От статических отчётов к живой модели данных
Зачастую данные показателей живут в головах сотрудников и разрозненных Excel-таблицах. Методики, источники и связи нигде не зафиксированы.
Отсюда ошибки, противоречия и долгие согласования.
Отсюда ошибки, противоречия и долгие согласования.
Что мешает бизнесу
–
Зависимость от Excel-процессов и ручной консолидации
–
Ошибки, дубли, разрывы и противоречия в данных
–
Нет единой методики расчёта и владельцев показателей
–
Долгая подготовка отчётности и срыв регламентных сроков
Что меняет «Пантогнос»
+
Единый банк показателей с методиками и владельцами
+
Онтологические связи и граф зависимостей показателей
+
Автоматический контроль качества данных
+
Достоверные витрины и дашборды для решений
ПАНТОГНОС – единая система учета, ведения и контроля совокупности метаданных и данных, где каждый показатель получает собственную цифровую биографию
Pan (Παν)
все, целое, совокупность
+
Gnosis (Γνώσις)
знание, понимание, осмысление
В основе системы – онтологическая модель данных, где показатель рассматривается как самостоятельный объект управления со своими атрибутами, связями, нормативной логикой, историей изменений, источниками данных и правилами расчёта.
Каждый показатель содержит
ID
Бизнес наименование
Тип показателя
Формула расчета
Связанные показатели
Актуальность
Архивный показатель
Тип связи
Дата последней актуализации
Витрины данных
Тематические витрины со срезами по показателям и периодам
OLAP-отчёты
Многомерный анализ в разрезе связанных показателей
Регламентные отчёты
Дашборды на витрине данных
Принятие решений в логике показателей
Любой отчет строится не по таблицам БД, а по логике бизнес-показателей
Управление жизненным циклом показателя
Формирование единого отраслевого банка показателей и централизованное управление алгоритмами и моделями расчетов, версиями, связями
Глубокий анализ данных с выявлением ошибок, искажений, разрывов и противоречий
Увязывание совокупности показателей в расчетные принятия управленческих решений
Контроль исполнительской дисциплины
Использование накопленных данных для построения моделей отраслевого планирования, сценарного анализа и прогнозирования
Интеграцию с внешними системами и корпоративными хранилищами данных
Встраивание в существующий ландшафт автоматизации без его изменения
Функциональность
Логический слой
Онтология информационного поля
Создание, ведение и корректировка показателей
Коллективная работа над логикой показателей
Поддержание актуальности: версии и даты данных
Типы и связи показателей, нормативная логика
Физический слой
Хранение данных
Хранение значений, расчётов и агрегатов
Сущность-Факт - разрежённый граф связей
ER-модель: отдельная сущность под показатель
Версионирование записей и история значений
Связь физического и логического слоя
Зачастую данные показателей живут в головах сотрудников и разрозненных Excel-таблицах. Методики, источники и связи нигде не зафиксированы.
Отсюда ошибки, противоречия и долгие согласования.
Отсюда ошибки, противоречия и долгие согласования.
Поиск показателей
Анализ документов
Выявление аномалий
Обнаружение отсутствующих данных
Формирование отчетов
Ответы на вопросы пользователей
Применение ИИ-агентов для поддержания операторов
Построения вычислений на данных
Языки программирования
Python, JavaScript
Программное обеспечение и наборы инструментов
Celery beat, RabbitMQ, Redis, Daphne WebSocket, Apache web server, PostgreSQL, MemDB
Документация
Технологии
Постройте единый банк отраслевых показателей как логическую основу управления
Стоимость продукта формируется индивидуально для каждого заказчика и может быть предоставлена в виде коммерческого предложения по запросу
Свяжитесь с нами