Криста BI
Криста BI — платформа бизнес-аналитики, ориентированная на федеральные и региональные органы власти, предприятия и организации. Она обеспечивает формирование отчетности, мониторинг KPI и интеграцию аналитики в приложения, включая мобильный доступ. Главная ценность — единая инфраструктура для сбора данных, анализа и принятия решений на уровне государственного и коммерческого сектора.
О сервисе:
Реквизиты компании
Возможности
1. Интеграция и агрегация данных
Слой интеграции обеспечивает получение данных из внешних источников, прямое подключение к реляционным и многомерным базам данных, работу со структурированными файлами и открытыми данными. Поддерживает API-интерфейсы и веб-сервисы, а также самостоятельную разработку сценариев загрузки.
- Подключение к реляционным и многомерным базам данных
- Поддержка структурированных файлов (xls, csv, xml, ods)
- API-интерфейсы и веб-сервисы
- Работа с открытыми данными
- Этапы приема, преобразования и загрузки данных (ETL/ELT)
2. Хранение и управление данными
Слой хранения включает реляционные и многомерные базы, витрины данных и BigData/DataLake для больших наборов данных. Предусматривает единое и устойчивое хранилище, готовое к аналитическим задачам.
- Реляционные базы данных и многомерные модели
- Витрины данных и аналитический слой
- BigData и DataLake для неструктурированных данных
- Управление версиями и консистентностью данных
3. Презентационный слой и визуализация
Интерактивные информационные панели и аналитический контент с возможностью встраивания в приложения и порталы. Поддерживает Ad-hoc анализ и может работать на мобильных устройствах, включая инструменты моделирования и прогнозирования.
- Интерактивные панели и визуализации
- Ad-hoc анализ и кастомные дашборды
- Встраиваемая аналитика в приложения и порталы
- Мобильная аналитика
- Инструменты моделирования и прогнозирования
4. Метаданные и моделирование
Слой метаданных содержит семантические модели и прогнозные модели, поддержку самостоятельной разработки моделей, а также экспертную систему и персонального помощника.
- Семантические модели и метаописания
- Прогнозные модели и аналитика на основе данных
- Самостоятельная разработка моделей
- Экспертная система и персональный помощник
5. Модуль машинного обучения
Модуль машинного обучения обеспечивает разработку, обучение и внедрение ML-алгоритмов в аналитические сценарии и отчетность.
- Поддержка обучения моделей на больших данных
- Встроенная подборка алгоритмов ML
- Интеграция моделей ML в дашборды и отчеты
6. Безопасность и управление доступом
Средства управления доступом реализуют ролевую модель и контроль доступа к данным и инструментам, обеспечивая безопасность и соответствие требованиям.
- Ролевая модель доступа
- Аутентификация и авторизация
- Аудит и мониторинг доступа
- Контроль прав на уровне объектов
7. Масштабируемость и отказоустойчивость
Архитектура платформы масштабируема и отказоустойчива, адаптируется под требования заказчика и сценарии использования, поддерживает крупномасштабные задачи.
- Горизонтальное масштабирование
- Резервирование и отказоустойчивость
- Мониторинг производительности
- Готовность к региональным и федеральным сценариям