Data engineering и бизнес-аналитика

У вас накопилось много данных, но непонятно, как извлечь из них пользу для бизнеса? Дата инженеры и бизнес-аналитики Аркадии помогут вам достичь ваших стратегических целей, используя мощные инструменты анализа данных.

Что такое

data engineering?

Data engineering (инженерия данных) — это наука о том, как собирать, хранить, обрабатывать и визуализировать данные, а также о методах предоставления доступа к этим данным.

Что такое

бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика (business intelligence, BI) — это набор технологий, подходов и практик, которые помогают превратить набор данных в значимую для принятия решений информацию.

Что мы делаем

1
Анализируем данные и делаем выводы

Чтобы сделать анализ данных частью бизнес-процессов, нужно разработать сценарии их применения, стратегию и план действий. Это кропотливая работа, особенно если данные не приведены к единому формату (как это обычно бывает). Мы поможем вам сделать этот важный первый шаг.
2
Создаём единое хранилище данных для аналитики

В компании накапливается большое количество данных, которые хранятся в разнообразных информационных системах. Из них сложно извлекать ценную информацию. Чтобы решить эту проблему, мы собираем все источники данных в один репозиторий.
3
Разрабатываем понятные интерактивные отчёты

Качество анализа данных очень зависит от визуализации. Чем лучше подготовлены данные, тем проще сделать из них правильные выводы. Поэтому мы помогаем нашим клиентам создавать интерактивные онлайн-отчёты.
4
Автоматизируем

Любая деятельность может быть разбита на множество отдельных бизнес-задач. Для принятия эффективных управленческих решений важно правильно понимать проблемы бизнеса и полагаться на актуальные, проверенные данные. Чтобы этого добиться, мы автоматизируем сбор данных для анализа и обеспечиваем контроль их качества.
5
Объясняем сложные вещи простыми словами

Полученные знания могут быть полезны только в том случае, если они полностью понятны бизнес-пользователям. Мы умеем находить правильные слова, чтобы объяснять сложные технические процессы/понятия/явления/проблемы коротко и ясно.

Основные этапы работы с данными

1
Сбор

Сбор информации из различных программных комплексов, лог‑файлов, пользовательского контента, с сенсоров и приборов.
2
Передача и хранение

Конфигурирование потоков данных, конвейеров и ETL‑процессов; создание хранилищ структурированной (базы данных) и неструктурированной (документы, изображения, видеофайлы) информации.
3
Трансформация

Очистка данных, выявление аномалий, унификация данных из разных источников.
4
Визуализация

Подготовка данных к анализу при помощи Power BI, Tableau, Spotfire, Qlik и других инструментов