Промышленный фундамент под AI-сигналы
Сначала надёжные данные: источники, загрузки, хранилище, витрины и права доступа. AI-слой работает поверх проверенных данных — поэтому сигналам можно доверять.
Путь данных: от источника до сигнала и действия
Каждый слой делает свою работу. BI и DWH остаются фундаментом — AI становится управляющим слоем поверх них.
Источники
- 1С
- CRM
- Банк
- Касса
- Склад
- Маркетплейсы
ETL / ELT
- Airflow / Prefect
- Загрузки по расписанию
- Проверки качества
Хранилище (DWH)
- PostgreSQL / ClickHouse
- Единая модель данных
- История изменений
Витрины и права
- Витрины под роли
- Права доступа
- Готовые показатели
AI-слой
- Поиск отклонений
- Объяснение причины
- Оценка риска в ₽
Web и телефон
- Дашборды и советник
- Сигналы в телефоне
- Контроль действий
Зрелый стек, а не «чёрный ящик»
Открытые промышленные технологии. Вы понимаете, на чём построена платформа, и не зависите от одного вендора.
PostgreSQL
ClickHouseSQLВитрины данных
Docker
Linux
Git
Airflow
Prefect
Superset
MetabasePower BI
Qlik
PythonМашинное обучениеЯзыковые моделиAPI · OData1СПочему платформе можно доверять
Безопасность и контур
Данные обрабатываются on-prem, в вашем контуре. Соответствие 152-ФЗ, без передачи наружу.
Качество данных
Проверки на каждой загрузке: полнота, дубли, сверки. Сигнал строится на данных, которым можно верить.
Права доступа
Каждая роль видит свою витрину. Финансы, продажи и операции не пересекаются без необходимости.
Актуальность
Расписания загрузок и near-real-time витрины. Сигнал приходит раньше отчёта, а не после.
Масштабируемость
От первого контура до всей компании. Новые источники и витрины добавляются без переписывания.
Прозрачность
Любой показатель раскрывается до формулы и источника. Никаких «магических» чисел.
Доступ к данным выдаётся по роли. Один и тот же сигнал раскрывается ровно тем, кому он адресован.
Права доступа и витрины под роли
Данные не сваливаются в одну кучу. Для каждой роли — своя витрина с нужными показателями и правами. Это и безопасность, и порядок.
- Ролевой доступ к источникам и показателям
- Готовые витрины: финансы, продажи, склад, маркетинг
- Аудит: кто и какие данные видел
Разберём вашу архитектуру данных
Посмотрим на текущие источники, отчёты и хранилище. Покажем, как достроить AI-слой без переделки существующей аналитики.