СВЯЗАТЬСЯ С ЭКСПЕРТОМ

Data Lakehouse, ETL и миграция — единая платформа данных на вашем оборудовании

Проектируем и внедряем платформы данных для enterprise: от миграции legacy-БД до Data Lakehouse с real-time ETL. On-premise, на территории РК, с полной локализацией по КВОИКИ. IBM Db2, watsonx.data, Pure Storage FlashBlade.
Оценить миграцию данных
Скачать whitepaper: локализация КВОИКИ
Три тупика, в которые упирается enterprise без единой платформы
Данные есть, но они разрознены, несовместимы и неуправляемы. Каждый отдел строит свой «data swamp» — а бизнес не может получить единую картину.
15+ систем
  • Data silos: данные заперты в отделах

ERP не видит данные SCADA. MES не связан с HR. Финансы получают отчёт через 3 недели после закрытия периода, потому что данные собираются вручную из 15+ источников. Каждый отдел хранит «свою правду» — и ни одна из них не полная.

3+ недели

Отчётность: ручная, долгая, ненадёжная


CFO получает управленческий отчёт спустя 3 недели. Данные копируются через Excel, агрегируются вручную, не имеют audit trail. Каждый отчёт — одноразовый артефакт, который невозможно воспроизвести. Решения принимаются на устаревших данных.

Штрафы

КВОИКИ: данные не локализованы


Часть данных обрабатывается за пределами РК — в облаках без контроля. Нет data lineage, нет каталога, нет аудита доступа. При проверке КВОИКИ невозможно доказать, где хранятся данные и кто к ним обращался.

Пять слоёв платформы данных — от ingestion до governance
Каждый слой решает конкретную задачу. Вместе — полный data stack на вашем оборудовании, без зависимости от облаков и с полной локализацией.
  • Ingestion: ETL и Streaming
    Сбор данных из всех источников: SCADA, IoT, ERP, MES, Excel, API. Batch ETL для исторических данных. Real-time streaming через Kafka для операционных метрик. CDC (Change Data Capture) для инкрементальной синхронизации БД. IBM DataStage — enterprise-класс ETL с визуальным дизайнером пайплайнов и 200+ коннекторов.
  • Storage: Data Lakehouse
    Единое хранилище для структурированных и неструктурированных данных. IBM watsonx.data — open Lakehouse на Iceberg + Presto: SQL-запросы к raw-данным без перемещения. Db2 Warehouse — для mission-critical транзакционных нагрузок. Pure Storage FlashBlade — all-flash хранение для петабайтных объёмов с пропускной способностью 75 ГБ/с.
  • Processing: качество и трансформация
    Data profiling: автоматический анализ качества и аномалий. Data Quality rules: валидация, дедупликация, стандартизация. Spark — для тяжёлых batch-трансформаций на IBM Power (до 4× быстрее, чем на x86 для data-intensive нагрузок). Результат: данные, которым доверяет CFO.
  • Serving: аналитика и потребители
    Подготовленные данные доступны через SQL, API, ODBC/JDBC для любых потребителей: BI-дашборды (Power BI, Qlik), AI/ML-модели (/solutions/industrial-analytics), ERP-системы (/solutions/business-apps), ad-hoc запросы аналитиков. Единый data catalog — каждый пользователь находит нужные данные за минуты, а не дни.
  • Governance: управление и КВОИКИ-compliance
    Data lineage — отслеживание, откуда пришли данные и как трансформировались. Каталог данных — бизнес-глоссарий, метаданные, классификация по чувствительности. Маскирование ПД для аналитики. Аудит доступа — кто, когда, какие данные запрашивал. Полная документация для аудита КВОИКИ и закона о ПД РК.
От аудита данных до production Lakehouse за 5 этапов

2-4 недели
Аудит данных

Инвентаризация источников, оценка качества, mapping бизнес-процессов


2-3 недели

3-6 недель
Архитектура

Целевая модель данных, ETL-пайплайны, governance-политики, hardware-спецификация

3-5 недель

4–16 недель
Миграция

Поэтапный перенос: test → staging → production. Верификация целостности на каждом этапе

4-12 недель

по плану
Интеграция

Подключение потребителей: BI, AI/ML, ERP. Настройка ETL-расписания и мониторинга


2–4 недели
Полный кейс
Все проекты по инфрастуктуре
📡 Источники (было)
15 систем: Oracle · 1C · SCADA × 4 · MES × 4 · Excel × 3 · HR
💾 Data Lakehouse (стало)
Единое хранилище на IBM watsonx.data + Pure FlashBlade//S (120 TB raw → 40 TB сжатых)
📊 Потребители
BI-дашборды (Power BI), управленческая отчётность, AI/ML pipeline, ad-hoc аналитика
Вендоры в решении платформ данных
Оборудование IBM и Pure Storage — физический фундамент. Софтверный стек IBM — единая платформа от ingestion до governance. Open-source — где он лучше.
.
.
.
.
Частые вопросы
Ответы на то, что обычно спрашивают до первой встречи
Готовы навести порядок в данных?
Начните с аудита данных: мы оценим текущие источники, качество, gaps и подготовим архитектуру целевой платформы с расчётом TCO.
Оценить миграцию данных
Связанные разделы

Кибербезопасность

Защита инфраструктуры: NGFW, SOC, сегментация IT/ОТ.

1

Серверы, СХД, сети и Edge

IBM, Pure Storage, Cisco, Dell — best-of-breed под каждый слой.

2

Проекты

.Кейсы модернизации с метриками и архитектурами.

3

Партнёры

IBM, Pure Storage, Cisco, Dell - статусы и компетенции.

4