8 (800) 234-44-44

Создаём площадки для работы с данными любой сложности

01

Опирайтесь на наш опыт

Используйте накопленную экспертизу МWS и Arenadata по работе с Big Data

02

Экономьте на инфраструктуре

Платите только за используемые ресурсы, масштабируйте при необходимости

03

Интегрируйте данные из разных источников

Собирайте потоки данных из облачных и on-premise сервисов (CRM, ERP, BI), OLTP-систем и IoT-устройств в единую среду

/ Польза для бизнеса

С какими задачами к нам приходят

Быстрая масштабируемость

Продукты легко подстраиваются под растущие объёмы данных вашего бизнеса

Качественная корпоративная BI аналитика

Интеграция с другими облачными и on-premise сервисами (CRM, ERP, системы управления проектами и т.д.) упрощает работу с данными и повышает эффективность бизнес-процессов

Выполнять требования законодательства РФ

Продукты Arenadata внесены в реестр отечественного ПО, Arenadata DB (ADB), Arenadata Hadoop (ADH) и Arenadata QuickMarts (ADQM) имеют сертификацию ФСТЭК

Недостаток экспертизы по работе с данными внутри компании

Команда MWS возьмёт на себя установку и настройку сервиса, вам остаётся только пользоваться

Экосистема продуктов Arenadata в облаке MWS

  • Комплекс решений, развёрнутых в облаке
    – Закрывает весь спектр базовых потребностей для работы с данными
    – Работает с разными нагрузками: от простых операций до сложной аналитики
    – Подходит для работы со структурированными и неструктурированными данными
    – Обеспечивает основу для ad-hoc и near-realtime аналитики
    – Все компоненты совместимы между собой
    Arenadata Hadoop (ADH)

Продукты от Arenadata для работы с данными в облаке MWS

Arenadata DB as a Service

  • Высокопроизводительное хранилище на базе Greenplum
  • Создание корпоративных DWH и поддержка сложных аналитических (OLAP) запросов
  • Горизонтальное масштабирование и поддержка SQL-стандартов

Arenadata Quickmarts as a Service

  • Высокопроизводительная аналитическая СУБД на базе ClickHouse
  • Быстрые витрины данных для BI-отчётности и большого количества потребителей
  • Эффективная обработка и хранение временных рядов, журналов событий, источник данных для машинного обучения

Arenadata Hadoop as a Service

  • Коммерческий дистрибутив Hadoop (HDFS, Spark, Hive и др.)
  • Обработка неструктурированные и полуструктурированные данных в больших объёмах
  • Создание масштабируемых озёр данных (Data Lake) и подключение ML-моделей.

Arenadata Postgres as a Service

  • Корпоративная версия PostgreSQL с дополнительными средствами администрирования и мониторинга
  • Традиционная транзакционная СУБД, поддерживающая несложную OLAP нагрузку
  • Широкое использование в веб- и бизнес-приложениях

Arenadata Streaming as a Service

  • Потоковая обработка, трансформация и загрузка данных на основе продуктов Apache Kafka и NiFi
  • Подходит для построения корпоративной шины данных
  • Приём данных из разных источников, включая базы данных, прикладные приложения и IoT-устройства

Arenadata Catalog as a Service

  • Позволяет организации иметь полное представление о своей data-экосистеме, упрощает поиск данных и обеспечивает прозрачность
  • Улучшение качества данных и соблюдение регуляторных требований
  • Помогает отслеживать происхождение данных (data lineage)
  • Доверьте нам решение экспертных и рутинных задач
    Ваша задача — работать с данными и использовать их для достижения целей. В нашу зону ответственности входит управление IT-инфраструктурой, установка и хостинг продуктов Arenadata для работы с данными, администрирование, обеспечение высокой доступности и соблюдение необходимых стандартов
    BI в облаке MWS

Архитектура

Схема решения - СУБД из облака MWS

Облако MWS и решения от Arenadata помогут вам выстроить полный цикл работы с данными, начиная от их сбора и обработки и заканчивая анализом и использованием для принятия решений.


 

Наша платформа и экспертное сопровождение дадут возможность извлечь максимальную ценность из данных, превратив их в стратегический актив вашего бизнеса.

КЛИЕНТЫ НАМ ДОВЕРЯЮТ

  • Импортозамещение
  • Масштабирование
  • Импортозамещение
    ”
    Клиент столкнулся с проблемой низкой производительности своего on-prem решения для аналитики больших данных. Их инфраструктура не справлялась с растущими объемами данных, что приводило к задержкам в формировании отчетов и принятии решений. Необходимость докупать серверы увеличивала капитальные затраты и усложняла управление инфраструктурой. Переход на Arenadata DB as a Service в облаке не только решил текущие проблемы, но и открыл новые возможности для работы с данными, включая использование машинного обучения для прогнозирования
    Менеджер по продажам MWS
    Задача
    • Окончание поддержки зарубежного решения
    • Требования регулятора для финотчетности
       
    Результат проекта

    на 30% 
    дешевле по сравнению с on-prem 
    решением миграция данных произведена без потерь


    ≥ 30% 
    снижение затрат, связанных с эксплуатацией
    ИТ-оборудования на стороне клиента

     

  • Масштабирование
    ”
    Клиент столкнулся с необходимостью замены западного решения для аналитики данных из-за требований регуляторов и политики импортозамещения. Они искали надежное и производительное решение, которое бы соответствовало всем стандартам безопасности и регуляторным требованиям. Arenadata DB as a Service в облаке обеспечила все необходимые функции для аудита, безопасности данных и соблюдения законодательства, включая сертификацию ФСТЭК
    Менеджер по продажам MWS
    Задача
    • Долгий процесс закупки оборудования под расширения on prem КХД
    • Time-to-market ограничен возможностями и сроками расширения КХД
    • Длительное время работы запросов к КХД ввиду ограниченности ресурсов
       
    Результат проекта
    • Быстрое выделение ресурсов под новые сегменты СУБД – в течение 1 дня
    • Time-to-market не ограничен ресурсами облачной Managed Arenadata DB (ADB)
    • За счет массивно-параллельной работы запросы к СУБД выполняются в кратчайшие сроки

Смотрите наш подкаст с Arenadata

DWH VS Datalake — как выбрать метод хранения данных

Этот выпуск подкаста Pro Данные мы решили посвятить различным методам хранения данных, в том числе в облаке. Вместе с коллегами из Arenadata обсудили, в чём разница между Datalake и DWH, что такое LakeHouse и какие критерии нужно учитывать при выборе архитектуры хранения данных

Смотрите и слушайте где удобно
YouTube Mave Яндекс.Музыка
/ Решим ваши задачи

Последние события