Разработка ПО

Big Data

Скачать PDF

Проектирование и внедрение платформ Big Data: Data Lake, Lakehouse, конвейеры данных (batch, stream), каталоги и управление данными, безопасность, self‑service аналитика и MLOps – on‑prem, в облаке или гибридно.

Кому?

Банки и страхование, ритейл и маркетплейсы, телеком, производство и нефтегаз, транспорт, медиа, госсектор. Компании с большим числом источников и высокими требованиями к скорости и масштабу аналитики.

Для компании, которой нужно

Единое хранилище данных и «единую версию правды».

Ускорить аналитическую отчетность и внедрить real‑time витрины.

Снизить стоимость хранения и обработки больших массивов.

Перейти на отечественные, импортонезависимые платформы данных.

Как?

Аудит и целевая модель данных, приоритизация кейсов.

Проектирование Data Lake, Lakehouse и DWH‑витрин.

Интеграция источников: ETL/ELT, CDC, потоковая обработка.

Каталог, качество данных, доступ и безопасность.

BI/ML‑интеграция, self‑service, витрины KPI.

Эксплуатация, оптимизация затрат и производительности.

Эффекты внедрения

с недель до часов и минут.

Сокращение time‑to‑insight с недель до часов и минут.
в 3-10 раз

Ускорение загрузок и отчетности в 3-10 раз.
20-40%

Снижение совокупной стоимости владения платформы данных на 20-40%.
99,95%

Доступность 99,95%, масштаб x10 по объему и источникам.

Архитектура и интеграции

Data Lake/Lakehouse + витрины DWH под BI и продукты.

Потоковая шина событий и очереди сообщений.

ETL/ELT‑конвейеры и каталог и линейность данных.

Интеграции с ERP, CRM, аналитикой, ML и хранилищами логов.

Почему АСТ

Полный цикл: от бизнес‑кейса и экономики до эксплуатации.

Вендор‑нейтральный подход, опыт миграций без простоя.

Методология Data Governance и безопасность по регуляторным нормам.

Обучаем команды заказчика, передаем практики и поддержку.

Стоимость услуг определяется индивидуально. Минимальная стоимость определяется тарифной ставкой одного специалиста компании в пределах 3 800 — 7 500 рублей в час