Проект

«Газпром нефть» первой в России внедрила «умное озеро данных»

Заказчики: Газпром нефть

Санкт-Петербург; Нефтяная промышленность

Продукт: Informatica Intelligent Data Lake (EDA)

Дата проекта: 2020/02
Технология: BI
подрядчики - 432
проекты - 2990
системы - 1128
вендоры - 546

11 февраля 2020 года «Газпром нефть» сообщила о внедрении так называемого «умного озера данных» и заявила, что сделала это первой в России. Речь идет о комплексной аналитической платформе управления данных, которая включает Data Lake, хранилище данных и лабораторию продвинутой аналитики Data Science, работающие в тесной интеграции с компонентами Data Governance.

Ключевые для «умного озера данных» компоненты Data Governance реализованы на платформе Informatica. Партнером по поставке и поддержке внедрения продуктов Informatica выступила компания DIS Group.

«Газпром нефть» первой в России внедрила «умное озеро данных»

Первые задачи «умного озера» включили в себя обработку транзакций сети АЗС «Газпром нефть», расчет сегментов для клиентской аналитики, анализ обратной связи от клиентов. Кроме того, в платформу были интегрированы данные значительного числа внешних источников, в частности, Санкт-Петербургской товарно-сырьевой биржи, сайтов Центробанков России и СНГ, географические и метеорологические ресурсы, метрики и отзывы Google, App Store, «Яндекса», открытые данные социальных сетей, различные данные партнеров и сведения о конкурентах, данные мобильных приложений.

Как сообщили в «Газпром нефти», новое решение обеспечило гибкую инфраструктуру для любых задач анализа и системного улучшения качества данных, что позволяет быстро разрабатывать и внедрять клиентские решения и повышать операционную эффективность сбытового бизнеса.

За счет централизации обработки и хранения данных снижаются затраты на инфраструктуру и подготовку данных для проектов компании. Сотрудники получают доступ через единый пользовательский портал к описаниям объектов и наборов данных. Также компания за счёт «умного озера данных» может предугадывать предпочтения клиентов и персонализировать предложения.[1]

Примечания