Юниверс Data Governance – управление данными
Юниверс Data Governance поможет вам и вашей организации:
- Существенно ускорить предоставление качественных данных через их описание и разметку, поиск, прослеживаемость (data lineage) и оценку качества.
- Организовать конвейер обработки запросов на данные.
Решаемые бизнес-задачи
Сценарии использования
- Обработка запросов на предоставление данных (подход DataOps)
- Поиск ранее созданных наборов данных
- Описание данных компании через каталог данных
- Организация описаний данных в виде логической и физической модели данных
- Описание бизнес-терминологии в виде концептуальной модели данных через бизнес-глоссарий
- Кратное снижение временных затрат на поиск информации, способов преобразования, источников данных
Преимущества решения
- Эффективное выявление и связывание информационных активов: сканирование физических метаданных, разметка данных с построением связей между метаданными, построение концептуальной модели (бизнес-глоссария), построение и проектирование логической модели, связывание всех слоев моделей данных
- Существенное ускорение в предоставлении бизнесу качественных данных
- Единое управление глоссарием (концептуальная модель) и каталогом данных (физическая и логическая модели)
- Удобный пользовательский интерфейс
- Пользовательские, расширяемые сканеры метаданных
- Применение ИИ — снижает нагрузку на пользователей и упрощает выполнение рутинных задач (построение логической модели, описание терминов, разметка данных)
- Расширение функционала через продукты платформы управления данными AIDP от DIS Group
- Создание конвейера по управлению запросами на данные и отчеты
Ваши результаты после внедрения
Как Юниверс DG поможет в задачах
Юниверс DG – это критически важный инструмент Data Governance, который выходит за рамки простого хранения. Система обеспечивает прозрачность, контроль и единое понимание данных по всей организации, позволяя всем подразделениям работать эффективно и принимать стратегические решения на основе точной информации.
Директор по управлению данными, CDO — Chief Data Officer
- Планирование связности систем между собой — для сокращения избыточности данных, повышения согласованности данных в бизнес-системах
- Определение ценности данных для снижения затрат на подготовку данных, планирование инфраструктуры для сбора, интеграции и использования данных в перспективе
- Планирование time-to-market: определение процедуры реакции на изменения и процедур от подготовки данных к получению отчётности пользователями (для принятия ими решений)
Директор по информационной безопасности, CISO — Chief Information Security Officer
- Планирование связности систем между собой — для сокращения избыточности данных, повышения согласованности данных в бизнес-системах
- Планирование time-to-market: определение процедуры реакции на изменения и процедур от подготовки данных к получению отчётности пользователями (для принятия ими решений)
Директор по информационным технологиям, CIO — Chief Information Officer
- Планирование связности систем между собой — для сокращения избыточности данных, повышения согласованности данных в бизнес-системах
- Определение ценности данных для снижения затрат на подготовку данных, планирование инфраструктуры для сбора, интеграции и использования данных в перспективе
- Планирование time-to-market: определение процедуры реакции на изменения и процедур от подготовки данных к получению отчётности пользователями (для принятия ими решений)
Директор по управлению данными, CDO – Chief Data Officer
- Анализ источников данных, происхождения данных, зависимостей (data lineage) для быстрого формирования отчетности
- Разрешение неопределенностей и некорректностей в определении терминов при построении (постановке задач на создание) отчетов
- Разрешение несогласованности данных
- Оценка качества данных
Функциональный менеджмент
- Быстрое получение точной и удобной отчетности — быстрая реакция на изменения внешней среды и целей компании
- Полный доступ к разным источникам данных, которые используют продажи, маркетинг, финансы, производство, логистика, обслуживание
Аналитики
- Возможность оперативно собрать или получить исходные данные для анализа
- Возможность работать с данными высокого качества или эффективно устранять проблемы качества данных
Директор по информационным технологиям, CIО – Chief Information Officer
- Возможность анализ структур данных бизнес-приложений, использующихся в компании — поиск точек интеграции, способов согласования данных (например, через внедрение MDM-систем), интеграции бизнес-приложений
- Контроль доступа к данным
Информационная безопасность, CISO – Chief Information Security Officer
- Анализ источников и происхождение данных
- Анализ по правам на доступ к данным
- Маркировка и анализ критичности, существенности и чувствительности данных
- Определение рисков, связанных с данными
- Определение стоимости рисков и мероприятий по смягчению рисков
Юниверс DG входит в платформу AIDP – интеллектуальную платформу управления данными компании DIS Group
Узнать большеИз чего состоит Юниверс DG
Поиск
Поиск
- Мощные поисковые возможности: переиспользование запросов, полнотекстовый или нечеткий поиск объектов, с учетом ошибок и морфологии языка
- Мультикритериальный поиск, сотни фильтров и применение синонимов
Карточка объекта
Карточка объекта
- Ведение карточки термина или ключевого элемента данных, описаний и иерархий, которая включает в себя актуализацию и жизненный цикл актива
- Версионность, детальная история изменений с возможностью анализа изменений за конкретный период, ведение черновиков
- Ведение других объектов концептуального уровня: политики, регламенты, проекты, процессы с привязкой документов и ссылок
- Описание структуры данных и графа связей (потоков данных) — формирование data lineage
Мониторинг качества данных
Мониторинг качества данных
- Бесшовная интеграция с системами управления качеством данных
- Мониторинг качества данных по любым объектам метаданных
- Любые метрики качества данных и профилирование данных
- Графики изменения уровня качества данных по каждому объекту
ИИ-ассистент
ИИ-ассистент
- Упрощение ручных операций с помощью искусственного интеллекта
- Генерация детальных описаний терминов и КЭД по их наименованиям
- Генерация SQL-запросов для обращения к данным выбранной системы на основе запроса на естественном языке
- Генерация отчетов, их расшифровка или пересборка с новым вводными
Из чего состоит Юниверс DG
Поиск
Поиск
- Мощные поисковые возможности: переиспользование запросов, полнотекстовый или нечеткий поиск объектов, с учетом ошибок и морфологии языка
- Мультикритериальный поиск, сотни фильтров и применение синонимов
Карточка объекта
Карточка объекта
- Ведение карточки термина или ключевого элемента данных, описаний и иерархий, которая включает в себя актуализацию и жизненный цикл актива
- Версионность, детальная история изменений с возможностью анализа изменений за конкретный период, ведение черновиков
- Ведение других объектов концептуального уровня: политики, регламенты, проекты, процессы с привязкой документов и ссылок
- Описание структуры данных и графа связей (потоков данных) — формирование data lineage
Мониторинг качества данных
Мониторинг качества данных
- Бесшовная интеграция с системами управления качеством данных
- Мониторинг качества данных по любым объектам метаданных
- Любые метрики качества данных и профилирование данных
- Графики изменения уровня качества данных по каждому объекту
ИИ-ассистент
ИИ-ассистент
- Упрощение ручных операций с помощью искусственного интеллекта
- Генерация детальных описаний терминов и КЭД по их наименованиям
- Генерация SQL-запросов для обращения к данным выбранной системы на основе запроса на естественном языке
- Генерация отчетов, их расшифровка или пересборка с новым вводными
Истории успеха внедрения Юниверс DG
Посмотреть все истории успехаНефтегазовый сектор и энергетика
Корпоративная дата-платформа – единый конвейер по работе с данными
ПосмотретьКорпоративная дата-платформа – единый конвейер по работе с данными
Цели
- Создание и внедрение единой платформы по работе с данными на базе отечественных разработок
- Оптимизация процессов обработки и анализа данных
- Повышение эффективности работы компании и качества принимаемых решений
- Снижение стоимости проектов за счет использования инструментов и инфраструктуры платформы
Результаты
- Ускорение time-to-market (время от запроса на отчет до его готовности) на более, чем 40%
- Ускорение выдачи данных до 4 часов с момента запроса
- Экономия бюджета и времени на сопровождение процессов работы с данными
- Снижение дублирования загрузки данных из источников
- Ускорение получения доступа к наборам данных для самостоятельного анализа бизнесом через сквозную ролевую модель
- Внедрен конвейер по работе с данными: от загрузки данных до подготовки витрин, проверки качества, каталогизация и описание данных, публикация данных в витринах магазина данных, создание аналитических приложений
- Для снижения трудозатрат внедрены: шаблоны разработки, ролевая модель доступа, быстрое подключение источников, разработаны регламенты, инструкции и программы обучения. Для стабильности платформы реализованы аналитические приложения от мониторинга ПО до объемов наполнения платформы
Ритейл
Внедрение платформы управления данными Magnit Data
ПосмотретьВнедрение платформы управления данными Magnit Data
Цели
Повысить эффективность компании:
- Обеспечение прозрачности информационных активов и знаний о них.
Это позволило ускорить поиск данных, сократить время на анализ происхождения данных и импакт-анализ, ускорить внедрение изменений - Повышение доверия к существующим наработкам и создания условий их переиспользования.
Это позволило снизить затраты на дублирующие разработки, сдерживать расширение «теневого» ИТ и ускорить получение бизнесом желаемых информационных активов - Разделение ответственности за данные, повышение качества данных
Результаты
Всего за 6 месяцев со старта проекта были уже получены следующие активы:
- 5700+ описанных информационных активов (справочников, витрин КХД, отчетов)
- 250 утвержденных с бизнесом терминов бизнес-глоссария; 3 описанных предметных области
- Более 10 подключенных систем
- 7 миллионов отсканированных и каталогизированных объектов данных, по которым можно анализировать data lineage и влияние изменений
- Разработано 75 проверок качества данных
- Утверждено и опубликовано 7 внутренних-нормативных документа, включая политику по управлению качеством данных
Получили ежемесячную базу пользователей новых инструментов в размере 1000 сотрудников, которые создают более 5000 запросов на поиск данных ежемесячно.
Решения от DIS Group используют
Интеграция с другими системами
- Плюс7 ФормИТ
- Плюс7 Сканеры метаданных
Сертифицировано в РФ
Техподдержка
- 1, 2, 3 линия поддержки
- Несколько уровней поддержки: премиальная, расширенная
- Доступ к обновлениям системы
- Регистрация обращений через портал
- Время реакции на критические ошибки — 1 час, 24/7
- Время предоставления решений (обходных решений) — 4 часа, 24/7 (для премиальной поддержки)
Решение поставляется совместно с Плюс7 Сканеры Метаданных
Продукт предназначен для выполнения процедур сканирования источников данных: баз данных, систем хранения данных, преобразований и передачи, визуализации данных.
- Автоматические выявление метаданных (структур, процессов) и перенос в систему Юниверс DG по расписанию или по запросу
- Поддержка всех основных систем классов СУБД, озер данных и Data Lakehouse
- Поддержка систем классов BI, ETL, Data Quality
- Детализация до уровня полей и трансформаций данных
Сканеры
Юниверс DG работает совместно со сканерами. После сканирования систем, полученные метаданные загружаются в систему Юниверс DG и содержат собственные типы активов и связей, которые доступны для дальнейшей настройки и редактирования внутри системы. Ниже представлен перечень подключаемых сканеров.
СУБД (структуры и скрипты SQL)
СУБД (структуры и скрипты SQL)
- PostgreSQL любых производителей (Postgres Pro, Аренадата, СберТех Pangolin, Astra Tantor и т. д.)
- Greenplum любых производителей (TData, Аренадата GreenGage/ADB и т. д.)
- ClickHouse любых производителей
- Cassandra
- MS SQL Server
- Oracle
- SAP HANA
- Sybase
- Teradata
- JDBC
- HIVE
Системы
Системы
- 1С
- Любые системы через custom-сканер
Файловые системы
Файловые системы
- HDFS любых производителей (Аренадата, Cloudera, TData)
- S3 любых модификаций (MINIO, CEPH, Закрома, Amazon)
- OneDrive
- Sharepoint
- Стандартные файловые системы Windows/Linux
ETL-инструменты и другие средства интеграции
ETL-инструменты и другие средства интеграции
- ФормИТ/FormIT
- ФормИТ на Hadoop / FormIT on Hadoop
- dbt
- Apache NiFi и его форки от любых производителей (ADStreaming, TData, Атом-Мост и т. д.)
- Apache Airflow и его форки от любых производителей
- Apache Kafka
- BI-инструменты: LuxMS BI
- PIX BI
- Форсайт
- Fine BI
- QlikSense