислений.
  • 9. 9 ▪ Логическая Фабрика Данных ▪ Снижение риска ошибок в данных ▪ Снижение нагрузки на инфраструктуру т.к. не нужно перемещать данные ▪ Высокая скорость доступа к данным в реальном времени ▪ Значительное (в 5-10 раз) снижение временных затрат на разработку и внедрение новых витрин данных ▪ Повышение безопасности доступа к данным ▪ Экономия места на дисках
  • 10. 10 ▪ Чего Добились Наши Заказчики Расходы на Интеграцию Данных ▪ Снизились на 60-80% Колл-центры, Клиентские Порталы ▪ Скорость обслуживания увеличилась на 30-70% BI и Отчётность ▪ Новые отчёты внедряются на 40-60% быстрее ETL и Хранилища Данных ▪ Сроки внедрения снижаются с 6-12 до 3-6 месяцев
  • 12. 12 ▪ Компания получила единое, прозрачное представление всех данных. ▪ Новая архитектура позволила компании предоставлять данные значительно быстрее, чем с предыдущей инфраструктурой. ▪ Используя возможности виртуализации данных без репликации, компания резко сократила затраты на хранение данных. ▪ Логическое Хранилище Данных
  • 13. 13 ▪ Сокращение времени обработки отчётов и аналитики на 90% ▪ В 10 раз быстрее стала обрабатываться стратегическая и операционная аналитика, а информация пополняется из новых источников напрямую. ▪ Повышение эффективности методов управления информацией за счёт повышения качества данных, управления данными, безопасности данных и их происхождения. ▪ Магазин Данных
  • 14. 14 ▪ Единая точка доступа ко всей корпоративной информации. ▪ Своевременный доступ к данным в согласованном формате для всех подразделений. ▪ Экономия средств – интеграция данных больше не потребляет столько инфраструктуры или ресурсов. ▪ Отсутствие репликации данных снижает риски несанкционированного доступа ▪ Ролевая Модель Доступа к Данным
  • 16. Данные для Бизнеса а не ИТ • Бизнесу нужны ВСЕ данные для отчётности и аналитики • Бизнес не имеет возможности и желания изучать множество разных технологий для работы с данными • Бизнесу необходимы данные в реальном времени
  • 17. Гравитация Данных: Давайте перемести все данные в единое … Хранилище Озеро Облако
  • 19. Данные повсюду и разрознены ИИ/МО Отчёты Аналитика Где найти мои данные? Данные в NoSQL Операци онные Данные Аналити ческие Данные ERP CRM HR Данные в Приложе ниях Потоков ые Данные Облачны е Данные
  • 20. Логическая Ткань Данных ИИ/МО Отчёты Аналитика Connect Combine Consum e Потоковые Данные Облачны е Данные Данные в NoSQL Операци онные Данные Аналити ческие Данные ERP CRM HR Данные в Приложе ниях Централизованный Контроль Доступа Универсальный Каталог Данных
  • 21. Платформа Denodo ИИ/МО Отчёты Аналитика Разрозненные Данные Технологически и Географически Запрос Без Дупликации Без Задержки Контроль Доступа
  • 22. Логическая Ткань Данных Denodo • Логические консолидированные представления • Подключение без Перемещения • Продвинутые Аналитические Возможности • Детальная Модель Доступа
  • 25. www.denodo.com info@denodo.com © Copyright Denodo Technologies. All rights reserved Unless otherwise specified, no part of this PDF file may be reproduced or utilized in any for or by any means, electronic or mechanical, including photocopying and microfilm, without prior the written authorization from Denodo Technologies. Спасибо!