Всё о Vertica: описание, преимущества, продукты, решения, практические кейсы

 

Vertica — что это?

VERTICA – лидирующая аналитическая платформа для анализа больших данных. АНАЛИТИКА ПЛЮС рекомендует использовать платформу VERTICA для решения задач хранения и аналитической обработки значительных объемов данных, в том числе больших данных. VERTICA Community Edition — полноценная бесплатная версия VERTICA предназначена для работы с данными объемом до 1 Тб и максимум 3 серверами в кластере.

 

Vertica — зачем?

Сфера применения VERTICA: хранилища данных, бизнес-аналитика, анализ кликов, покупательских привычек, телефонных звонков, мониторинга продаж и для многих других задач.

 

Преимущества Vertica:

Преимущества внедрения VERTICA:

— Значительное увеличение скорости обработки запросов, что особенно заметно при работе с большими объемами данных.

— Легкое развертывание и начало работы с платформой.

— Высокая производительность в реальном времени, гибридная архитектура с загрузкой данных и обработкой запросов по параллельным проекциям.

— «Нулевое» администрирование. VERTICA практически не требует администрирования, сложной настройки в процессе использования.

— Высокая степень сжатия, позволяющая снизить затраты на хранение данных и сэкономить до 90% дискового пространства.

— Значительная экономия: не требуется тратить значительные средства на добавление ресурсов DBA, замену текущих СУБД и покупку дополнительных лицензий на них, приобретение проприетарных программно-аппаратных комплексов

— Масштабируемость при работе с данными большого объема.

— Возможность интеграции с системами Business Intelligence, системами отчетности, ETL.

— Поддержка интерфейсов ODBC, ADO.NET, JDBC, OLEDB.

Для полноценного внедрения, администрирования и работы с платформой достаточно всего 1-2 IT-специалиста. Это позволяет:

— С успехом использовать VERTICA Community Edition, полноценную бесплатную версию VERTICA (объем «сырых» данных до 1 Тб, максимум 3 сервера в кластере).

— Внедрять решение в небольших компаниях с малым штатом сотрудников.

— Отказаться от услуг сторонних специалистов в сфере администрирования и обслуживания.

 

Vertica об опыте использования:

Вячеслав Ерин эксперт компании АНАЛИТИКА ПЛЮС, рассказывает о своем опыте выбора подходящего инструмента, параметрах сравнения и результатах сложного выбора.

 

Vertica решения:

Ритейл и дистрибьюция

Ритейл – аналитика обеспечивает полное представление о текущем состоянии бизнеса и клиентах, позволяет сформировать ассортимент на основе предпочтений клиентов и выбрать наиболее подходящую стратегию взаимодействия с каждым клиентом. Обеспечивается оптимизация цепочки поставок и розничных операций на каждом этапе общения с клиентами.

Планирование товарных запасов и оптимизация цен

— Ориентированные на клиента планирование и оптимизация: прогнозирование потребительского спроса по каналам сбыта и прогнозирование его влияния на будущие продажи, использование прогнозной аналитики для понимания пути клиента к покупке, выявление возможностей для улучшения производительности и повышения прибыльности, определение оптимального ассортимента на основе анализа доступных площадей на полках и финансовых целей, оптимизация решений по мерчандайзингу для улучшения обслуживания клиентов.
— Планирование местонахождения товаров: использование результатов анализа торговых площадей для принятия решений по продаже товаров в магазинах и/или через интернет, формированию запасов и ценообразованию, автоматизация процессов для прогнозирования продаж по местонахождению торговой точки, поддержания соответствующего ассортимента, оптимизации запасов, принятия решений по ценообразованию, которые позитивно воспринимаются клиентами и поддерживают инициативы/кампании для онлайн торговли.
— Оптимизация размера/упаковки: увеличение маржинальности путем анализа исторических продаж и реального спроса, прогнозирование спроса до уровня магазина/отдела/площади полки, подготовка рекомендованных конфигураций упаковки для соответствия ограничениям цепи поставок и затратам на доставку.
— Оптимизация цен: получение дополнительной маржи за счет оптимизации прибыльных ценовых стратегий в течение жизненного цикла продукта, использование аналитики для понимания ценообразования конкурентов, формирования спроса и соответствия финансовым целям.

Понимание клиентов

— Целостный взгляд на своих клиентов и бизнес: лёгкий доступ к своим данным, где бы они изначально ни находились, интеграция нескольких источников данных в режиме он-лайн и офф-лайн, включая данные IoT, о клиентах, товарах и их местоположении, для получения полного и контекстно-зависимого представления о своих клиентах и своем бизнесе, создание и поддержка полных профилей клиентов, которые отражают действия клиентов в каждой точке контакта через несколько каналов.
— Оптимизация взаимодействия с клиентами в режиме реального времени: формирование скоринга на основе аналитики, сегментация и принятие решений на основе анализа истории взаимодействия и осуществляющихся контактах, учет окружения для создания значимых, персонализированных взаимодействий в режиме реального времени для улучшения пользовательского опыта в конкретных точках контакта, привнесение аналитики на каждый этап жизненного цикла клиента для возможности в любой момент доставить нужное сообщение в нужное место в соответствующее время.
— Обеспечение комплексности и интегрированности: создание аналитической базы клиентского опыта, охватывающей все данные, необходимые для аналитики и принятия решений, постоянное обогащение существующих данных новыми типами и источниками данных, чтобы получить больше информации, которая может быть использована в маркетинговых процессах.

Планирование поставок на основе прогноза спроса

— Краткосрочный, среднесрочный или долгосрочный прогноз: автоматическая генерация статистически обоснованных, взвешенных прогнозов, мониторинг качества прогнозов, для оценки добавленной стоимости или потерь на каждом этапе, использование различных инструментов прогнозирования.
— Оценка и формирование спроса: удобный визуальный анализ данных (через комплиментарные BI решения) о спросе для выявления закономерностей и получения представления о продажах, поставках, ценообразовании, рекламных акциях и т.д, изучение истории продаж и планирование будущих активностей — новых продуктов, размещения точек продаж, каналов сбыта — с использованием анализа «что-если», измерение влияния стратегий продаж и маркетинга на потребительский спрос с помощью многоуровневого причинно-следственного анализа.
— Оптимизация запасов: получение представления о динамике спроса и предложения в режиме реального времени для предупреждения недостаточности или переизбытка запасов, формирование оптимальной политики в отношении запасов с использованием инструментов оптимизации и  моделирования, использование прогнозного моделирования и анализ «что-если» для оценки степени влияния различных факторов на баланс спроса и предложения.

 

Банки и финансы

Без применения аналитической платформы невозможно реализовать ключевые бизнес-процессы, такие как: управление рисками, клиентская аналитика, противодействие мошенничеству.

Контроль рисков

— Создание целостного представления о профиле риска Банка и состоянии системы внутреннего контроля (для СД и служб внутреннего контроля и аудита), а также для внешнего контроля и аудита.

 Управление регуляторными рисками

— Обеспечение эффективного анализа кредитного риска со своевременной отчетностью по взвешенным по рискам активам (RWA).
— Соблюдение требований Базель III / IV для анализа кредитного риска.
— Создание консолидированной инфраструктуры данных, моделирование и отчетность по кредитному риску и риску контрагента.

Управление кредитными рисками

— Принятие оперативных решений по кредитованию с использованием широкого спектра скоринговых методологий для оценки рисков.
— Построение сценарной аналитики рисков для их моделирования и обеспечения планирования капитала.

Аналитический маркетинг

— Выявление и понимание истинных потребностей клиентов с использованием широкого спектра аналитических методов.
— Реализация персонализированных коммуникаций и рекомендаций с использованием самообучающихся маркетинговых алгоритмов и инструментов машинного обучения, а также повышение их актуальности.

Оптимизация клиентского опыта

— Понимание истории общения с клиентами — сбор и анализ данных со всех каналов обслуживания (омниканальность).
— Создание правил общения с клиентом для каждого канала обслуживания: логичных, согласованных и оптимальных.

 Работа с клиентами в режиме реального времени

— Автоматизация принятия решений по клиентам в режиме реального времени во всех каналах.
— Предвидение потребностей клиентов и формирование релевантных предложений в режиме реального времени.

Глубокое знание собственной клиентской базы

— Классификация новых клиентов и оперативное обновление скоринга на основе ключевых событий. Постоянный мониторинг.
— Гибкое и оперативное управление рисковыми атрибутами (взвешенными факторами риска).
— Проведение всестороннего анализа, построенного на данных, без отвлечения людских ресурсов.

Предотвращение отмывания денег

— Разработка и внедрение стратегии обнаружения подозрительных транзакций во всех областях, где есть угроза отмывания денег: тендерные процессы и бенефициарная собственность.
— Использование гибридного подхода для управления омниканальными оповещениями, тестовыми сценариями, оперативного реагирования на возникающие риски и изменения банковских правил.

Предотвращение мошенничества с платежами

— Обнаружение  мошенничества на ранней стадии с помощью технологий машинного обучения, которые адаптируются к изменениям в транзакциях и поведении клиентов.
— Предотвращение распространения и краж личных данных и борьба с искусственными удостоверениями.
— Обнаружение большинства случаев мошенничества и сокращение количества ложных срабатываний путем обработки всех данных в режиме реального времени или в пакетном режиме с помощью технологий ИИ и машинного обучения.

 

Производство

Промышленное производство. Применение аналитической платформы позволяет реализовать следующие задачи: Повышение качества производства, Подключенное производство, Снижение издержек по гарантийным обязательствам, Оптимизация цепочек поставок.

Качество производства – повышение производительности, улучшение качества продукции. Снижение капитальных затрат и рисков незапланированных простоев из-за поломок оборудования.

— Аналитика раннего предупреждения: выявление проблем на ранней стадии до их возникновения на основе анализа огромных объемов данных с помощью прогнозной аналитики со встроенным ИИ — своевременное проактивное принятие корректирующих действий, разработка и использование аналитических моделей для более быстрого и точного обнаружения возникающих тенденций по сравнению с традиционными методами раннего предупреждения.
— Прогнозируемое качество: обеспечение высокого качества управления процессами с использованием методов прогнозного моделирования, включая нейронную сеть, регрессионный анализ и кластеризацию, автоматический контроль состояние всех производственных процессов для обеспечения постоянного качества продукции, перенастройка процессов по результатам, полученным в процессе производства, для устранения ранее возникших проблем с качеством.
— Анализ первопричин: сокращение брака и повышение производительности, глубокое понимание процессов путем использования аналитических инструментов, обеспечение длительного периода безотказной работы путем использования анализа первопричин для быстрого поиска и устранения неисправностей.

Подключенное производство – прогнозирование проблем технического обслуживания и снижение затрат, связанных с выходом оборудования из строя. Повышение производительности и общей эффективности использования оборудования.

— Целостное представление об операциях: объединение данных о процессе и продукте с данными обратной связи от клиентов для получения единого, комплексного представления как о процессе, так и о качестве продукции, предиктивное техническое обслуживание, минимизация незапланированных простоев и повышение доступности ключевых активов, максимизация общей эффективности оборудования, увеличение рентабельности активов при одновременном снижении затрат на техническое обслуживание за счет сокращения среднего времени на ремонт, исключение необходимости срочных поставок запчастей и их значительных складских запасов, минимизация оплаты сверхурочных.
— Раннее предупреждение о потенциальных проблемах: разработка, применение и постоянная тренировка моделей данных, ориентированных на высокое качество продукции для раннего информирования о возможных проблемах с качеством, анализа причин возникновения, прогнозирование потенциально катастрофических инцидентов, связанных с оборудованием и технологическими процессами, быстрое выявление конструктивных и производственных дефектов до их повсеместного проявления.

АНАЛИТИКА ПЛЮС предоставляет:

— Обучение и консультации от наших экспертов
— Полную техническую поддержку и помощь в работе с VERTICA
— Интеграцию с другими нашими продуктами

 

Остались вопросы? Рады будем помочь вам!

 

Нам доверяют: