Подготовка данных в Alpha BI
Возможности Alpha BI
Конструктор хранилища
Многомерная модель
ETL
Формы ввода
Подготовка данных в Alpha BI
полный цикл работы с данными
Alpha BI помогает готовить данные для анализа — от создания корпоративных хранилищ до простых форм ручного ввода
Автоматизация ручного сбора информации и возможности вести регламентированные формы ввода напрямую в системе
Формы ввода
Конструктор хранилища данных (DWH)
Alpha BI поддерживает построение надежных структурированных хранилищ данных (DWH) по любой модели проектирования: звездочка, якорная модель, снежинка
Многомерная модель данных
Платформа позволяет строить многомерных моделей данных, обеспечивая бизнес-слой поверх логической и физической модели
ETL/ELT
Обеспечение интеграционных механизмов благодаря встроенному ETL-модулю, позволяющий решать задачи извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников и в различные источники
Создание многослойных аналитических хранилищ
  • Все типы SCD-версионирования
  • Шаблоны проектирования: DataVault, Anchor, Raw/Core/Marts, Star schema и другие
  • Все типы DDL / DML операций
Основной способ подготовки данных
ETL процессор, который работает с разными типами источников и производит трансформации путем добавление вычисляемого значения, изменение структуры данных, наложение фильтра, архивацию и разархивацию, сортировку, удаление дубликатов и так далее
Многослойное хранилище
Live-режим
OLAP анализ
Важнейший этап подготовки данных
Конструктор многослойных хранилищ данных для организации надежной корпоративной структуры данных
Генерация регламентированных и графических отчетов посредством прямого подключения к данным стороннего хранилища под управлением СУБД
  • PostgreSQL (Greenplum, ADB, ADPG, Tantor),
  • Oracle,
  • ClickHouse (ADQM)
Многослойное хранилище
Live-режим
OLAP анализ
Важнейший этап подготовки данных
Конструктор многослойных хранилищ данных для организации надежной корпоративной структуры данных
  • Создание многомерной модели поверх разных типов хранилищ
  • Функциональная кросс-таблица с возможностью встроенной ad-hoc аналитики
  • Поддержка MDX выражений для создания расчетных мер и расчетных элементов
  • Использование агрегирующих, статистических и прочих функций
  • Выгрузки в xlsx-файл в виде оперативного отчета.
Многослойное хранилище
Live-режим
OLAP анализ
Важнейший этап подготовки данных
Конструктор многослойных хранилищ данных для организации надежной корпоративной структуры данных
  • Технологии хранения и обработки
  • OLTP
  • OLAP
  • SCD версионирование
  • Многослойная организация хранения
  • Методологии проектирования
  • Raw
  • 3 NF / DataVault /
  • Anchor Modeling
  • Star schema
  • Отказоустойчивость и масштабируемость
Конструктор физической модели
Конструктор логической модели
Важнейший этап подготовки данных
Многомерные модели данных
  • Бизнес показатели поверх физической модели
  • Работа с плоскими и многомерными объектами
  • Data marts для отчетов и визуализации
  • Единая политика безопасности
Конструктор физической модели
Конструктор логической модели
Важнейший этап подготовки данных
Многомерные модели данных
  • Реляционные базы данных (RDBMS)
SQL (ADO.NET) PostgreSQL, Greenplum, Oracle, MySQL, MS SQLServer, Firebird, Vertica, Informix, Clickhouse, MonetDB
  • Веб-сервисы
REST API, SOAP, ODATA
  • Структурированные файлы
XML, JSON, CSV, DBF, TXT, XLSX, HTML, XLS
  • FTP-сервер
  • Бизнес-приложения
  • 1C
  • SAP
  • Битрикс24
  • AmoCRM
  • HeadHunter
  • Яндекс.Метрика
  • КонсультантПлюс
Интеграция происходит через SOAP или ODATА, ETL блок "Работа с HTTP-сервисом" (REST API)
Extract
Transform
Load
Важнейший этап подготовки данных
ETL -инструмент для подготовки данных в Alpha BI обеспечивает ETL/ELT и ELTL - трансформацию данных
  • Реализация ETL-процессинга
ELT-процессинг выполняется через применение таблиц аналитического хранилища Alpha BI как источников и приёмников. Преобразование данных осуществляется на СУБД-уровне с использованием SQL и PL/pgSQL
  • Автоматизированные ETL блоки
Более 30 автоматизированных ETL-блоков обеспечивают сбор и загрузку данных между источниками и хранилищем Alpha BI. Оркестрация, логирование и мониторинг выполняются централизованно
  • Написание скриптов
Alpha BI поддерживает следующие языки запросов: C#, SQL (DML/DDL), XSLT
  • Мониторинг ETL-процессов
Для отслеживания информации по всем запущенным ETL-процессам в системе используется раздел «Монитор ETL», в котором можно просмотреть статус выполнения процессов, протоколы запусков, остановить ранее запущенные процессы
Extract
Transform
Load
Важнейший этап подготовки данных
ETL -инструмент для подготовки данных в Alpha BI обеспечивает ETL/ELT и ELTL - трансформацию данных
  • Реляционные базы данных (RDBMS)
SQL (ADO.NET) PostgreSQL, Greenplum, Oracle, MySQL, MS SQLServer, Firebird, Vertica, Informix, Clickhouse, MonetDB
  • Веб-сервисы
REST API, SOAP, ODATA
  • Структурированные файлы
XML, JSON, CSV, DBF, TXT, XLSX, HTML, XLS
  • FTP-сервер
Extract
Transform
Load
Важнейший этап подготовки данных
ETL -инструмент для подготовки данных в Alpha BI обеспечивает ETL/ELT и ELTL - трансформацию данных
Платформа позволяет заполнять специальные формы прямо в системе — как таблицы, но с правилами. Эти формы сами проверяют, правильно ли вы ввели данные: чтобы не было ошибок, лишних пробелов, пустых полей или несуществующих значений. Благодаря такой проверке, данные остаются чистыми и надёжными, и с ними можно безопасно делать всё необходимое:
  • Добавлять и просматривать новые записи
  • Изменять
  • Удалять
Это работает для разных типов информации:
  • Данные по бизнесу, например, продажи, заказы
  • Справочники, например тип списка товаров или регионов
  • Сводные таблицы с аналитикой, например, итоги по месяцам
Кроме того, эти формы можно использовать как сводные таблицы: группировать данные (например, «показать итоги по каждому менеджеру»), считать суммы, средние значения, и потом сохранить результат в Excel-файл (XLSX), чтобы, например, отправить отчёт по почте или поработать с ним в программе.
Важнейший этап подготовки данных
Автоматизация формы ручного ввода информации
Решение для компании
Запросите расчет стоимости системы индивидуально под вашу задачу
FAQ
Частые вопросы
Максимальный объем данных зависит от мощностей сервера базы данных и OLAP‑сервера, их вычислительных ресурсов (CPU, RAM), объема дискового пространства и пропускной способности. Система не накладывает собственных лимитов: масштабируемость определяется аппаратными возможностями инфраструктуры