Технологии компании

В современном мире скорость увеличения объема данных постоянно растет, увеличивается число различных сервисов и их пользователей. При этом требования для обработки, принятия решения постоянно повышаются. Особенно это касается критически важных систем и задач. И роль машинного обучения при построении и эксплуатации различных систем и сервисов постоянно растет.

Благодаря росту вычислительной мощности технологии машинного обучения, которым уже более 30 лет, начинают становиться быстрыми, понятными и востребованными. Спектр применения технологий машинного обучения весьма обширен: здесь и различные алгоритмы анализа данных, и нейросети.

Специалисты "Data Instruments" постоянно решают интересные запросы от наших клиентов, которые стремятся увеличить производительность, уменьшить время принятия решений и увеличить качество данных. Здесь технологии машинного обучения и искусственный интеллект могут перенимать опыт реальных пользователей, анализировать данных и предлагать новые более варианты решения рутинных задач.

Крупные компании постоянно оперируют огромными объемами данных в различных приложениях - именно из-за количества информации зачастую и возникает рядом проблем при поиске. К тому же, часто данные организованы так, что фрагменты информации об одном проекте, партнере или продукте распределены по разным системам. Часть ключевой бизнес-информации, например, сведения о клиентах, поставщиках, продуктах и материалах, может быть недоступен достаточно оперативно из-за его расположения в системе компании. Все эти факторы чрезвычайно снижают эффективность применения данных, а зачастую приводит к потере информации и созданию новых копий данных - таким образом, время поиска необходимых данных и объемы памяти, используемые системами компаний, увеличиваются.
Сотрудники "Data Instruments" имеют богатый опыт построения систем, основанных на передовых и всемирно признанных решениях в этой области, таких как Informatica, Oracle, IBM, SAP, UniData, SAS. На протяжении 15 лет, специалисты «Дата Инструментс» реализовали крупные проекты по внедрению решений класса MDM (Master Data Management, управление мастер-данными) и управлению качеством данных (Data Quality), Data Governance, участвовали в проектах построения беспрецедентных по сложности и масштабу Витрин данных и агрегации данных из различные источников. Команда “Дата Инструментс» является одной из наиболее опытных и профессиональных в области работы с большими массивами данных и создания на их основе различных функциональных решений не только в России, но и на мировом рынке, что подтверждается участием в многочисленных международных проектах. Также, специалисты “Data Instruments” участвовали в разработке всемирно признанных решений в области управления данными, таких как Informatica, ЮниДата, что позволило собрать не только технологические знания, опыт в проектировании, разработке и контроле качества информационных систем, но и сформировать уникальную экспертизу по внедрению решений на российском и зарубежных рынках.

Деятельность любого разработчика – или компании разработчиков - как правило, неразрывно связана с постоянной необходимостью оперативно анализировать терабайты и петабайты различных данных. Для того, чтобы ускорять и облегчать работу проектов, основанных на потоковой обработке данных из различных источников, могут быть использованы различные способы, в том числе, пакетная и потоковая обработки.
Для решения индивидуальных задач можно применять тот или иной метод: потоковая обработка чрезвычайно эффективна в тех случаях, когда время имеет приоритетное значение, а пакетная обработка в тех случаях, когда все данные уже собраны в одном хранилище и готовы к тестированию модулей. Однако для решения глобальных вопросов, эффективней всего оба этих метода работают вместе – например, анализ, произведенный с помощью потокового процесса, результат которого возможно проанализировать в пакетном процессе, значительно увеличивает корректную оценку процессов.

В процессе разработки, внедрения и эксплуатации различных продуктов, сервисов и услуг, появляется постоянная потребность получения обратной связи для развития продукта. Такой же неотъемлемой частью производства является моделирования различных условий эксплуатации тестирования. С ростом технологий появились все более продвинутые инструменты по сбору обратной связи, а собираемые показатели, в свою очередь, становились все более детализированными и точными. Промышленный интернет вещей — многоуровневая система, включающая в себя датчики и контроллеры, установленные на узлах и агрегатах промышленного объекта, средства передачи собираемых данных и их визуализации, мощные аналитические инструменты интерпретации получаемой информации и многие другие компоненты.В настоящее время в промышленных масштабах растет роль «цифровых двойников», который основывается на промышленном направлении интернета вещей - IIOT. Цифровой двойник может моделировать поведение как реальной турбины в ядерном реакторе, прогнозируя интервалы сервисного обслуживания, так и поведение людей на корпоративном портале, предугадывая их запросы и подсказывая действия. Специалисты "DataInstruments" работают в самых различных отраслях, в каждой из которых в том или ином виде востребовано направление IIOT. Являясь признанными специалистами в этой области, мы постоянно находимся на передовой прогресса в этой области, предлагая своим заказчикам самые современные и эффективные технологии Промышленного интернета вещей.

Отображение данных для пользователей всегда сложная, но интересная задача. C одной стороны, необходимо предоставить необходимую информацию в понятном и удобно виде. С другой - нужно учитывать тот факт, что уровень владения информаци, спецификой и тематикой у различных групп пользователей может различаться.Отсюда и особые требования к витринам данных - срезу хранилища данных, который представляет собой массив тематической информации, ориентированной, прежде всего на пользователей одной рабочей группы или департамента предприятия. С каждым годом количество пользователей данных увеличивается, и сами объемы данных возрастают каждый день. Огромную роль играет и скорость работы: поиск отображении запрошенной информации существенно уменьшает потраченное время на работу с данными и облегчает работу пользователей.Компания "Data Instruments" имеет большой опыт построения пользовательских витрин в различных отраслях и тематиках: от систем учета на складах до анализа данных и BI систем. Мы внимательно следим за основными трендами и предоставляем нашим заказчикам не только современные технологии, но и опыт и рекомендации по построению, внедрению и эксплуатации витрин данных.

Сбор, распределение хранение данных данных становятся трудоемкими, и требуют эффективных особенных технологий – такими технологиями можно считать глубинный анализ данных (data mining), технологию Apache Hadoop Framework, распределенные файловые системы, распределённые базы данных, алгоритмы MapReduce, ect., а также человеческого фактора – разработчиков, которые умеют мыслить в парадигме больших данных, и оперировать категориями за рамками статических состояний. Наша команда состоит из специалистов работы с большими данными, каждый из которых занимается определением, моделированием и внедрением систем обработки больших данных, обладающих измеримой и быстро реализуемой ценностью для бизнеса разных масштабов.