Основные подходы к интеграции данных информационных систем компании:
Анализ текущего состояния данных в различных информационных системых
Определение "сущностей" для гармонизации данных в различных системах
Онтологические модели с учетом жизненного цикла данных на базе ISO15926
Создание единой шины данных предприятия на базе открытых систем и продуктов IBM WebSphere и разработка адаптеров
Гармонизация данных нормативно-справочной информации, справочников различных информационных систем
Формирование центр компетенции по НСИ и роли модельера данных
Аналитический обзор рынка Больших Данных от IPOboardIpo Board
Данный аналитический обзор посвящен рынку Больших Данных.
В обзоре освящена текущая ситуация на международном и российском рынках.
Также описаны тенденции рынка и его прогноз.
Особенности ETL — инструмента pentaho data integrator. Опыт КРОККРОК
Семинар Центра компетенции компании КРОК «Построение единой информационной среды как средство поддержания стабильности бизнеса в условиях кризиса».
Подробнее о мероприятии http://www.croc.ru/action/detail/1602/
Презентация Юрия Кудрявцева, эксперта направления BI департамента информационных систем компании КРОК
Семинар "Зачем и как внедрять MDM-решения? Информация из первых рук".
Подробнее о мероприятии http://www.croc.ru/action/detail/12537/
Презентация Глебовой Елены, ведущего консультанта по внедрению бизнес-приложений компании КРОК
Аналитический обзор рынка Больших Данных от IPOboardIpo Board
Данный аналитический обзор посвящен рынку Больших Данных.
В обзоре освящена текущая ситуация на международном и российском рынках.
Также описаны тенденции рынка и его прогноз.
Особенности ETL — инструмента pentaho data integrator. Опыт КРОККРОК
Семинар Центра компетенции компании КРОК «Построение единой информационной среды как средство поддержания стабильности бизнеса в условиях кризиса».
Подробнее о мероприятии http://www.croc.ru/action/detail/1602/
Презентация Юрия Кудрявцева, эксперта направления BI департамента информационных систем компании КРОК
Семинар "Зачем и как внедрять MDM-решения? Информация из первых рук".
Подробнее о мероприятии http://www.croc.ru/action/detail/12537/
Презентация Глебовой Елены, ведущего консультанта по внедрению бизнес-приложений компании КРОК
На первом заседании обсуждались вопросы:
1. Введение в информационное моделирование
2. Стандартизация информационого моделирования
3. Подходы к построению "умного города" на основе информационного моделирования
4. Информационное моделирование в строительстве в "цифровой экономике"
В конце семинара был дан анонс следующего семинара в апреле.
Как спроектировать систему сквозной аналитикиMariia Bocheva
75% пользователей ищут товары в интернете, а покупают в офлайн-магазинах. 56% покупок в магазинах совершаются после изучения товаров в интернете. Эти цифры красноречивее любых аналитиков и маркетологов говорят, что интернет-магазинам и розничным сетям жизненно необходимо использовать сквозную аналитику, чтобы правильно оценивать эффективность рекламы. Несмотря на это, многие компании до сих пор не настроили систему сквозной аналитики, ошибочно полагая, что это сложно, дорого и небезопасно для их данных.
Softline и OWOX BI мы развеивают все страхи и предубеждения по поводу сквозной аналитики и рассказывают, как повысить эффективность рекламных кампаний в интернете, используя данные о продажах из внутренних IT-систем.
Вы узнаете:
-Как оценить текущие возможности аналитики в компании и определить зоны «провисания».
-Как выявить требования к системе сквозной аналитики и разработать целевую модель.
-Как поэтапно внедрить систему сквозной аналитики с расчетом эффекта для бизнеса.
-Как с помощью продуктов OWOX BI и Google объединить в Google BigQuery все данные, необходимые для сквозной аналитики: действия пользователей на сайте и в мобильных приложениях, расходы на рекламу, доходы, выполненные заказы, звонки и email-рассылки.
-Истории успеха наших клиентов: как они настроили систему сквозной аналитики и использовали полученные данные для достижения своих бизнес-целей.
Будет полезно:
Ecommerce и retail проектам, аналитикам и маркетологам.
От больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиElizaveta Alekseeva
Операторы связи обладают огромными объемами данных об абонентах: об их контактах, использовании Интернета и приложений, истории путешествий и даже о том, как долго они добираются до работы. Чтобы извлечь из всего этого пользу, операторы должны объединить в одно решение все компоненты, помогающие преобразовать данные в знания
Рост популярности NoSQL - одно из важнейших изменений технологий управления данными. За счет "не реляционности" достигается высочайшая гибкость, скорость работы и масштабируемость БД. NoSQL не исключает использование реляционных БД, обе технологии с пользой дополняют друг друга. Как можно моделировать NoSQL данные, не имеющие жестких схем, и какую пользу можно получить в результате. Слайды с вебинара Embarcadero. На русском языке
Загрузить запись вебинара можно здесь: https://www.owox.com/c/1l9
На вебинаре вы узнаете:
➤Как оценить текущие возможности аналитики в компании и определить зоны «провисания».
➤Как выявить требования к системе сквозной аналитики и разработать целевую модель.
➤Как поэтапно внедрить систему сквозной аналитики с расчетом эффекта для бизнеса.
➤Как с помощью продуктов OWOX BI и Google объединить в Google BigQuery все данные, необходимые для сквозной аналитики: действия пользователей на сайте и в мобильных приложениях, расходы на рекламу, доходы, выполненные заказы, звонки и email-рассылки.
➤Истории успеха наших клиентов: как они настроили систему сквозной аналитики и использовали полученные данные для достижения своих бизнес-целей.
Вебинар будет полезен:
Ecommerce и retail проектам, аналитикам и маркетологам.
Краткий обзор самой методики моделирования данных, используемых приемов и инструментов. Основная идея - моделирование обеспечит формирование массива данных как бизнес-ресурс.
Концепция применения онтологических структур в ERP-системахAnatoly Simkin
В данной статье поднята проблематика анализа информации, предоставляемой информационными системами. Рассмотрены актуальные способы ее структурирования и представления пользователю. Предложена концепция построения и применения онтологических структур в информационных системах для анализа данных.
This article is devoted to the problems of data analysis that is provided by information systems. The actual methods of structuring and representation for user were considered. There was proposed the principle of making and applying the ontology structure in information systems for data analysis.
Стандартизация форматов семантических данных (машиностроение)Anatoly Levenchuk
Доклад А.Левенчука "Стандартизация семантических форматов обмена справочными данными на предприятиях машиностроительного профиля (ISO 15926)" на конференции «Инновации в САПР на практике» - 22 октября 2013 года
Система резервного копирования OpenLUN backup v1.2.1Datamodel
Система резервного копирования без установки агентского ПО средствами систем хранения данных EMC и HP. Нулевое окно резервного копирования. Быстрое восстановление. Журналирование, оповещение. ОС Linux, открытый исходный код.
На первом заседании обсуждались вопросы:
1. Введение в информационное моделирование
2. Стандартизация информационого моделирования
3. Подходы к построению "умного города" на основе информационного моделирования
4. Информационное моделирование в строительстве в "цифровой экономике"
В конце семинара был дан анонс следующего семинара в апреле.
Как спроектировать систему сквозной аналитикиMariia Bocheva
75% пользователей ищут товары в интернете, а покупают в офлайн-магазинах. 56% покупок в магазинах совершаются после изучения товаров в интернете. Эти цифры красноречивее любых аналитиков и маркетологов говорят, что интернет-магазинам и розничным сетям жизненно необходимо использовать сквозную аналитику, чтобы правильно оценивать эффективность рекламы. Несмотря на это, многие компании до сих пор не настроили систему сквозной аналитики, ошибочно полагая, что это сложно, дорого и небезопасно для их данных.
Softline и OWOX BI мы развеивают все страхи и предубеждения по поводу сквозной аналитики и рассказывают, как повысить эффективность рекламных кампаний в интернете, используя данные о продажах из внутренних IT-систем.
Вы узнаете:
-Как оценить текущие возможности аналитики в компании и определить зоны «провисания».
-Как выявить требования к системе сквозной аналитики и разработать целевую модель.
-Как поэтапно внедрить систему сквозной аналитики с расчетом эффекта для бизнеса.
-Как с помощью продуктов OWOX BI и Google объединить в Google BigQuery все данные, необходимые для сквозной аналитики: действия пользователей на сайте и в мобильных приложениях, расходы на рекламу, доходы, выполненные заказы, звонки и email-рассылки.
-Истории успеха наших клиентов: как они настроили систему сквозной аналитики и использовали полученные данные для достижения своих бизнес-целей.
Будет полезно:
Ecommerce и retail проектам, аналитикам и маркетологам.
От больших данных к знаниям: преимущества для операторов связиElizaveta Alekseeva
Операторы связи обладают огромными объемами данных об абонентах: об их контактах, использовании Интернета и приложений, истории путешествий и даже о том, как долго они добираются до работы. Чтобы извлечь из всего этого пользу, операторы должны объединить в одно решение все компоненты, помогающие преобразовать данные в знания
Рост популярности NoSQL - одно из важнейших изменений технологий управления данными. За счет "не реляционности" достигается высочайшая гибкость, скорость работы и масштабируемость БД. NoSQL не исключает использование реляционных БД, обе технологии с пользой дополняют друг друга. Как можно моделировать NoSQL данные, не имеющие жестких схем, и какую пользу можно получить в результате. Слайды с вебинара Embarcadero. На русском языке
Загрузить запись вебинара можно здесь: https://www.owox.com/c/1l9
На вебинаре вы узнаете:
➤Как оценить текущие возможности аналитики в компании и определить зоны «провисания».
➤Как выявить требования к системе сквозной аналитики и разработать целевую модель.
➤Как поэтапно внедрить систему сквозной аналитики с расчетом эффекта для бизнеса.
➤Как с помощью продуктов OWOX BI и Google объединить в Google BigQuery все данные, необходимые для сквозной аналитики: действия пользователей на сайте и в мобильных приложениях, расходы на рекламу, доходы, выполненные заказы, звонки и email-рассылки.
➤Истории успеха наших клиентов: как они настроили систему сквозной аналитики и использовали полученные данные для достижения своих бизнес-целей.
Вебинар будет полезен:
Ecommerce и retail проектам, аналитикам и маркетологам.
Краткий обзор самой методики моделирования данных, используемых приемов и инструментов. Основная идея - моделирование обеспечит формирование массива данных как бизнес-ресурс.
Концепция применения онтологических структур в ERP-системахAnatoly Simkin
В данной статье поднята проблематика анализа информации, предоставляемой информационными системами. Рассмотрены актуальные способы ее структурирования и представления пользователю. Предложена концепция построения и применения онтологических структур в информационных системах для анализа данных.
This article is devoted to the problems of data analysis that is provided by information systems. The actual methods of structuring and representation for user were considered. There was proposed the principle of making and applying the ontology structure in information systems for data analysis.
Стандартизация форматов семантических данных (машиностроение)Anatoly Levenchuk
Доклад А.Левенчука "Стандартизация семантических форматов обмена справочными данными на предприятиях машиностроительного профиля (ISO 15926)" на конференции «Инновации в САПР на практике» - 22 октября 2013 года
Система резервного копирования OpenLUN backup v1.2.1Datamodel
Система резервного копирования без установки агентского ПО средствами систем хранения данных EMC и HP. Нулевое окно резервного копирования. Быстрое восстановление. Журналирование, оповещение. ОС Linux, открытый исходный код.
Система управления рисками АИС "РискГепард"Datamodel
Система управления рисками АИС "РискГепард" для крупных компаний. Реестр рисков, типовые риски, анализ рисков, планирование мероприятий и воздействий на риск
Мониторинг портов оборудования Moxa серии ioLogik 2000. Контроль за портами на большом количестве оборудования и объединение отображения в едином интерфейсе диспетчера, автоматизации реакции при переключении состояния порта (например, перенастройка сетевого оборудования). Удаленное переключение портов. Оповещение о событиях по почте.
Cистема мониторинга виртуальных машин OVMM (Virtual machine monitoring and in...Datamodel
OVMM system (Open Virtual Machine Monitor) will help you to keep in order to its fleet of virtual machines VMware:
- Monitoring the health of machines (according to vCenter, external ICMP and SNMP)
- Accounting and inventory of virtual machines
- Support procedures lifecycle of virtual machines
Система резервного копирования Open Back-UpDatamodel
Система резервного копирования данных без установки агентского ПО в сохраняемых системах. Многопоточное копирование и быстрое восстановление данных. Система отчетности и уведомления.
Мониторинг виртуальных машин (Virtual Machine Monitoring)Datamodel
Система мониторинга виртуальных машин VMware. Контроль за работоспособностью и доступностью машин из сети. Учет и управление жизненным циклом. Отчетность и система оповещения о сбоях. www.datamodel.ru
Основные подходы компании "АМД" к модернизации ИТ-инфраструктуры. Консолидация и виртуализация данных, миграция данных и перемещение дата центров с минимальными простоями. Разработка и внедрение систем мониторинга и управления как инфраструрой так и приложениями. Разработка планов аварийного восстановления данных. Информационная шина предприятия и онтологические модели для единой нормативно-справочной информации.
Информационная система по учету аффилированных лиц компании.
Основной эффект от внедрения системы - снижение времени обработки одной деклараций с 1 час до 1 минуты. При использовании системы в крупных компаниях информация о бенефициарах, контрагентах, о физических и юридических лицах будет всегда в актуальном состоянии.
Интеграция с 1С, Спарк и другими системами.
Аффилированность,бенефициар,проверка,информационная система,контрагент.
Как писать и как его читать? Какие информационные системы критичны, а какие нет?
В какой последовательности сохранять и восстанавливать данные?
Что такое авария в вашей компании? Как производственные аварии отражаются в ИТ?
План аварийного восстановления данных это не готовый к употреблению документ, подходящей любой компании. Это набор методик и опыт консультанов как в сфере информационных технологий, так и сфере оценки рисков производственных систем.
Современная архитектура центров обработки данных, аварийная и предаварийная миграция данных, красная кнопка диспетчера.
2. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Что происходит с данными в мире
• Мировые объемы данных растут быстрее, чем
прогнозировалось. С 2005 по 2012 год рост в двадцать раз.
С 2012 до 2050 год ожидаемое увеличение в 50 раз.
• Основной рост за счет мобильных приложений, медиа-
контента и данных межмашинного взаимодействия
(датчики, интеллектуальные системы и т.д.)
• Сложности в слиянии структурированных и
неструктурированных данных
• Новые профессии на рынке – Data miner, Data scientist. Это
профессии на стыке математики /
статистики, программирования и какой-либо предметной
области
3. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Что происходит с данными в компании
• Разный подход к классификации в информационных системах.
(классы, подклассы, типы, группы, наименования и т.д.)
Следствие – сложность поиска данных.
• Различные наименования одних и тех же объектов/классов и
проч. в разных системах; как следствие - невозможно
понять, идет ли речь об одном и том же или разных вещах
• Противоречивые и дублированные данные
• Данные не рассматриваются в разрезе жизненного цикла объекта
и могут быть не актуальны на момент востребования
• Из-за отсутствия интеграции существует проблема многократного
ввода данных, большая вероятность ошибок и существенные
трудозатраты на их поиск
4. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Когда нужна интеграция данных?
• При интеграции процессов и информационных систем
• Когда происходит интеграция процессов внутри компании
• При управлении жизненным циклом
• Когда происходит трансформация данных на различных стадиях
жизненного цикла объекта для поддержки различных процессов в
информационных системах
• Для поддержки принятия решений
• Когда необходимо получать данные из различных
информационных систем
• Для управления ключевыми показателями
• Когда необходимо получать данные из информационных систем
для расчета KPI
5. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Преимущества интеграции данных
• Информация доступна своевременно и там где это
потребуется
• Уменьшение времени на сверку данных из различных
источников
• «Сквозной взгляд на все предприятие»
6. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Как интегрировать данные?
ISO 15926
• Официально: серия открытых стандартов для
интеграции и обмена данными в процессе жизни
крупных промышленных предприятий (например
электростанции, заводы, нефтеперерабатывающие
предприятия и т.д.)
• Неофициально: способ создания распределенных
хранилищ любых данных
• Включает в себя:
• Семантическую модель данных, основанную на онтологии с учетом
жизненного цикла
• Справочные данные
• Методологию внедрения
7. ЗАО«АМД»,Москва,2013
• Вместо огромной по стоимости «интеграции данных»
многих информационных систем по принципу «каждая
с каждым» можно использовать дешевое однократное
«отображение» (mapping) с моделью данных
(онтологией)
• Модель данных (онтология) учитывает данные на всех
этапах жизненного цикла объекта
• Первичен учет данных, а не содержащих их
документов (датацентричность)
• Для реализации можно использовать стандарты
Semantic Web или более простые технологии (Gellish и
Excel)
Основные особенности ISO 15926
8. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Модель данных
• Интеграционная модель данных должна быть способна
обеспечить интеграцию любых данных в любых
информационных системах - то есть все что угодно
• Различные информационные системы могут моделировать
вещи на разных уровнях детализации. Модель должна
быть в состоянии смоделировать все на самом низком
уровне детализации любой информационной системы
• Разные подрядчики могут внедрять информационные
системы со своими моделями данных параллельно. Таким
образом, Вам нужна одна эталонная модель данных (или
как можно меньше)
12. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Принципы создания моделей данных
• Модель данных расширяема и непротиворечива при
добавлении в нее новых сущностей
• В модели данных нет «коротких путей» для быстрой
связи терминов, сущностей и прочего
• Модель данных разрабатывается по четкой
стандартизированной методологии
16. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Примеры перечня разделов
нормативно – справочной информации компании (НСИ)
• Контрагенты
• Договоры
• Виды затрат, статьи оборотов
• Источники финансирования
• Номенклатура и услуги
• Лоты
• Основные средства
• План счетов РСБУ
• Проекты
• Бенефициары
• Склады
• Организационная структура
• Персонал
17. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Пример этапов и сроков работ
Эскизное
проектирование
3 месяца
Регламенты бизнес-процессов, перечень данных, требования к
системе мониторинга и отчетам, регламенты, базовое
подмножество ISO 15926, предварительный дизайн системы,
детальный план проекта внедрения
ЧТЗ на подсистемы и
адаптеры
4 месяца
Шаблоны характеризации, ЧТЗ на реализацию подсистем,
утвержденная модель будущих процессов, описание реализации
процессов в системе, требования к изменению или
расширению системы
Техническое
проектирование и
выполнение работ
8 месяцев
Семантическое хранилище данных и база шаблонов, сервисная
шина, портал характеризации, подсистема мониторинга,
адаптеры, проектная документация, сценарии бизнес-
тестирования системы, сценарии интеграции с другими
системами, план обучения пользователей
Опытная
эксплуатация
9 месяцев
Модернизированное семантическое хранилище данных,
адаптированные регламенты, доработанные компоненты
системы, обученный персонал
Гармонизация
записей справочников
??? месяцев
Записи справочников гармонизированы в соответствии с
ISO15926
18. ЗАО«АМД»,Москва,2013
Возможные цели проекта
Создание организационной и технологической инфраструктуры, которая
обеспечит ведение интеграционных проектов на системном уровне
Модернизация системы НСИ, позволяющая обеспечить ее эффективное
согласование и использование
Обеспечение интеграции ИС Организации и дочерних зависимых Организаций
с использованием современных информационных технологий
Обеспечение единства понятий и сущностей в процессе формирования
консолидированной отчетности Организации, включая подготовку отчетности
для Министерств Российской Федерации, иных органов, осуществляющих
регулирование и надзор за деятельностью Организации
Сокращение ручного труда (в том числе двойного ввода) и связанных с этим
ошибок пользователей при переносе информации между различными ИС
Обеспечение успешного развития информационного ландшафта Общества,
состоящего из систем различных производителей, посредством очистки и
гармонизации НСИ и путем создания независимых от ИС межсистемных
интерфейсов
Повышение общей удовлетворенности и комфорта сотрудников от
использования информационных технологий