РусEng
IT Аутсорсинг Разработка ПО Обработка и анализ данных
Следить за новостями

Будьте в курсе IT событий

Подпишитесь на новости прямо сейчас

Обработка и анализ данных

Данные - это неотъемлемая часть любого бизнеса, поэтому спектр наших услуг начинается с обработки и анализа информации. Мы готовы помочь нашим клиентам выбрать наиболее эффективный способ структурирования и обработки данных в соответствии со спецификой их бизнес-процессов.

Наиболее типичные задачи этого направления:

Быстрые решения

Часто складываются ситуации, когда на системный подход к автоматизации уже не остается времени. Только для подготовки полноценного описания процесса и выбора решения может потребоваться несколько месяцев, в то время как задачу требуется решить в течение нескольких недель или даже дней.

Чтобы успешно выполнить такие проекты, мы используем специальный подход с короткой стадией формализации, средства быстрой разработки, шаблоны и стандартные решения.

Тем не менее, даже предлагая способ оперативного решения задачи, мы всегда думаем о перспективах этого решения и возможностях усовершенствования проекта.

Мы ожидаем сертификации на получение статуса официального партнера Microsoft в области Information Worker Solutions/Personal Productivity Solutions в качестве подтверждения своего опыта в данном направлении.

Анализ данных

Под анализом данных в большинстве случаев понимаются достаточно простые вопросы - разработка отчетов, визуальных представлений, проведение расчетов над массивами данных.

Более глубокий уровень обработки данных включает в себя анализ и поиск закономерностей в данных (data mining). Цель такого подхода состоит в выявлении скрытых правил и закономерностей в наборах данных, которые трудно получить, анализируя информацию на основании заранее сформулированных правил. В конечном итоге, такой подход позволяет получить большую отдачу от собранной информации, и, следовательно, принять более точные и своевременные решения.

Интеграция данных

Часто для анализа данных требуется объединение нескольких источников информации (например, отчетов из нескольких корпоративных информационных систем). Такие данные могут иметь разные представления. Кроме того, может потребоваться использование внешних источников данных, которые, тем более, могут обладать разными форматами и требовать согласования.

Также близки к этой задаче вопросы миграции данных (например, переноса данных в новую систему), экспорта и импорта данных.

Яндекс.Метрика

Закрыть