Блог

Сегодняшний рынок BI-систем в России формируется стремительно: бизнес активно переходит от ручного анализа к гибким платформам, которые легко адаптируются под любую корпоративную задачу. Российские BI-системы становятся не просто альтернативой западным решениям, включая популярный Power BI, но и демонстрируют достойный функционал, объединяя качественную визуализацию данных и удобные инструменты для аналитики. Сейчас мы стоим на пороге глобальных перемен — аналитические сервисы в 2025 году обещают еще больше автоматизировать рутину, позволяя компаниям быстро принимать решения, основываясь на достоверных фактах.

В современном мире информация стала одним из самых ценных ресурсов, и без данных успешный бизнес просто не сможет существовать. Поэтому важно уметь грамотно анализировать информацию, чтобы принимать взвешенные решения. Одним из полезных инструментов для работы с данными является язык запросов DAX. Если вы хотите узнать больше о том, что представляет собой этот инструмент и как он может помочь вашему бизнесу, в этой статье мы расскажем о его основных возможностях и покажем, как он может повысить эффективность вашей работы.

В эпоху стремительного роста объемов данных компании все чаще сталкиваются с задачей эффективного управления и анализа информации. Одной из технологий, позволяющих достичь высокой точности и актуальности сведений, является Change Data Capture (Захват изменений данных). Этот метод активно используется для фиксирования изменений в базах данных и их интеграции в различные бизнес-системы, такие как аналитические платформы, ETL-процессы и хранилища данных. Сегодня мы подробно разберем, что это такое, как он работает, его примеры использования, преимущества и возможные ограничения.

Интеграция источников данных  в единую систему или структуру становится ключевым фактором, определяющим успех предприятий в наши дни. В условиях растущего объема информации и необходимости быстрого принятия решений, объединение разрозненных данных в единую систему позволяет бизнесу адаптироваться к изменениям рынка, оптимизировать процессы и предоставлять клиентам качественные услуги.

Данные стали новой валютой бизнеса. От скорости и точности их обработки зависит успех компании, будь то обработка транзакций в онлайн-магазине или построение долгосрочных прогнозов для управления запасами. В основе работы с данными лежат две ключевые технологии — OLTP и OLAP.

Современный бизнес сталкивается с огромными объемами данных, поступающими из различных источников: транзакционные системы, CRM, ERP и IoT-устройства. Чтобы извлечь ценную информацию из этих потоков, организации используют ЕТЛ. Если вы ранее не сталкивались с подобными технологиями, то у вас возникнет вопрос о том, как расшифровывается ETL. Это аббревиатура для Extract, Transform, Load (извлечение, преобразование, загрузка). Простыми словами — это комплекс процедур, который подготавливает ценные сведения для аналитических систем и BI-инструментов. Рассмотрим, как устроены ETL-процессы, в чем их преимущества, и где они находят применение.

Организации сегодня сталкиваются с растущими объемами информации, что требует новых подходов к ее хранению и обработке. Одним из таких решений является Data Lakehouse, объединяющий преимущества классических хранилищ и озер данных. Этот подход позволяет эффективно управлять структурированной и неструктурированной информацией, обеспечивая быстрый доступ к аналитике.

Корпоративные информационные системы становятся все сложнее, поэтому сегодняшний бизнес понимает необходимость поиска и использования надежных инструментов обмена данными.

В реалиях, где информация становится новым топливом для любого предприятия, принятие решений, основанных на анализе различных ключевых сведений, является не просто модным трендом, а необходимостью. Data-driven подход позволяет адаптироваться к меняющимся условиям, минимизировать риски и добиваться максимальной эффективности.