Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Презентация проекта на Всероссийский конкурс инновационных проектов ОБЛАКО ДАННЫХ
Проблемы при работе с данными СБОР Для анализа ситуации и принятия ключевых решений необходим  доступ к релевантным и комп...
Данные - факты и статистика, собираемая для анализа, прогноза и планирования «Данные - это новая нефть» Объем  мирового ры...
Покупка и продажа данных Торговая площадка данными. На продажу данные выставляются с помощью:  Data API  (диалект стандарт...
<ul><li>Высокие затраты </li></ul><ul><li>Сложный процесс  </li></ul><ul><li>Трудоемкая интеграция </li></ul>Текущая струк...
Ответные действия: Конкуренты :  начнут копировать наши технологии Мы :  патентование и эксклюзивные контракты с поставщик...
осень 2011 года бизнес-инкубатор <ul><li>Привлекаем  средства для разработки коммерческой версии </li></ul><ul><li>Формиро...
Команда Ведутся переговоры о присоединении к команде еще двух разработчиков Павел Каштанов , CEO/CTO,  соучредитель Магист...
Презентация проекта на Всероссийский конкурс инновационных проектов ОБЛАКО ДАННЫХ
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

QueryHunter.com :: Презентация для НАИРИТ

Презентация проекта QueryHunter.com для НАИРИТ

  • Login to see the comments

  • Be the first to like this

QueryHunter.com :: Презентация для НАИРИТ

  1. 1. Презентация проекта на Всероссийский конкурс инновационных проектов ОБЛАКО ДАННЫХ
  2. 2. Проблемы при работе с данными СБОР Для анализа ситуации и принятия ключевых решений необходим доступ к релевантным и комплексным данным. Компаниям приходится собирать данные самостоятельно, приобретать их сразу у нескольких поставщиков или заказывать дорогостоящие услуги аналитических агентств. Многие не могут себе это позволить. ОБРАБОТКА Данные поступают в различных форматах. Компании вынуждены содержать целые отделы и закупать высокозатратные системы, чтобы структурировать информацию и привести данные к единому формату. Непрофильные компании не имеют достаточно компетенций в обработке данных, из-за чего ценная информация искажается, портится или теряется. АНАЛИЗ Для комплексного анализа необходимо выявить зависимости между всеми процессами и явлениями. Это сложная задача, для которой требуется доступ к максимально широкому спектру данных. Компании используют только те данные, которые у них есть в наличии. Из-за неполноты данных часто принимаются ошибочные стратегические решения. ДОРОГО - ДОЛГО - ТРУДНО
  3. 3. Данные - факты и статистика, собираемая для анализа, прогноза и планирования «Данные - это новая нефть» Объем мирового рынка продажи данных $ 29 млрд рост: 12% Поставщиков : 750.000 <ul><ul><li>Web- сервисы и приложения </li></ul></ul><ul><ul><li>Системы и устройства </li></ul></ul><ul><ul><li>Компании и агентства </li></ul></ul>Потребителей : 45.000.000 <ul><ul><li>Коммерческие предприятия </li></ul></ul><ul><ul><li>Институты и организации </li></ul></ul><ul><ul><li>Разработчики и исследователи </li></ul></ul>Область применения : <ul><ul><li>Анализ и планирование </li></ul></ul><ul><ul><li>Управление и оптимизация </li></ul></ul><ul><ul><li>Разработка и внедрение </li></ul></ul>
  4. 4. Покупка и продажа данных Торговая площадка данными. На продажу данные выставляются с помощью: Data API (диалект стандарта OData ) , файлов (xml, csv, sql, txt, Excel, Access ), прямого соединения с СУБД (MySQL, Oracle, MS SQL) или облачным хранилищем баз данных Microsoft Azure. Автоматическое объединение данных Объединение (консолидация независимых наборов данных, как вертикально (например, объединение двух баз данных издательств в разном формате от различных поставщиков), так и горизонтально (например, объединение статистики использования фотоаппаратов на фотохостинге со справочником фотоаппаратов, чтобы узнать какой цвет фотоаппарата наиболее популярен) Анализ и визуализация данных Построение интерактивных графиков, трехмерных таблиц и аналитических картографий для удобного восприятия массивов данных. Поиск корреляций между множеством различных источников. Хостинг данных и удаленный доступ Размещение данных на сервере QueryHunter и организация удаленного контролируемого доступа. Услуга необходима в тех случаях, когда требуется обеспечить постоянный доступ к данными для собственных нужд, для партнёров или для клиентов. Модель DaaS (data-as-a-service, данные как услуга ) Решение QueryHunter – облако данных
  5. 5. <ul><li>Высокие затраты </li></ul><ul><li>Сложный процесс </li></ul><ul><li>Трудоемкая интеграция </li></ul>Текущая структура рынка Новая структура рынка <ul><li>Оптимизированные затраты </li></ul><ul><li>Автоматические процедуры </li></ul><ul><li>Форматирование и консолидация </li></ul>25% от продажи данных, плата за услуги хостинга и дополнительные сервисы Новая бизнес-модель и коммерциализация
  6. 6. Ответные действия: Конкуренты : начнут копировать наши технологии Мы : патентование и эксклюзивные контракты с поставщиками Результат : успеем занять лидирующую позицию в своей нише Конкурентоспособность <ul><li>Аналитические и маркетинговые агентства </li></ul><ul><li>Недостатки: Ограниченные источники данных и отсутствие прямых источников делает сервис нерелевантным </li></ul><ul><li>Data marketplace сервисы </li></ul><ul><li>Недостатки: Сложный, долгий и дорогостоящий процесс размещения. Ручная настройка и узкая специализация. Отсутствие технических решений по консолидации и управлению данными </li></ul><ul><li>Отличия Queryhunter : </li></ul><ul><li>Новая рыночная ниша </li></ul><ul><li>Уникальная технология </li></ul><ul><li>Опытная команда </li></ul>Патенты
  7. 7. осень 2011 года бизнес-инкубатор <ul><li>Привлекаем средства для разработки коммерческой версии </li></ul><ul><li>Формирование команды разработчиков </li></ul><ul><li>Закупка оборудования </li></ul><ul><li>Операционные расходы </li></ul>Этапы развития проекта Проработка технологии Формирование команды Планирование бизнеса Запуск проекта
  8. 8. Команда Ведутся переговоры о присоединении к команде еще двух разработчиков Павел Каштанов , CEO/CTO, соучредитель Магистр техники и технологий, ТГТУ / МИЭТ <ul><li>Разработчик с многолетним опытом создания высоконагруженных веб-приложений, автор ряда инженерных решений и научных исследований. Опыт управления коллективом разработчиков. </li></ul><ul><li>Автоматизация документооборота для ВМФ (НИИ ЦПС) </li></ul><ul><li>Систему диагностики заболеваний на основе кластерного и статистического анализа </li></ul><ul><li>Автоматизированные системы интеллектуального движения в МИЭТ </li></ul><ul><li>Высоконагруженное веб-приложения PreisZeiger для QuickTerm West GmbH </li></ul>Александр Ковалев , Business Development, соучредитель Опытный менеджер, умеет организовать работу, найти необходимые ресурсы, подобрать сотрудников. Некоторое время был разработчиком. Управлял персоналом нескольких предприятий, организатор ряда интернет-проектов. Опыт работы 6 лет. Иван Шмелев , Стратегия и планирование К.т.н . в Телекоммуникации, MBA в Стратегия и Финансы Двенадцать лет в развитии и управлении бизнесом. Возглавлял департамент Стратегического планирования в ряде мировых компаний. Журналист и публичный оратор на международных конференциях. Опыт в запуске и развитии стартапов
  9. 9. Презентация проекта на Всероссийский конкурс инновационных проектов ОБЛАКО ДАННЫХ

×