Как легко управлять данными. Начало работы на Аналитическом модуле

Сегодня работа с большими данными требует особого подхода для успеха бизнеса. Крупные компании уже внедряют отдельные IT-решения для систематизации и обработки информации, ведь именно так можно сохранить четкость и структурность процессов, при этом снизив нагрузку с сотрудников.

В этой статье мы разберем решение от Case Studio — Аналитический модуль — и его практическую ценность, а также рассмотрим, как начать работу в системе.

Что такое Аналитический модуль?

Аналитический модуль (А-модуль) — это конструктор бизнес-процессов, предназначенный для автоматизации решений по обработке данных. Система позволяет подключаться к внешним источникам, извлекать и обрабатывать данные по заданным правилам и формировать итоговые выборки.

Благодаря универсальности решения система может применяться в таких областях, как:

• маркетинг;
• продажи;
• коллекторская деятельность;
• кредитование;
• управление рисками;
• антифрод.

Главными преимуществами решения являются:

• быстрый и легкий запуск стратегий для создания сложных экосистем с помощью удобных и гибких диаграмм;
• простое подключение к различным источникам данных: CSV-файлы, PostgreSQL, Oracle, NoSQL, Greenplum, Teradata, HDFS;
• разработка на привычных языках, расширение функциональности системы с помощью кода на любых распространённых языках — Java, Python, Scala и др.;
• поддержка различных режимов вычислений для работы по расписанию (batch) и по внешнему событию (online) для оркестрации DWH и Docker в одной диаграмме;
• инструменты ML и AI для внедрения и развития математических моделей предиктивной аналитики;
• возможность проведения любых вычислений, гарантия бесшовного вертикального и горизонтального масштабирования — в том числе для распределения нагрузки.

Начало работы с Аналитическим модулем

Для быстрого старта на платформе предусмотрен раздел документации «Начало работы в А-модуле», который помогает освоить базовые принципы и пройти все этапы настройки на практике. Работа с системой состоит из нескольких этапов:

1. Создание структуры проекта. Работа в Аналитическом модуле начинается с формирования группы проектов и нового проекта внутри неё. Группы позволяют систематизировать процессы и управлять ими централизованно.
2. Подключение источников данных. Пользователь загружает исходные файлы или подключается к корпоративным системам, определяя форматы и типы данных.
3. Формирование бизнес-логики. Из библиотеки элементов выбираются необходимые узлы обработки и объединяются в единую диаграмму — визуальную модель процесса.
4. Настройка правил и расчетов. С помощью встроенных инструментов задаются условия, формулы и зависимости, обеспечивающие выполнение бизнес-логики без программирования.
5. Получение и использование результатов. После выполнения проекта формируются аналитические отчеты и выборки, которые можно экспортировать, использовать в рассылках, интегрировать в другие системы или применять для автоматизации решений.
6. Публикация и планирование. Готовый проект можно публиковать, версионировать и запускать как вручную, так и по расписанию, что обеспечивает гибкость и масштабируемость бизнес-процессов.

Освоение А-модуля позволяет компаниям ускорить цифровую трансформацию аналитических процессов, сократить издержки на разработку и поддержку систем, повысить прозрачность и управляемость данных. Благодаря интуитивному интерфейсу и широким возможностям интеграции платформа становится инструментом, объединяющим специалистов бизнеса, аналитики и IT-подразделений в едином рабочем пространстве.

Как применить Аналитический модуль на практике?

Как иллюстрацию практической значимости решения можно привести пример крупной финансовой организации, которая столкнулась с потребностью перестроить процесс получения и обработки данных. Предыдущая система зависела от IT-подразделений, из-за чего каждый запрос на обновление метрик и проверку корректности расчётов требовал участия разработчиков и занимал недели. В результате бизнес не успевал реагировать на изменения рынка, а IT-команды были перегружены рутинными задачами и не могли сосредоточиться на развитии инфраструктуры.

Для изменения ситуации было принято решение внедрить Аналитический модуль как единую платформу для автоматизации расчетов KPI, управления данными и поддержки бизнес-аналитики. Платформа позволила обеспечить безопасный доступ к корпоративным источникам данных и создать удобный механизм формирования аналитических процессов без необходимости масштабного участия технических специалистов.

Аналитический модуль взял на себя функции автоматизации коммуникаций: результаты KPI начали автоматически направляться сотрудникам, а связанные задачи формироваться в таск-трекерах. Ключевым элементом решения стала библиотека low-code блоков — «кубиков», в которых аналитики могут создавать собственные расчётные функции на Python и собирать из них любые пайплайны. Это обеспечило независимость бизнеса от IT, ускорило тестирование гипотез и позволило оперативно вводить новые метрики.

Среди результатов внедрения можно выделить многократное повышение скорости аналитики: процессы, занимавшие недели, теперь выполняются в течение нескольких часов, а управление показателями осуществляется на основе актуальных данных. Организация получила масштабируемую платформу с тысячами активных пользователей, выполняющую сотни тысяч расчётов за короткое время и работающую с массивами данных на уровне миллионов записей.

В итоге бизнес получил необходимую гибкость и самостоятельность, а IT-отдел сохранил контроль, безопасность и устойчивость системы. Аналитический модуль обеспечил баланс между скоростью, качеством данных и управляемостью, став фундаментом для дальнейшего цифрового развития.