Блог

Как понять, когда 600 единиц товара – большой запас, а когда уже риск дефицита? Разбираем Retail BI на расчётах запасов, прогнозировании спроса, экономике промо, российских исследованиях и реальных архитектурах данных.

Разбираем, как локализовать источник ошибки, организовать сверку данных и в каких случаях типовой синхронизации уже недостаточно и нужен управляемый интеграционный контур.

Разбираем, что нужно подготовить до создания управленческих дашбордов в Yandex DataLens: от бизнес-задач, метрик и KPI до источников, модели данных и правил обновления отчетности.

Разбираем Data Governance простыми словами: кто отвечает за данные, как согласовать правила, чем управление данными отличается от Data Management и с чего начать внедрение.

Собрали запись вебинара и подробные ответы экспертов на 25 вопросов о том, как выгружать данные из 1С, строить ETL-конвейеры, готовить витрины и создавать единый источник данных для BI.

Разбираем, как MDM-система объединяет мастер-данные из 1С, CRM, ERP и других источников, устраняет дубли, формирует эталонные записи и готовит единые данные для DWH и BI.

Разбираем, куда выгружать данные из 1С для BI: ClickHouse, PostgreSQL, MS SQL, 1С:Шина, Kafka или Artemis. Сравниваем варианты по объему, скорости, стоимости, сопровождению и BI-интеграциям.

В статье мы рассмотрим, что такое качество данных и Data Quality, какие критерии используют для оценки данных, как выявить ошибки, дубли, неполноту и несогласованность

Разберем, как low-code ETL помогает ускорить подготовку данных, упростить обновление отчетов и уменьшить объем ручной работы.