Эффективность процесса принятия управленческих решений напрямую зависит от оперативности сбора и правильности интерпретации данных информационных систем, занятых операционной деятельностью. Для оптимизации этих процессов применяются технологии бизнес-аналитики (BI), предоставляющие удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа больших объемов информации, которая может находиться в транзакционных системах или быть консолидированной в хранилищах данных.

Результатом этой работы будет анализ сильных и слабых сторон существующей ИТ-инфраструктуры и проектов. Этот анализ будет соотнесен с текущими и будущими потребностями бизнеса, со стратегией развития компании, что позволит в дальнейшем разработать комплекс шагов по оптимизации ИТ-инфраструктуры.

Средства BI предоставляют пользователям следующие возможности:
- осуществление любого логического и статистического анализа и сохранения результатов проведенных операций в удобной и доступной для пользователя форме;
- осуществление анализа имеющихся данных в режиме реального времени;
- использование форм отчетности, фильтров, граничных условий, сортировки и группировки любой вложенности;
- создание многомерных и многопараметрических моделей для проведения одновременного анализа группы показателей и максимально адекватного представления реальных процессов;
- обеспечение доступа к любой необходимой информации, вне зависимости от места ее дислокации и способа хранения, с поддержкой всех механизмов блокировки и средств авторизированного доступа;
- динамическое управление данными – ввод новых измерений, группировка результатов по различным параметрам.

Двумя основными составными элементами BI-системы являются: 1) механизмы углубленного и прогнозного анализа (Data Mining); и 2) технологии управления большими массивами данных (Big Data).

Как правило, технологии Data Mining являются инструментами, используемыми в повседневной жизни специалистами по анализу, и предназначены для выявления скрытых правил и закономерностей в больших массивах данных. Применение методов углубленного анализа данных позволяет аналитикам и пользователям:
- выявлять неявные зависимости;
- исследовать тенденции процессов;
- сегментировать клиентскую базу и определять целевую аудиторию;
- строить прогнозные и описательные модели.

Решения Big Data предоставляют возможность обрабатывать огромные массивы информации (эксабайты, зеттабайты, петабайты) за сравнительно небольшой период времени и с низкими материальными издержками. Технология Big Data прекрасно справляется с такими задачами, как:
- микросегментирование клиентов;
- анализ данных из социальных сетей;
- построение гипотез и их анализ;
- создание поведенческих моделей;
- построение графов и многое другое.

Наши специалисты предлагают полный комплекс услуг по внедрению и сопровождению систем класса Big Data, реализуемых на базе продуктов ведущих вендоров, таких как Apache Ignite, Hadoop, Cloudera, Hortonworks, DataStax, SAP (on Hana), Oracle, IBM и пр.

В зависимости от корпоративных стандартов и предпочтений компании-заказчика, решение может быть реализовано как на базе линейки продуктов одного поставщика программного обеспечения, так и на базе лучших в своем классе аппаратно-программных комплексов от различных производителей.