Arenadata – экосистема для работы с большими данными
Arenadata — российская платформа для хранения, анализа и потоковой обработки больших данных. Решение построено на открытых технологиях и предназначено для создания корпоративных DWH и Data Lake, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость.
Платформа объединяет инструменты для аналитики, хранения и AI/ML-задач, позволяя работать с петабайтами данных в реальном времени и обеспечивая импортонезависимость от зарубежных решений.
Ключевые возможности
Arenadata Streaming
Инструменты для потоковой обработки и анализа событий в реальном времени
Arenadata Hadoop
Распределённое хранилище для структурированных и неструктурированных данных
Arenadata Streaming
Инструменты для потоковой обработки и анализа событий в реальном времени
Arenadata DB – MPP-СУБД для SQL
Аналитика на больших объёмах данных
Интеграция с BI и ETL
Инструментами — поддержка Tableau, Power BI, Qlik, Apache Spark, Airflow
Совместимость с российскими ОС и аппаратными платформами
Astra Linux, РЕД ОС, серверы «Эльбрус» и др
Поддержка AI/ML-задач
Инструменты для потоковой обработки и анализа событий в реальном времени
Преимущества для вашего бизнеса:
Импортонезависимость
отсутствие зависимости от санкционных рисков и зарубежных лицензий
Высокая производительность
параллельная обработка больших массивов данных с минимальными задержками
Гибкость и масштабируемость
расширение кластера без остановки системы, работа с любыми типами данных
Экономическая эффективность
снижение совокупной стоимости владения по сравнению с классическими DWH
Поддержка сложных сценариев аналитики
от отчётности до real-time аналитики и предиктивных моделей
Соответствие требованиям РФ
сертификация и поддержка отечественного ПО и инфраструктуры. Типовые сценарии применения
Сценарии применения:
Корпоративное хранилище данных (DWH)
консолидация информации из ERP, CRM, сервисных систем и внешних источников для формирования единой управленческой отчётности
Потоковая аналитика в реальном времени
обработка событий (транзакции, клики, обращения, датчики IoT) с минимальной задержкой для мгновенной реакции бизнеса
Data Lake для хранения разнородных данных
централизованный сбор структурированных и неструктурированных данных (логи, сенсорные данные, мультимедиа) для последующего анализа
Предиктивная аналитика и машинное обучение
подготовка и хранение больших датасетов, обучение моделей ML/AI и их эксплуатация на промышленных данных
Отчётность и регуляторный комплаенс
автоматизированное формирование сложных отчётов, необходимых для регуляторов и внутренних служб компании
Advanced Analytics / Big Data Sandbox
создание «песочницы» для дата-сайентистов и аналитиков, которые экспериментируют с гипотезами, моделями и алгоритмами на живых данных
Оптимизация затрат на инфраструктуру данных
постепенный переход от традиционных DWH систем к масштабируемой платформе
