Платформа TData
Высокопроизводительные и безопасные решения для построения хранилищ данных, аналитики и автоматизации процессов по управлению данными с использованием искусственного интеллекта
Полностью российская разработка, с помощью которой можно заместить решения Oracle, Cloudera, Teradata, Informatica, SAP и IBM
Роль платформы в ИТ-архитектуре
Ключевой элемент корпоративной архитектуры, необходимой для построения классического хранилища корпоративных
данных, подготовки отчётности, создания масштабных озёр данных и реализации алгоритмов искусственного
интеллекта на базе моделей Data Science
Компоненты платформы
Возможности платформы
Универсальность
Простая интеграция с внешними системами благодаря открытому исходному коду
Удобство
Удобный интерфейс управления благодаря оркестратору RT.ClusterManager
Практичность
Различные варианты поставки и развёртывания: от самостоятельной установки дистрибутива в инфраструктуре заказчика, до использования готового решения в облачной инфраструктуре дата-центров Ростелекома и его партнёров
Управление
Управление данными на всех этапах жизненного цикла: от подключения источников до создания моделей с использованием технологий ИИ (AI) и машинного обучения (ML)
Преимущества TData
Низкий ТСО
Простая интеграция с внешними системами благодаря открытому исходному коду
Высокая производительность, достигаемая благодаря линейному масштабированию и кластерным технологиям
Нативная отказоустойчивость всех компонентов
Соответствие стандартам для проектирования элементов критической инфраструктуры
Квалифицированная техническая поддержка 24х7, 8х5
Документация по продуктам
Реализованные проекты
Внедрение процессов и решений класса Data Governance в Евраз
Внедрение RT.DataGovernance в T2
Cоздание аналитического хранилища Fplus
Реализация Централизованного хранилища данных в ПАО «Ростелеком»
Миграция корпоративного озера данных с web-трафиком Т2 на RT.DataLake
Построение моделей оттока на базе ИИ в сегментах B2B, B2C
Автоматизация сбора данных и фиксации инцидентов в рамках Всероссийской переписи населения
Построение рекомендательных моделей продаж на базе ИИ в сегментах B2B, B2C