Логическая витрина для доступа к большим данным
Технологии Big Data создавались в качестве ответа на вопрос «как обработать много данных». А что делать, если объем информации не является единственной проблемой? В промышленности и прочих серьезных применениях часто приходится иметь дело с большими данными сложной и переменной структуры, разрозненными массивами информации. Встречаются задачи, способ решения которых наперед не известен, и аналитику необходимы средства исследования исходных данных или результатов вычислений на их основе без привлечения программиста. Нужны инструменты, сочетающие функциональную мощь систем BI (а лучше – превосходящие ее) со способностью к обработке огромных объемов информации.
Одним из способов получить такой инструмент является создание логической витрины данных. В этой статье мы расскажем о концепции этого решения, а также продемонстрируем программный прототип.
Для рассказа нам понадобится простой пример сложной задачи. Рассмотрим некий промышленный комплекс, обладающий огромным количеством оборудования, обвешанного различными датчиками и сенсорами, регулярно сообщающими сведения о его состоянии. Для простоты рассмотрим только два агрегата, котел и резервуар, и три датчика: температуры котла и резервуара, а также давления в котле. Эти датчики контролируются АСУ разных производителей и выдают информацию в разные хранилища: сведения о температуре и давлении в котле поступают в HBase, а данные о температуре в резервуаре пишутся в лог-файлы, расположенные в HDFS. Следующая схема иллюстрирует процесс сбора данных.
Кроме конкретных показаний датчиков, для анализа необходимо иметь список сенсоров и устройств, на которых они установлены. Оценим порядок числа информационных сущностей, с которыми мы имели бы дело на реальном предприятии:
| Сущность | Порядок числа записей | Тип хранилища |
|---|---|---|
| Единицы оборудования | Тысячи | Мастер-данные |
| Датчики, сенсоры | Сотни тысяч | БД PostgreSQL |
| Показания датчиков | Десятки миллиардов в год (вопрос глубины хранения в этой статье не ставим) | Файлы в HDFS, HBase |
Способы хранения для данных разных типов зависят от их объема, структуры и требуемого режима доступа. В данном случае мы выбрали именно такие средства для создания «разнобоя», но и на реальных предприятиях чаще всего нет возможности свободно их выбирать – все зависит от сложившегося ИТ-ландшафта. Аналитической же системе нужно собрать весь «зоопарк» под одной крышей.
- Какие единицы маслонаполненного оборудования работали при температуре выше 300 градусов за последнюю неделю?
- Какое оборудование находится в состоянии, выходящем за пределы рабочего диапазона?
Итак, наш аналитик будет формулировать запросы в привычных ему терминах, и получать в ответ наборы данных – независимо от того, из какого источника эти данные извлечены. Рассмотрим пример простого запроса, на который можно найти ответ в нашем наборе информации. Пусть аналитик интересуется оборудованием, установленные на котором сенсоры одновременно измерили температуру больше 400 0 и давление больше 5 мПа в течение заданного периода времени. В этой фразе мы выделили жирным слова, соответствующие сущностям информационной модели: оборудование, сенсор, измерение. Курсивом выделены атрибуты и связи этих сущностей. Наш запрос можно представить в виде такого графа (под каждым типом данных мы указали хранилище, в котором они находятся):
При взгляде на этот граф становится понятной схема выполнения запроса. Сначала нужно отфильтровать измерения температуры за заданный период со значением больше 400 0 C, и измерения давления со значением больше 5 мПа; затем нужно найти среди них те, которые выполнены сенсорами, установленные на одной и той же единице оборудования, и при этом выполнены одновременно. Именно так и будет действовать витрина данных.
Схема нашей системы будет такой:
- аналитик делает запрос;
- логическая витрина данных представляет его в виде запроса к графу;
- витрина определяет, где находятся данные, необходимые для ответа на этот запрос;
- витрина выполняет частные запросы исходных данных к разным источникам, используя необходимые фильтры;
- получает ответы и интегрирует их в единый временный граф;
- выполняет пост-обработку графа, заключающуюся, например, в применении правил логического вывода;
- выполняет на нем исходный запрос, и возвращает ответ аналитику.
1. В хранилище триплетов Apache Jena (можно использовать и любое другое) у нас хранится как сама модель предметной области, так и настройки мэппинга на источники данных. Таким образом, через редактор информационной модели мы задаем и набор терминов, в которых строятся запросы (устройство, сенсор и т.д.), и служебные сведения о том, откуда брать соответствующую им фактическую информацию. На следующем рисунке показано, как в нашем редакторе онтологий выглядит дерево классов модели демонстрационного примера (слева), и одна из форм настройки мэппинга данных с источником (справа).
2. В нашем примере данные одного и того же типа (измерения температуры) хранятся одновременно в двух разных источниках – HBase и текстовом файле HDFS. Однако для выполнения приведенного запроса обращаться к файлу не нужно, т.к. в нем заведомо нет полезной информации: ведь в файле хранятся измерения температуры резервуара, а давление в резервуарах не измеряется. Этот момент дает представление о том, как должен работать оптимизатор выполнения запросов.
3. Витрина данных не только компонует и связывает информацию из различных источников, но и делает логические выводы на ней в соответствии с заданными правилами. Автоматизация получения логических выводов – одно из главных практических преимуществ семантики. В нашем примере с помощью правил решена проблема получения выводов о состоянии устройства на основе данных измерений. Температура и давление содержатся в двух разных сущностях типа «Измерение», а для описания состояния устройства необходимо их объединить. Логические правила применяются к содержимому временного графа результатов, и порождают в нем новую информацию, которая отсутствовала в источниках.
4. В качестве источников данных могут выступать не только хранилища, но и сервисы. В нашем примере мы спрятали за сервисом расчет предпосылок к возникновению аварийного состояния при помощи одного из алгоритмов Spark MLlib. Этот сервис получает на вход информацию о состоянии устройства, и оценивает его с точки зрения наличия предпосылок к аварии (для обучения использованы ретроспективные данные о том, какие условия предшествовали реально случившимся авариям; в качестве исходных данных нужно рассматривать не только мгновенные значения физических характеристик устройства, но и элементы основных данных – например, степень его износа).
Эта возможность очень важна, так как позволяет аналитику самому выполнять запуск расчетных модулей, подготовленных программистами, передавая им на вход различные массивы данных. В этом случае аналитик будет работать уже не с исходными данными, а с результатами вычислений на их основе.
5. Аналитик строит запросы при помощи интерфейсов нашей Системы управления знаниями, среди которых – как несколько вариантов формального конструктора запросов, так и интерфейс поиска на контролируемом естественном языке. На следующем рисунке слева показана форма построения запроса на контролируемом языке, а справа – пример результатов другого запроса.
Конечно, в любой бочке меда найдется ложка дегтя. В данном случае она состоит в том, что на действительно больших данных приведенная архитектура будет работать не так уж быстро. С другой стороны, при работе аналитика в режиме «свободного поиска» решения проблем быстродействие для него обычно не принципиально; в любом случае, витрина будет выдавать результаты куда быстрее, чем программист, к которому при ее отсутствии аналитику придется обращаться за ручным выполнением каждого своего запроса.
- как организован сбор данных сенсоров в HBase с помощью Flume;
- запросы к источникам данных могут выполняться не просто асинхронно, но даже при отсутствии онлайн-связи с ними – на этот случай предусмотрен специальный механизм передачи запроса и получения ответа;
- результаты выполнения запроса могут не просто выдаваться пользователю в виде таблицы или выгружаться в Excel, но и попадать напрямую в BI-систему в виде набора данных для дальнейшего анализа;
- способы конвертации идентификаторов и ссылок на объекты в разных источниках, вопросы транспорта сообщений между компонентами системы, и многое другое.
- онтологии
- большие данные
- аналитика
- витрины данных
Как создать цифровую витрину для налогового мониторинга
Налоговый мониторинг — это форма взаимодействия бизнеса с налоговыми органами, которая предполагает полную открытость компании для Федеральной налоговой службы (ФНС) в обмен на освобождение от ведомственных проверок. О том, как сделать такое сотрудничество технологичным — в частности, предоставить доступ контролирующим органам к информационным системам (ИС) компании — рассказывает директор по развитию налогового мониторинга RAMAX Group Никита Журавский.
Прозрачность для ФНС: плюсы и минусы разных подходов
Для потенциального участника налогового мониторинга есть три способа организации информационного взаимодействия с налоговым органом:
- путем организации предоставления данных через телекоммуникационные каналы связи (ТКС);
- путем предоставления доступа в учетную систему;
- путем организации витрины данных.
Так как предоставление данных через ТКС законодательно отменяется с 1 января 2024 г., то организациям, которые вступают в налоговый мониторинг (НМ), рассматривать этот способ не целесообразно.
Предоставление доступа к учетным системам кажется наиболее простым, быстрым и логичным из них. Самое большое и очевидное преимущество здесь связано с отсутствием затрат на внедрение новых высокотехнологичных инструментов. Однако, как показывает практика, просто предоставить инспектору логин-пароль к ИС компании недостаточно.
В большинстве крупных организаций процесс формирования итоговой налоговой и финансовой отчетности предполагает обращение в разного рода ИС, каждая из которых имеет свои сложности архитектуры, отдельный доступ, особенности интерфейса. Сформированная же итоговая отчетность требует расшифровки, а так как она может формироваться из нескольких систем-источников, то может понадобиться привлечение высокооплачиваемых специалистов для создания удобного интерфейса с целью получения свода расшифровок для внешних пользователей. С учетом этих нюансов предоставление доступа к ИС компании требует их предварительной подготовки, а также обучения сотрудников ФНС.
С другой стороны, в процесс вовлекаются ИТ-службы компаний, предоставляющих ФНС доступ к данным. Профильные специалисты, помимо поддержки внутренних пользователей, при таком подходе должны обеспечивать бесперебойный доступ инспекторов к учетным системам, оказывать им техподдержку и лавировать между ограничениями, накладываемыми политикой информационной безопасности на допуск извне к различным данным. Ввиду особенностей интерфейса, возможного отсутствия связей с бухгалтерскими проводками и неполнотой хранящейся информации отдельные сложности может вызвать предоставление доступа к электронному архиву первичных документов.
Второй способ — развертывание витрины налоговых данных (ВНД), хранилища, консолидирующего всю релевантную для ФНС информацию о деятельности компании. Работающий в ней сотрудник ведомства может расшифровать данные от итоговой налоговой декларации и до первичного документа — основания бухгалтерской проводки. Основным преимуществом такого хранилища является простой, удобный, а главное максимально оперативный способ предоставления полного объема данных в соответствие с требованиями к участнику налогового мониторинга, организация поуровневого перехода до первичного документа. Подобный массив информации называется витриной, поскольку грамотно простроенные связи между сдаваемой отчетностью и расшифровывающими ее документами (налоговыми регистрами) представлены максимально наглядно.
Разрабатываемый инструмент позволяет выполнить требования, предъявляемые к участнику НМ в полном объеме:
- раскрыть отчетность, предоставим декларации/регистры/данные по бухгалтерским проводкам/первичные документы;
- настроить связи между всеми уровнями данных;
- автоматически выполнить проверки и подтвердить корректность и непротиворечивость данных/показателей;
- организовать коммуникацию между налогоплательщиком и налоговым органом;
- реализовать технические процессы информационного обмена (оповещения, журналирования и т. д.).
И помимо всех этих основных задач витрина может использоваться для автоматизации процесса формирования налоговой отчетности и предоставления отчетности в XML-формате.
В чем интерес ФНС?
Как показывает практика, технические ошибки интересуют ФНС опосредованно. Одна из важнейших целей налогового мониторинга состоит в стремлении ведомства вести с бизнесом предметный диалог — например, получить позицию налогового органа по спорному вопросу.
Налоговый мониторинг — это тот режим взаимодействия, при котором ФНС признает мероприятия компании по выявлению контрагентов достаточными для их уровня развития СВК. При вступлении в режим налогового мониторинга ФНС России оценивает уровень развития СВК компании и смотрит на налоговую отчетность и налоговые показатели через призму СВК компании. Для этого налоговой инспекции нужно не просто получать верхнеуровневые отчеты (декларации), а понимать алгоритмы формирования тех или иных цифр и показателей в отчетности.
Достичь цели по демонстрации максимальной прозрачности учета и бизнес-процессов компании простым предоставлением доступов к ИС невозможно по причине сложной структурированности информации, а витрина данных как раз предоставляют ее в систематизированном и прозрачном виде. Например, для отражения особенностей деятельности компании необходим доступ не только к ERP-системе, но и, в частности, к биллинговым системам (где содержатся данные о поддержке соответствующего процесса).
Такой подход позволяет максимально детально расшифровывать источники учетных данных о доходах/расходах компании и алгоритмы их формирования. Имея такую детализацию, налоговому органу становится проще трактовать финансовые операции компании, оценивать правильность их отражения в отчетности, а компании — идентифицировать риски и выполнять мероприятия по их минимизации.
Важные аспекты развертывания витрины налоговых данных
Разработка грамотной архитектуры системы налогового мониторинга на основе оценки уровня автоматизации налоговой отчетности и ее расшифровки — это важнейшая задача на старте. Решив ее, компания оптимизирует ресурсы, выделенные на проект, и минимизирует возникновение непредвиденных ситуаций при разработке системы.
По результатам обследования можно понять, какие регистры лучше отражают деятельность компании и уже через них раскрывать информацию для ФНС. Часть регистров, которые формируются вручную, можно переложить в функционал витрины данных. Это позволяет повысить уровень автоматизации компании в целом. И чем он выше — тем проще выстроить связи между декларациями и регистрами-расшифровками.
При этом даже в случаях, когда при формировании отчетности множество процессов осуществляется вручную, налоговая витрина позволяет раскрывать такие области с помощью загрузки дополнительных файлов-расшифровок, полученных из ERP-систем или сформированных вручную сотрудниками компании. Поэтому удобный интерфейс по загрузке Excel-файлов является очень полезной функциональностью при внедрении витрины.
При оценке уровня автоматизации учетных систем компании важно обратить внимание на выбор исполнителей, способных не только грамотно сформировать модель данных, но имеющих опыт разработки ERP-систем и электронного архива. В большинстве случаев этот блок работ остается на стороне заказчика, а осуществить его без рекомендаций экспертов затруднительно. Дело в том, что проекты внедрения налоговой витрины принципиально отличаются в разных организациях — у каждой своя структура бизнеса, с уникальной моделью данных для расшифровки. Как следствие, исполнитель должен хорошо разбираться в теме автоматизации налогового и бухгалтерского учета, а таких специалистов внутри зачастую нет.
Особую важность имеет методология раскрытия данных. Проектный опыт RAMAX Group в различных отраслях позволяет эффективно выявлять слабые места в бизнес-процессах заказчиков и формировать оптимальные решения по их устранению. Работа внешнего методолога в этом случае сводится к предоставлению объективного стороннего мнения на основе лучших практик и опыта взаимодействия с ФНС.
На этапе проектирования налоговой витрины необходимо составить и утвердить максимально подробные проектные решения. В них должны быть учтены не только рекомендуемые подходы к разработке системы, но и отражены бизнес-процессы компании, ведь только так можно выполнить основную задачу проекта — показать налоговому органу открытость вашей компании. Как правило, одновременно с подготовкой проектных решений проводится разработка прототипа системы, это позволяет решить не только первичную задачу — показ в ФНС, но и помогает максимально полно сформировать требования к разрабатываемой системе.
При разработке ядра системы и интеграции с системами заказчика внутренней команде рекомендуется как можно глубже погружаться в процесс разработки. Чем больше сотрудники компании участвуют в ходе проекта — тем лучше прорабатывается интеграция с налоговой инспекцией, выстраиваются партнерские взаимоотношения и на выходе получается не просто налоговая витрина, а продукт, который является консолидацией и расшифровкой всех бизнес-процессов компании.
При планировании следующего за внедрением витрины данных этапа — взаимодействия с налоговым органом — компании важно учесть интеграцию с АИС «Налог-3 ». Это единая информационная среда ФНС России, которая автоматизирует деятельности ведомства по всем выполняемым функциям. ИТ-инфраструктура компаний зачастую не готова к такой интеграции. Данная проблема решается с помощью налоговой витрины: в нее изначально заложена модель данных, которая позволяет использовать инструмент не только для раскрытия налоговых показателей, но и как автоматизированную прослойку для передачи данных в ФНС.
Организация электронного архива для ВНД
Исходя из ограниченных сроков раскрытия информации и удобства работы, оптимальным решением хранения первичных документов является электронный архив. Он собирает абсолютно все документы — и скан-копии бумажных документов, и электронные документы, полученные через операторов ЭДО. Тогда при работе с витриной данных сотрудник компании или инспектор ФНС смогут перейти в электронных архив и найти необходимые документы по их реквизитам (например, дате, контрагенту) или через полнотекстовый поиск. Это кардинально сокращает время и ресурсы для подготовки разного рода выборок.
Проектный опыт компании «ДоксВижн», которая специализируется на создании масштабных электронных архивов, доказывает, что в современных ECM-системах уже реализованы все необходимые функции для создания таких гибридных электронных архивов — чего нельзя сказать о ERP-системах, которые в основном ориентированы на работу с транзакционными данными. И главное, масштабируемая архитектура ECM-систем обеспечивает гарантированных и безотказный доступ к документам в архиве.
Наличие электронного архива и правильная организация потоков загрузки документов позволяет оптимизировать процесс организации доступа. Это важный фактор для обеспечения бесшовного функционирования системы налогового мониторинга. Повышает эффективность процесса и отказ от хранения бумажных первоисточников документов.
Функции, необходимые для организации единого электронного архива ВНД:
- Средства оптимизации стоимости хранения контента в архиве; обеспечение резервного хранения и восстановления данных системы;
- Поддержка работы с разнообразным контентом и инструментов захвата документов (Capturing), включая потоковое сканирование документов и форм, добавление документов, полученных по электронной почте и по другим каналам обмена информацией;
- Безопасность (защита информации и разграничение прав доступа), поддержка различных моделей безопасности — дискреционной, мандатной, контекстно-ролевой;
- Управление метаданными и структурой документов, возможность формировать различные учетные формы карточек документов и их реестры без программирования;
- Поддержка всех видов поиска документов: атрибутивного и полнотекстового. Средства настройки поисковых форм и поддержка современных технологий семантического и интеллектуального поиска;
- Структурирование информации в архиве, создание классификаторов, тегирование документов и пр.;
- Работа с юридически значимыми электронными документами: поддержка всех видов электронных подписей и интеграция с операторами ЭДО;
- Интеграция c другими прикладными системами и приложениями — в частности, с ERP-системой. Наличие средств программного расширения в платформе;
- Готовые модули для обеспечения долгосрочного хранения электронных документов, реализации архива налогового мониторинга; системы управления рисками, внутреннего контроля и аудита и пр.
Функции, необходимые для организации единого электронного архива ВНД:
- Средства оптимизации стоимости хранения контента в архиве; обеспечение резервного хранения и восстановления данных системы;
- Поддержка работы с разнообразным контентом и инструментов захвата документов (Capturing), включая потоковое сканирование документов и форм, добавление документов, полученных по электронной почте и по другим каналам обмена информацией;
- Безопасность (защита информации и разграничение прав доступа), поддержка различных моделей безопасности — дискреционной, мандатной, контекстно-ролевой;
- Управление метаданными и структурой документов, возможность формировать различные учетные формы карточек документов и их реестры без программирования;
- Поддержка всех видов поиска документов: атрибутивного и полнотекстового. Средства настройки поисковых форм и поддержка современных технологий семантического и интеллектуального поиска;
- Структурирование информации в архиве, создание классификаторов, тегирование документов и пр.;
- Работа с юридически значимыми электронными документами: поддержка всех видов электронных подписей и интеграция с операторами ЭДО;
- Интеграция c другими прикладными системами и приложениями — в частности, с ERP-системой. Наличие средств программного расширения в платформе;
- Готовые модули для обеспечения долгосрочного хранения электронных документов, реализации архива налогового мониторинга; системы управления рисками, внутреннего контроля и аудита и пр.
Зачем нужен РИВ для вступления в налоговый мониторинг?
Вступление в программу налогового мониторинга начинается с подачи документации, в которой отдельной подготовки требует регламент информационного взаимодействия (РИВ) организации с ФНС. Он содержит информацию о порядке доступа к информационным системам, сроках предоставления документов (информации) в налоговый орган, данные о лицах, ответственных за взаимодействие с налоговиками, сведения о регистрах бухгалтерского и налогового учетов, а также структуру раскрытия показателей налоговой отчетности, способах ее формирования и многое другое.
На сегодняшний день РИВ становится скорее технологическим документом, нежели описательно-методологическим. По сути, он является первым шагом для проектирования налоговой витрины. Описывая в РИВ структуры раскрытия, компания уже начинает проектировать свою будущую витрину, выстраивает связи между показателями отчетности и между различными системами-источниками.
Организации очень сложно самостоятельно сформировать первоначальное представление о налоговой витрине и об уровнях раскрытия отчетности, поэтому для достижения наилучшего результата РИВ лучше разрабатывать совместно с опытной ИТ-компанией, а также с привлечением учетных методологов.
Как реализовать проект внедрения налоговой витрины у себя в компании? Какие удачные кейсы уже есть на рынке? Что способствует успеху в этом проекте? На эти и другие вопросы ответят эксперты из RAMAX Group, Mail.ru Group и Docsvision на вебинаре 16 сентября «Налоговый мониторинг: цифровизация, прозрачность, партнерство». Зарегистрироваться можно по ссылке.
Data Mart Витрина данных Хранилище данных специализированное Киоск данных Рынок данных Подмножество (срез) хранилища данных, массив тематической, узконаправленной информации
значимые сведения (10) / все события и сообщения (232)
| 19.06.2023 | «БФТ-холдинг» внедрил в Омской области региональную витрину данных с архивным хранением результатов оказания госуслуг «БФТ-холдинг» развернул в Омской области региональную витрину данных и подсистему хранения электронных документов на базе «БФТ.е-архив». По результ |
| 24.05.2023 | «БФТ-Холдинг» развернул витрину данных для Федерального казначейства мы СМЭВ ПОДД, а также представление этих данных в ЕИП НСУД. В рамках проекта требовалось развернуть витрину данных, благодаря которой определенные наборы данных, содержащиеся в ГИИС «Электронны |
| 24.05.2023 | «БФТ-холдинг» развернул витрину данных для Федерального казначейства мы СМЭВ ПОДД, а также представление этих данных в ЕИП НСУД. В рамках проекта требовалось развернуть витрину данных, благодаря которой определенные наборы данных, содержащиеся в ГИИС «Электронны |
| 20.12.2022 | «БФТ-холдинг» поможет развернуть региональные витрины данных уходят с портала, не получив нужной услуги. Теперь для исключения таких проблем можно использовать витрину данных. Она выступит «промежуточным слоем» между пользователем и информационной систе |
| 13.10.2022 | «Уралсиб» совместно с GlowByte осуществил миграцию маркетинговых кампаний на новую витрину данных te завершил масштабный проект по переносу маркетинговых кампаний в aCRM HCL Unica Campaign на новую витрину данных. Потребность в миграции возникла в связи с внедрением в банке нового хранилища |
| 19.05.2022 | «БФТ-холдинг» завершил проект по созданию «Витрины данных» МФЦ для Мингосуправления Московской области «БФТ-холдинг» завершил проект по созданию «Витрины данных» МФЦ для Мингосуправления Московской области. Благодаря этому проекту жители о |
| 09.02.2022 | В Подмосковье впервые в стране начали использовать систему «Витрина данных» ерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России. Администрирует процессы внедрения «Витрины данных» и участвует в развитии продукта подведомственный Минцифры НИИ «Восход». «Витр |
| 23.09.2020 | «Росатом» запустил витрину данных налогового мониторинга для предприятий атомной отрасли Госкорпорация «Росатом» запустила витрину данных налогового мониторинга – универсальное ИТ-решение для организации информационн |
| 01.11.2019 | IBS разработала «Витрину данных» для системы налогового мониторинга в Tele2 IBS помогла оператору мобильной связи Tele2 запустить «Витрину данных» в рамках проекта «Налоговый мониторинг» по налогу на прибыль. В результате ФН |
| 22.01.2002 | ММК приступил к опытно-промышленной эксплуатации аналитической витрины данных «Продажи» ов предприятия в единую корпоративную базу данных. На ММК уже находится в промышленной эксплуатации витрина данных «Персонал». Всего на предприятии планируется создать комплекс аналитических пр |
Публикаций — 232, упоминаний — 298
Data Mart замечен на рынке с организациями, системами, технологиями и персонами:
| Oracle Corporation 6453 47 |
| SAP SE 5055 29 |
| 1С 7481 23 |
| SAS Institute 930 17 |
| Microsoft Corporation 23924 15 |
| IBM — International Business Machines Corp 9299 15 |
| Ростелеком — БФТ-Холдинг — ранее Бюджетные и Финансовые Технологии 291 15 |
| Ростелеком — Российский государственный универсальный оператор связи 10550 12 |
| VK — Mail.ru Group — ВКонтакте 3132 10 |
| VK Tech — VK Цифровые технологии — Mail.ru Цифровые технологии 128 9 |
| Прогноз 1564 9 |
| SAS Institute Russia — САС институт Россия 160 8 |
| Intersoft Lab — Интерсофт Лаб 129 8 |
| РДТЕХ — Разумные деловые технологии 236 7 |
| Ramax — Рамакс 102 7 |
| VK — Mail.ru Group 3265 7 |
| Qlik — QlikTech 148 7 |
| Yandex — Яндекс 6276 7 |
| GlowByte — ГлоуБайт Аналитические Решения — ГлоуБайт Лаборатория данных — ГлоуБайт Маркетинговые решения — ГлоуБайт Софт 99 7 |
| Т1 Консалтинг — Т1 Инновации — Техносерв Консалтинг 353 6 |
| Инфосистемы Джет — Jet Infosystems 1003 6 |
| ФОРС — Центр разработки 593 6 |
| Salesforce.com — Tableau Software 91 6 |
| Diasoft — Диасофт 667 6 |
| Teradata 205 6 |
| IBS — IBS IT Services — ИБС ИТ Услуги — ИБС Софт 1562 5 |
| SAP CIS — САП СНГ 840 5 |
| ВымпелКом — Билайн — Beeline — Вымпел-Коммуникации 8323 5 |
| DIS Group — Data Integration Software — Дата Интегрэйшн Софтвер 119 5 |
| HP Inc. 5604 5 |
| ЭЛАР — Электронный архив — НПО Опыт 939 5 |
| Айтеко — iTeco — Ай-Теко 974 4 |
| Крок — Croc 1755 4 |
| Intel Corporation 11820 4 |
| Цифра ГК 2237 4 |
| ГС-инвест — Arenadata — Аренадата Софтвер 133 4 |
| Dell EMC — Greenplum 69 4 |
| Лига Цифровой Экономики — AT Consulting — ЭйТи Консалтинг — Группа ЭйТи — Эдвансед трансформейшн консалтинг 355 4 |
| Tele2 — Теле2 Россия — Т2 РТК Холдинг — Т2 Мобайл 2648 4 |
| РусБИТех — Astra Linux — ГК Астра 1168 4 |
| ВТБ — Внешторгбанк ПАО 2568 13 |
| Сбер — Сбербанк ПАО ГК — Российский государственный финансовый конгломерат 6332 12 |
| Альфа-Банк 1641 10 |
| Уралсиб ФК — Уралсиб Банк — Урало-Сибирский Банк — Башкредитбанк РИКБ 612 7 |
| Московская Биржа — Мосбиржа — MOEX Group — Moscow Exchange — ММВБ — Московская межбанковская валютная биржа — Moscow Interbank Currency Exchange 1362 6 |
| Аэрофлот — Российские авиалинии — Aeroflot — авиакомпания 746 5 |
| Банк Хоум Кредит — БКИ Эквифакс — Бюро кредитных историй — Эквифакс Кредит Сервис 211 5 |
| Raiffeisen — Райффайзен — Райффайзенбанк — Райффайзен Банк Аваль 874 4 |
| Еврохим МХК — EuroChem Group AG — международная химическая компания — минерально-химическая компания 111 4 |
| Газпром ПАО 1206 4 |
| РЖД — Российские железные дороги 1741 4 |
| ВТБ — ВТБ24 661 4 |
| Почта Банк 409 4 |
| Открытие ФК — Бинбанк 193 3 |
| Почта России ПАО 1974 3 |
| Сибур Холдинг — Сибирско-уральская нефтегазохимическая компания — SIBUR International GmbH 369 3 |
| BNP Paribas — BNP Paribas Vostok — БНП Париба Восток КБ 106 3 |
| Газпром нефть 539 3 |
| Транснефть 280 3 |
| Интеррос — Росбанк АКБ 573 3 |
| БСПБ — Банк Санкт-Петербург 162 3 |
| UniCredit — ЮниКредит Банк — Международный Московский Банк 248 3 |
| Открытие ФК — Банк Открытие 522 3 |
| X5 Group — ИКС 5 Ритейл Групп — Агроторг 903 2 |
| Интеррос — Росбанк Дом — ранее DeltaCredit (ДельтаКредит) 81 2 |
| Банк Хоум Кредит — ХКФ-банк — ХКБанк — Home Credit and Finance Bank 313 2 |
| Ак Барс Банк 254 2 |
| X5 Group — Перекрёсток 478 2 |
| ПСБ — Промсвязьбанк 773 2 |
| Лукойл ПАО — Нефтяная компания 436 2 |
| ПСБ — Связь-банк АКБ — Межрегиональный коммерческий банк развития связи и информатики 159 2 |
| НЛМК — Новолипецкий металлургический комбинат 230 2 |
| Группа Самолет 33 2 |
| СДМ-Банк 61 2 |
| Открытие ФК — Росгосстрах 313 2 |
| Балтика — пивоваренная компания — Baltika Breweries 192 2 |
| НБКИ — Национальное бюро кредитных историй 66 2 |
| Инвитро — Invitro 68 2 |
| УБРиР — Уральский банк реконструкции и развития 157 2 |
| ММК — Магнитогорский металлургический комбинат — Магнитогорский меткомбинат 215 2 |
| Минцифры РФ — Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации — Мининформсвязи РФ — Минкомсвязи РФ 10096 45 |
| ФНС РФ — Федеральная налоговая служба Российской Федерации 2604 42 |
| ЦБ РФ — Центробанк — Центральный банк РФ — Банк России 4059 19 |
| ФОИВ РФ — Федеральные органы исполнительной власти — Федеральные министерства 4637 18 |
| Правительство РФ — Правительства Российской Федерации 5373 17 |
| Минтруд РФ — Федеральная служба по труду и занятости — Роструд 103 16 |
| СФР — ФСС РФ — Фонд социального страхования Российской Федерации 420 9 |
| Федеральное казначейство России 1631 9 |
| Президент Российской Федерации 3947 9 |
| Росреестр — Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии — Федеральная регистрационная служба Российской Федерации — Федеральное агентство геодезии и картографии — Роскартография 1101 8 |
| Росстат — Федеральная служба государственной статистики — Роскомстат 736 8 |
| Минэкономразвития РФ — МЭРТ — Минэк — Министерство экономического развития Российской Федерации 2563 7 |
| МВД РФ — Министерство внутренних дел Российской Федерации 3124 6 |
| ФСТЭК РФ — Федеральная служба по техническому и экспортному контролю — Гостехкомиссия России 3248 6 |
| СФР — ПФР — ПФ РФ — Пенсионный фонд Российской Федерации 1631 6 |
| Росатом — Федеральное агентство по атомной энергии 1721 5 |
| ФСБ РФ — Федеральная служба безопасности Российской Федерации 2863 5 |
| Счётная палата РФ — Государственный финансовый контроль — Госфинконтроль, ГФК 731 4 |
| Минпромторг РФ — Министерство промышленности и торговли Российской Федерации 2172 4 |
| Правительство Москвы — ДИТ Москва — Департамент информационных технологий Москвы 1693 4 |
| ФАС РФ — Федеральная антимонопольная служба Российской Федерации — МАП РФ — Министерство по антимонопольной политике и поддержке предпринимательства 2088 3 |
| Минздрав РФ — Министерство здравоохранения и социального развития Российской Федерации — Минсоцздравразвитие — Минсоцздрав 1273 3 |
| МВД РФ — ГУОБДД — Главное управление по обеспечению безопасности дорожного движения — ГИБДД — Государственная инспекция безопасности дорожного движения — Госавтоинспекция Министерства внутренних дел Российской Федерации 1242 3 |
| Минфин РФ — Министерство финансов Российской федерации 1714 3 |
| Сколково ИЦ — Инновационный центр — Фонд развития центра разработки и коммерциализации новых технологий — Сколковский инноград науки и технологий 2653 3 |
| Правительство Московской области — Губернатор Московской области — органы государственной власти 195 3 |
| Госдума РФ — Государственная Дума Федерального Собрания РФ 3078 3 |
| Минприроды РФ — Рослесхоз — Федеральное агентство лесного хозяйства 100 3 |
| РФРИТ — Российский фонд развития информационных технологий 223 3 |
| ФМБА России — Федеральное медико-биологическое агентство 139 3 |
| Минтранс РФ — Министерство транспорта Российской Федерации 571 3 |
| Минцифры РФ — Роскомнадзор РФ — Федеральная служба по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций — Роскомсвязьнадзор — Россвязьнадзор — Россвязькомнадзор — Госсвязьнадзор 2511 3 |
| Росгвардия — Федеральная служба войск национальной гвардии РФ 233 3 |
| Росфинмониторинг — ФСФМ — Федеральная служба по финансовому мониторингу 166 2 |
| Правоохранительные органы — Полиция — Милиция — Силовые ведомства — Спецслужбы — Специальные службы — Охранные структуры 5010 2 |
| Администрация Президента РФ — Аппарат Президента РФ 290 2 |
| Правительство РФ — АНО АЦ — Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации (АНО АЦ) 286 2 |
| Минстрой РФ — Министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства 224 2 |
| МЧС РФ — Министерство по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий 1282 2 |
| Генпрокуратура РФ — Генеральная прокуратура Российской Федерации 298 2 |
| Руссофт НП — Russoft — Форт-Росс — АРПО — Ассоциация Разработчиков Программного Обеспечения — NSDA — National Software Development Association 624 2 |
| АПКИТ — Ассоциация предприятий компьютерных и информационных технологий 263 2 |
| GSMA — Global System for Mobile Communications — Международная ассоциация GSM — Global System for Mobile Communications — Глобальный стандарт цифровой мобильной сотовой связи с разделением каналов по времени (TDMA) и частоте (FDMA) 6171 2 |
| АБД — Ассоциация участников рынка больших данных 77 2 |
| МОК — Международный олимпийский комитет — Comité international olympique — International Olympic Committee 201 2 |
| Цифровая экономика АНО — Автономная некоммерческая организация 265 1 |
| АРПП — Ассоциация Разработчиков Программных Продуктов — Отечественный софт 518 1 |
| WTO — World Trade Organization — ВТО — Всемирная торговая организация 417 1 |
| ASF — Apache Software Foundation 106 1 |
| ООН ИКАО — Международная организация гражданской авиации — ICAO — International Civil Aviation Organization 93 1 |
| 4CIO 757 1 |
| Московская ассоциация предпринимателей 7 1 |
| ИТ-экосистема — ИТ-ландшафт — ИТ-архитектура — Информационная инфраструктура — ИТ-инфраструктура — ИКТ-инфраструктура — Информационно-телекоммуникационная инфраструктура, ИТКИ — Программно-аппаратный комплекс, ПАК 57166 133 |
| СХД — Системы (сети) хранения данных — SAN — Storage Area Network — КХД — Корпоративное хранилище данных 8559 85 |
| Автоматизация процессов — Process automation — Системы и средства автоматизации — Systems and automation tools 27484 83 |
| Цифровая трансформация — Digital Transformation — Digital IQ — Цифровизация — Цифровое предприятие — Диджитализация — Цифровые технологии в бизнесе — Цифровое пространство — Цифровая зрелость 42699 77 |
| BI — Business intelligence — Бизнес-аналитика — Аналитические бизнес-приложения 4019 63 |
| СУБД — Системы управления базами данных — DBMS — Database Management System 9942 52 |
| Big Data — Большие данные — Аналитика Больших данных 5536 41 |
| BPM — Business Process Management System — Системы управления (автоматизации) бизнес-процессами 8733 40 |
| СЭД — Система электронного документооборота — ЭДО — Электронный документооборот — СЭДД — система электронного документооборота и делопроизводства — Безбумажное делопроизводство — Безбумажный офис — Автоматизация канцелярии — Electronic document management 11525 40 |
| DMP — Data Management Platform — Платформа управления данными 1816 39 |
| Interface — Интерфейс — Комплекс средств для взаимодействия двух систем друг с другом 22375 38 |
| CRM — Customer Relationship Management — Управление взаимоотношениями с клиентами — платформы клиентского сервиса 5966 38 |
| SaaS — Software as a service — Программное обеспечение как услуга — On-premises — Облачные сервисы 14220 36 |
| Импортозамещение — Импортонезависимость — технологический (цифровой) суверенитет — режим приоритетных закупок отечественных решений и технологий 14654 35 |
| Прототип — Прототипирование — Prototyping — Работающая модель, опытный образец устройства или детали в дизайне, конструировании, моделировании — Пилотный проект 10736 35 |
| Cloud Computing — Cloud Solutions — Облачные технологии — Облачные вычисления — Облачная инфраструктура — Облачная трансформация 18607 34 |
| Кибербезопасность — IAM — Identity and Access Management — IGA — Identity Governance and Administration — IdM — Authentication (Identity) Management — CIAM — Customer Identity and Access Management — Аутентификация — Управление учётными данными 9703 32 |
| Налогообложение — Налоговый мониторинг — Налоговый контроль 89 32 |
| ERP — Enterprise Resource Planning — EAS — Enterprise Apllication Suites — АСУП — Автоматизированные системы управления — ИСУП — Интегрированные системы управления 5898 29 |
| OpenSource software — Открытое программное обеспечение — Свободное программное обеспечение (СПО) — ПО с открытым исходным кодом 6415 27 |
| Сервер — серверные платформы (системы) — серверное оборудование — server platforms server hardware 27164 25 |
| Data Mining — Data Analysis — Интеллектуальный анализ данных — Глубинный анализ данных 1875 25 |
| MLOps — Machine learning operations — Машинное обучение — AutoML — Автоматизированная подготовка данных — самообучение 3844 25 |
| Predictive Analytics — Предикативная (предиктивная, прогностическая, прогнозная, предсказательная) аналитика 2765 24 |
| Visualization — Визуализация — визуальное представление данных 4619 24 |
| OLAP — Analytical processing — Интерактивная аналитическая обработка данных — ROLAP — Relational OLAP — MOLAP — Multidimensional OLAP — HOLAP — Hybrid OLAP 478 21 |
| Искусственный интеллект — ИИ — Artificial intelligence — AI — Artificial General Intelligence — AGI 9438 21 |
| ETL — Extract, Transform, Load — Извлечение, преобразование, загрузка данных 248 21 |
| Кибербезопасность — Компьютерная безопасность — Информационная безопасность — ИБ-интегратор — Киберпреступность — Cybersecurity — Киберинциденты 22932 20 |
| АРМ — Автоматизированное рабочее место — программно-технический комплекс АС 10613 20 |
| FinTech — ФинТех — BankTech — Цифровые финансовые инструменты — Финансовые информационные продукты — ИТ-инфраструктура банка — ИТ в финсекторе — Финансовые сервисы 3974 19 |
| Минцифры РФ — НСУД ЕИП ФГИС РФ — Единая информационная платформа и Витрины данных Национальной системы управления данными ФГИС — НСУМД — Национальная система управления мастер-данными 91 19 |
| ИТ-поддержка — Служба технической поддержки — техническое обслуживание — техобслуживание 8856 18 |
| MarTech — Marketing Technologies — Маркетинговые технологии — Digital-маркетинг — Сервисы и аналитические инструменты для оптимизации и персонализации (консьюмеризации, персонификации) цифровых каналов, мобильных приложений и веб-сайтов на основе data-dri 6341 17 |
| HRM — Удаленная работа сотрудников (удалёнка) — Мониторинг удаленно работающего персонала — Дистанционная работа — Remote work 11466 17 |
| Мобильное приложение — Mobile app — Мобильные решения — Мобильные сервисы 9356 15 |
| Dashboard — Дашборд — Информационная панель — Способ визуального представления данных 770 15 |
| Loyalty Management — Системы лояльности — Программы поощрения клиентов — Программы поощрения постоянных покупателей 4009 15 |
| EMM — Enterprise Mobility Management — MDM — Mobile Device Management — Управление корпоративными устройствами и приложениями — BYOD — Bring Your Own Device — Корпоративная мобильность — Защищенная мобильность — «мобилизация» 13430 14 |
| PM — Project Management — PMP — Project Management Professional — Профессионал в управлении проектами — Системы управления проектами — Проектное управление 2145 14 |
| ФГИС ЕПГУ (РПГУ) — Госуслуги РФ — Единый портал государственных услуг Российской Федерации 4473 29 |
| Microsoft Office 3557 16 |
| SQL — Structured Query Language — Язык программирования 865 13 |
| ФНС РФ АИС Налог-3 — Автоматизированная информационная система Федеральной налоговой службы 54 13 |
| Oracle Business Analytics — Oracle BI Suite — Oracle Business Intelligence Suite — Oracle BI Applications 176 12 |
| Минтруд РФ — Работа в России — портал вакансий 79 10 |
| Apache Hadoop 395 10 |
| Microsoft Office Excel 1119 10 |
| Oracle Database — Oracle DB — объектно-реляционная система управления базами данных 525 10 |
| Госзакупки РФ — Официальный сайт для размещения заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг — Zakupki.gov.ru — ЕИС — Единая информационная система в сфере закупок 2982 9 |
| Oracle СУБД 603 9 |
| ФГИС ЕПГУ (РПГУ) — Госуслуги РФ — Суперсервисы — Запись на прием к врачу 351 9 |
| СМЭВ РФ — Система межведомственного электронного взаимодействия 925 8 |
| VK Tax Compliance 16 6 |
| Linux OS 8867 6 |
| МФЦ — Многофункциональный центр предоставления государственных и муниципальных услуг — МФЦ Мои документы региональные и городские 1265 6 |
| Oracle Siebel CRM On Demand — Oracle Siebel Customer Relationship Management 245 6 |
| Microsoft Windows 2000 8857 5 |
| SAP Sybase 289 5 |
| Microsoft Power BI — PWBI — Microsoft BI — Microsoft Business Intelligence 173 5 |
| СФР — ПФР СНИЛС — Страховой номер индивидуального лицевого счёта 418 5 |
| 1С:Предприятие — 1C:Enterprise 2148 5 |
| Microsoft Dynamics AX — Microsoft Business Solutions Axapta 914 5 |
| SAP ERP — SAP Enterprise Resource Planning — mySAP ERP 831 5 |
| SAP BO — SAP BusinessObjects — SAP BOBJ — SAP BObjects 235 5 |
| Adobe PDF — Portable Document Format — Межплатформенный открытый формат электронных документов 1850 5 |
| ЦГУ — Цифровое государственное управление — Федеральный проект 188 5 |
| Минцифры РФ — Гостех ФКУ — Государственные технологии ФКУ — Единая онлайн-платформа государственных сервисов и информационных систем 170 5 |
| ГС-инвест — Arenadata DB — ADB — Распределенная СУБД 58 5 |
| Microsoft Windows 14836 4 |
| Apache Kafka — распределённый программный брокер сообщений 115 4 |
| PostgreSQL — свободная объектно-реляционная СУБД 922 4 |
| Postgres Professional — Postgres Pro Enterprise — Postgres Professional 430 4 |
| Oracle Database In-Memory — Oracle TimesTen In-Memory Database 38 4 |
| Python — высокоуровневый язык программирования 666 4 |
| Microsoft SQL Server 1515 4 |
| Oracle Exadata Cloud at Customer — Oracle ExaCC — Oracle Exadata Cloud@Customer — Oracle Exadata Cloud Infrastructure — Oracle Exadata Cloud Service 33 4 |
| Qlik Qlikview 115 4 |
| Oracle Cloud Infrastructure — OCI — Oracle IaaS Cloud 211 4 |
| MongoDB — Документоориентированная система управления базами данных с открытым исходным кодом 140 4 |
| Черненко Андрей 67 9 |
| Кирьянова Александра 104 4 |
| Чернышенко Дмитрий 518 4 |
| Петров Михаил 135 4 |
| Шадаев Максут 789 3 |
| Кожевников Дмитрий 13 3 |
| Зейтениди Наталья 19 3 |
| Орлова Юлия 6 3 |
| Иссако Раймонд 5 3 |
| Абакумов Евгений 171 3 |
| Гольдберг Юлий 23 3 |
| Федечкин Эдуард 41 3 |
| Филимоненок Павел 19 3 |
| Мишустин Михаил 563 3 |
| Паршин Максим 309 3 |
| Буленков Дмитрий 29 3 |
| Жуков Олег 23 2 |
| Карачинский Анатолий 93 2 |
| Летунов Илья 48 2 |
| Огуряев Дмитрий 83 2 |
| Иванов Дмитрий 67 2 |
| Ефаров Юрий 8 2 |
| Ардавов Рустам 4 2 |
| Егоров Даниил 17 2 |
| Мережникова Валерия 2 2 |
| Шилов Сергей 87 2 |
| Гиацинтов Олег 7 2 |
| Каменский Владислав 12 2 |
| Нуралиев Борис 278 2 |
| Горяйнов Андрей 49 2 |
| Медведев Дмитрий 1639 2 |
| Сидоров Алексей 19 2 |
| Шабанин Игорь 9 2 |
| Комаров Михаил 18 2 |
| Качанов Олег 95 2 |
| Макрецкая Ольга 2 2 |
| Чаусов Валерий 11 2 |
| Бухарина Нина 2 2 |
| Груздев Антон 10 2 |
| Макаров Станислав 117 2 |
| Россия — РФ — Российская федерация 129910 149 |
| Россия — ЦФО — Центральный федеральный округ — Москва 39998 30 |
| СНГ — Содружество Независимых Государств — CIS — The Commonwealth of Independent States 13561 23 |
| Россия — СЗФО — Санкт-Петербург 15816 16 |
| США — Соединённые Штаты Америки — USA — The United States of America 50669 15 |
| Европа 21270 13 |
| Казахстан — Республика 5181 11 |
| Евросоюз — ЕС — Европейский союз — European Union — Еврозона — Европейская комиссия — Еврокомиссия 13791 8 |
| Украина 7406 8 |
| Беларусь — Белоруссия 4871 8 |
| Россия — ЦФО — Московская область — Подмосковье 6671 7 |
| Россия — УФО — ХМАО-Югра — Ханты-Мансийский автономный округ Югра 1044 5 |
| Россия — ПФО — Татарстан Республика 2491 5 |
| Россия — УФО — ЯНАО — Ямало-Ненецкий автономный округ 735 5 |
| Россия — ПФО — Башкортостан Республика — Башкирия 1079 4 |
| Великобритания — Соединённое Королевство Великобритании и Северной Ирландии 13072 4 |
| Россия — ЦФО — Калужская область 880 4 |
| Япония 13067 4 |
| Россия — СКФО — Дагестан Республика 444 4 |
| Россия — СФО — Новосибирск 3873 4 |
| Китай — Китайская Народная Республика — КНР 15776 3 |
| Германия — Федеративная Республика 12329 3 |
| Россия — ПФО — Самарская область — Самара 2434 3 |
| Франция — Французская Республика 7655 3 |
| Россия — ЦФО — Тульская область 1126 3 |
| Азия — Азиатский регион 5214 3 |
| Армения — Республика 1958 3 |
| Россия — СФО — Кемеровская область 799 3 |
| Нидерланды 3376 3 |
| Россия — ПФО — Нижегородская область 1609 2 |
| Россия — СФО — Омская область 603 2 |
| Европа (в том числе Россия), Ближний Восток и Африка — ЕБВА — EMEA — Europe, Middle East and Africa 1863 2 |
| Норвегия — Королевство 1779 2 |
| Россия — ЦФО — Тверская область — Тверь 611 2 |
| Россия — ПФО — Нижний Новгород — Нижегородская агломерация 2676 2 |
| Азия — Азиатско-Тихоокеанский регион — APAC — Asia-Pacific 1751 2 |
| Россия — УФО — Екатеринбург 3516 2 |
| Россия — ПФО — Казань — Казанская агломерация 2530 2 |
| Европа Восточная 3015 2 |
| Россия — УФО — Тюменская область 1009 2 |
| Финансовый сектор — Банковская отрасль экономики — Кредитно-финансовые организации — Сектор финансовых корпораций — Банковские операции 44157 98 |
| Государственные органы власти — Государственный сектор экономики — Госзаказчик — Государственный заказчик — Государственное и муниципальное управление — госсектор — госучреждения 46300 78 |
| Торговля розничная — Ритейл — Шопинг — Розница — Retail — торговые компании 21816 40 |
| Налогообложение — Налоговый консалтинг — Налоговый учет 5617 40 |
| Vendor — Вендор — Юридическое или физическое лицо, поставляющие товары или услуги заказчикам 11828 37 |
| ИТ-рынок труда — ИТ-кадры — ИТ-персонал — ИТ-специалист — ИТ-менеджер 11713 34 |
| Бухгалтерия — Бухгалтерский учёт — День бухгалтера — Международный день бухгалтерии — International Accounting Day — 10 ноября 5477 30 |
| Минцифры РФ — ЕРРП — Единый реестр российских программного обеспечения для электронных вычислительных машин и баз данных — Реестр российского ПО — Реестр отечественного ПО 5589 27 |
| Кредитование — Сrediting — Заём 6233 23 |
| Образование — Образовательные учреждения — Наука — Научная деятельность — Университеты и наука должны объединиться 25671 23 |
| ИТ-контракт — ИТ-проект — ИТ-процесс 2669 23 |
| Консалтинг — Consulting — консалтинговые услуги — консультационные услуги — консультирование 7315 22 |
| Инвестиции — инвестирование — инвестиционные проекты — инвестиционное консультирование 14893 19 |
| CIO — Chief Information Officer — ИТ-директор — Директор по информационным технологиям — Information Technology Director 5085 17 |
| Транспорт — Транспортный сектор экономики — Транспортные услуги — Дорожная инфраструктура — Автодороги — Transport — Road infrastructure — Highways 16241 17 |
| ЕГРЮЛ — Единый государственный реестр юридических лиц 5387 16 |
| Страхование — Страховое дело — Insurance 5313 16 |
| ИТ-сервис — ИТ-услуга — ИТ-обслуживание — ИТ-управление 4918 15 |
| Здравоохранение — Медицина и медицинские товары и услуги — медицинские организации — медучреждения — Лечебно-профилактические учреждения, ЛПУ — Лечебно-санитарные учреждения медучреждения 8789 15 |
| СМБ — Средний и малый бизнес — SME — Small and medium-sized enterprises — SMB — Small-medium business — SOHO — Small Office Home Office 9897 14 |
| Юриспруденция — Законодательство — Legislation — Законодательная база — Нормативно-правовые акты 6872 14 |
| Демография — наука о закономерностях воспроизводства населения 9178 13 |
| Цифровая экономика России — Федеральный проект — Национальная программа Российской Федерации 3376 13 |
| Бухгалтерия — Первичка — Первичный документ — бумажный или электронный документ свидетельствующий о каких-либо деловых или финансовых транзакциях 371 13 |
| Логистика — Логистические услуги — Logistics services — Управление перевозками — Грузоперевозки — Грузовые терминалы — Доставка — Перевозка выделенным транспортом — FTL, Full Truck Load 5914 13 |
| Бухгалтерия — МСФО — Международные стандарты финансовой отчетности — IFRS — International Financial Reporting Standards 1541 12 |
| Здравоохранение — Охрана здоровья граждан (населения) и профилактика болезней 7598 11 |
| Юриспруденция — Jurisprudence — юридическая консультация — юридические услуги 6883 10 |
| ИТ-бюджет — Планирование и управление бюджетом на информационные технологии — ИТ-затраты — ИКТ-расходы 2869 9 |
| Статистика — Statistics — статистические данные 1632 9 |
| TCO — Total Cost of Ownership — Совокупная стоимость владения или стоимость жизненного цикла 2010 9 |
| Управленческая отчётность — Внутренняя отчетность — Управленческий учёт — Management Reporting — Management Accounting 697 9 |
| Федеральный закон 152-ФЗ — О персональных данных 2109 9 |
| Недвижимость — Real estate — Realty — недвижимое имущество — риэлторская деятельность 4177 8 |
| Здравоохранение — SARS-CoV-2 — COVID-19 — COronaVIrus Disease 2019 — Коронавирусная инфекция 2019-nCoV — Пандемия — Эпидемия атипичной пневмонии 3429 8 |
| KPI — Key Performance Indicators — КПЭ — Ключевые показатели эффективности 1213 8 |
| Налогообложение — ИНН — Идентификационный номер налогоплательщика 540 7 |
| ФЦП — Федеральная целевая программа — Федеральный проект 1879 7 |
| БК РФ — Бюджетный кодекс Российской Федерации — Федеральный бюджет Российской Федерации 2781 7 |
| Ипотека — Mortgage — вариант залога недвижимого имущества 325 7 |
| TAdviser — Центр выбора технологий 330 4 |
| Коммерсантъ — Издательский дом 1484 2 |
| Forbes — Форбс 687 1 |
| ТАСС — Телеграфное агентство связи и сообщения — Российское государственное информационное агентство — ИТАР-ТАСС — Информационное телеграфное агентство России — Телеграфное Агентство Советского Союза 751 1 |
| Ведомости 706 1 |
| Московский Комсомолец — МК — Газета 29 1 |
| TechMedia — Habr — Хабр — Хабрахабр 82 1 |
| Открытые системы ИД 172 1 |
| CNews RND — R&D.CNews 2273 1 |
| Independent 110 1 |
| IDC — International Data Corporation 4878 9 |
| Gartner — Гартнер 3500 9 |
| CNews 100 — Рейтинг крупнейших ИТ-компаний России 2626 7 |
| CNews Analytics — Аналитическое агентство 7658 6 |
| Gartner Magic Quadrant — Гартнер Магический квадрант 331 4 |
| CSI — Customer Satisfaction Index — Индекс потребительской удовлетворенности — Индекс удовлетворенности клиента 546 3 |
| Markets&Markets Research 106 1 |
| BCG — Boston Consulting Group 102 1 |
| Forrester Research 814 1 |
| Fortune Global 100 139 1 |
| S&P Global — Standard & Poor’s — Standard and Poor’s 551 1 |
| PAC — Pierre Audoin Consultants 21 1 |
| РБК Исследования рынков — РБК Рейтинг — РБК Мониторинг 66 1 |
| ИТ-тренды — Актуальные вызовы в ИТ 280 1 |
| Gartner Magic Quadrant Data Management Solutions 8 1 |
| НИУ ВШЭ — Национальный исследовательский университет — Высшая школа экономики 782 6 |
| РАНХиГС — Президентская академия — Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации 473 3 |
| МГУ — Московский Государственный Университет имени М. В. Ломоносова 1374 2 |
| СПбГУ — Санкт-Петербургский государственный университет — Universitas Petropolitana 462 2 |
| Softline Education — Академия Softline — Softline Корпоративный Университет — Softline IT Graduate — учебный центр — Softline Academy Alliance 86 1 |
| ИТМО — Научно-образовательная корпорация — СПбГУ ИТМО — Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики — ITMO University 329 1 |
| РДТЕХ Учебный центр НОУ 9 1 |
| Генпрокуратура РФ — Университет прокуратуры Российской Федерации 9 1 |
| НИУ ВШЭ — НОЦ Технологий Управления Информацией 2 1 |
| ГГНТУ — Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М.Д. Миллионщикова 7 1 |
| НИУ ВШЭ ИСИЭЗ — Институт статистических исследований и экономики знаний 44 1 |
| ИРИО — Институт развития информационного общества 39 1 |
| НИИАА — НИИ автоматической аппаратуры имени В. С. Семенихина — Научно-исследовательский институт 32 1 |
| ТГУ — Томский государственный университет 146 1 |
| Роспатент РФ — ФИПС — Федеральный институт промышленной собственности — Палата по патентным спорам 92 1 |
| Рубин НИИ 7 1 |
| Ростех — Росэлектроника — Вектор НИИ — Научно-исследовательский институт 668 1 |
| СПбПУ ФГАОУ ВО — Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого 267 1 |
| Ростех — Автоматика — ИНЭУМ им. И. С. Брука — Институт электронных управляющих машин 144 1 |
| МФТИ — Московский физико-технический институт — Физтех 738 1 |
| IOI — International Olympiad in Informatics — Международная олимпиада по информатике среди школьников 8070 5 |
| CNews Conferences — Агентство маркетинговых коммуникаций 1868 3 |
| МОК — Олимпийские игры — Олимпиады — Olympic Games 1138 3 |
| День программиста — Day of the Programmer — 256-й день года 2208 3 |
| CNews FORUM Информационные технологии завтра 990 2 |
| CNews AWARDS — награда 448 2 |
| Hackathon — Хакатон — форум-соревнование для разработчиков 251 2 |
| 1С:Проект года 16 1 |
| МОК — Паралимпиада — Паралимпийские игры — Параолимпийские игры — Paralympic Games 73 1 |
| Единый день голосования 102 1 |
| SAP TechEd 9 1 |
| Oracle Systems Innovation Award 1 1 |
| Oracle Live SQL 1 1 |
| Oracle Systems Advantage Forum 2 1 |
| FIA — Formula 1 — Формула 1 — класс гонок на автомобилях с открытыми колёсами 219 1 |
| ЦИПР — Цифровая Индустрия Промышленной России — Конференция 116 1 |
| FIFA World Cup — Чемпионат Мира по футболу 696 1 |
| Worldskills — Ворлдскиллс — Агентство развития профессионального мастерства 110 1 |
* Страница-профиль компании, системы (продукта или услуги), технологии, персоны и т.п. создается редактором на основе анализа архива публикаций портала CNews. Обрабатываются тексты всех редакционных разделов (новости, включая «Главные новости», статьи, аналитические обзоры рынков, интервью, а также содержание партнёрских проектов). Таким образом, чем больше публикаций на CNews было с именем компании или продукта/услуги, тем более информативен профиль. Профиль может быть дополнен (обогащен) дополнительной информацией, в т.ч. презентацией о компании или продукте/услуге.
Обработан архив публикаций портала CNews.ru c 11.1998 до 11.2023 годы.
Ключевых фраз выявлено — 1258720, в очереди разбора — 827825.
Создано именных указателей — 131581.
Редакция Индексной книги CNews — book@cnews.ru
Читатели CNews — это руководители и сотрудники одной из самых успешных отраслей российской экономики: индустрии информационных технологий. Ядро аудитории составляют топ-менеджеры и технические специалисты департаментов информатизации федеральных и региональных органов государственной власти, банков, промышленных компаний, розничных сетей, а также руководители и сотрудники компаний-поставщиков информационных технологий и услуг связи.
Витрина данных
Витрина данных (англ. Data Mart ; другие варианты перевода: хранилище данных специализированное, киоск данных, рынок данных) — срез хранилища данных, представляющий собой массив тематической, узконаправленной информации, ориентированный, например, на пользователей одной рабочей группы или департамента.
Концепция витрин данных
Концепция витрин данных была предложена Forrester Research ещё в 1991 году. По мысли авторов, витрины данных — множество тематических баз данных (БД), содержащих информацию, относящуюся к отдельным аспектам деятельности организации.
Концепция имеет ряд несомненных достоинств:
- Аналитики видят и работают только с теми данными, которые им реально нужны.
- Целевая БД максимально приближена к конечному пользователю.
- Витрины данных обычно содержат тематические подмножества заранее агрегированных данных, их проще проектировать и настраивать.
- Для реализации витрин данных не требуется высокомощная вычислительная техника.
Но концепция витрин данных имеет и очень серьёзные пробелы. По существу, здесь предполагается реализация территориально распределённой информационной системы с мало контролируемой избыточностью, но не предлагается способов, как обеспечить целостность и непротиворечивость хранимых в ней данных.
Идея соединить две концепции — хранилищ данных и витрин данных, по видимому, принадлежит М. Демаресту (M. Demarest), который в 1994 году предложил объединить две концепции и использовать хранилище данных в качестве единого интегрированного источника данных для витрин данных.
И сегодня именно такое многоуровневое решение:
- первый уровень — общекорпоративная БД на основе реляционной СУБД с нормализованной или слабо денормализованной схемой (детализированные данные);
- второй уровень — БД уровня подразделения (или конечного пользователя), реализуемые на основе многомерной СУБД (агрегированные данные);
- третий уровень — рабочие места конечных пользователей, на которых непосредственно установлен аналитический инструментарий;
постепенно становится стандартом де-факто, позволяя наиболее полно реализовать и использовать достоинства каждого из подходов:
- компактное хранение детализированных данных и поддержка очень больших БД, обеспечиваемые реляционными СУБД;
- простота настройки и хорошие времена отклика, при работе с агрегированными данными, обеспечиваемые многомерными СУБД.
Реляционная форма представления данных, используемая в центральной общекорпоративной БД, обеспечивает наиболее компактный способ хранения данных. Современные реляционные СУБД уже умеют работать с БД имеющими размер порядка нескольких терабайт. Хотя такая центральная система обычно не сможет обеспечить оперативного режима обработки аналитических запросов, при использовании новых способов индексации и хранения данных, а также частичной денормализации таблиц, время обработки заранее регламентированных запросов (а в качестве таких, можно рассматривать и регламентированные процедуры выгрузки данных в многомерные БД) оказывается вполне приемлемым.
В свою очередь, использование многомерных СУБД в узлах нижнего уровня обеспечивает минимальные времена обработки и ответа на нерегламентированные запросы пользователя. Кроме того, в некоторых многомерных СУБД имеется возможность хранить данные как на постоянной основе (непосредственно в многомерной БД), так и динамически (на время сеанса) загрузить данные из реляционных БД (на основе регламентированных запросов).
Таким образом, имеется возможность хранить на постоянной основе только те данные, которые наиболее часто запрашиваются в данном узле. Для всех остальных хранятся только описания их структуры и программы их выгрузки из центральной БД. И хотя при первичном обращении к таким виртуальным данным время отклика может оказаться достаточно продолжительным, такое решение обеспечивает высокую гибкость и требует менее дорогих аппаратных средств
| Это заготовка статьи о компьютерах. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её. Это примечание по возможности следует заменить более точным. |
- Переработать оформление в соответствии с правилами написания статей.
- Добавить иллюстрации.
- Исправить статью согласно стилистическим правилам Википедии.
- Викифицировать статью.
- Проверить достоверность указанной в статье информации.
- Проставив сноски, внести более точные указания на источники.
- Найти и оформить в виде сносок ссылки на авторитетные источники, подтверждающие написанное.