Цель данной статьи — максимально подробно рассказать о low-code платформе Loginom. Начнем с общего обзора класса задач, которые успешно решаются с помощью продукта:
- Извлечение преобразование загрузка (Extract, Transform, Load — ETL).
- Оперативная аналитическая обработка данных (Online analytical processing — OLAP).
- Система принятия решений (Real-Time Decision Manager).
- Рабочее пространство аналитика (Self-service Analytics).
- Инструмент машинного обучения (Machine Learning).
- Качество данных (Data Quality).
- Глубинный анализ процессов (Process Mining).
За все время существования продукта, на Loginom реализовано более 200 сложных аналитических проектов. Рассмотрим их в разрезе задач, функционала, клиентов и прикладных бизнес-решений:
| Задача | Функционал | Клиенты | Бизнес-решения |
| Self-service аналитика | Сбор данных из множества гетерогенных источников, очистка, расчет показателей, подготовка витрин данных | Балтика, Русклимат, Danone | - |
| Кредитный конвейер | Онлайн принятие решений при массовом кредитовании физических и юридических лиц без снижения качества кредитного портфеля | Миг Кредит, Росбанк Дом, Квантмобайл банк | Loginom Decision Maker |
| Интеграция с веб-сервисами | Подключение к бюро кредитных историй, сервисам госорганов, брокерам данных | БЖФ Банк, CarMoney, ДоброЗайм | Интеграции |
| Кредитный скоринг | Разработка моделей скоринговых карт для оценки кредитоспособности заемщиков и уменьшения риска невозврата денежных средств | Беларусбанк, Квантмобайл банк, Росбанк Дом | Loginom Scorecard Modeler |
| Очистка клиентских данных | Формирование единого представления о физических и юридических лицах внутри всей организации, дедупликация данных, создание «золотых» записей | Инвитро, Югория, EOS | Loginom Data Quality |
| Оптимизация запасов | Прогнозирование спроса, расчет оптимальных страховых запасов. Поддержка принятия решений при планировании закупок и распределении резервов | ТБМ, Рельеф Центр, Estee Lauder | Loginom Demand Planning |
| Консолидация данных | Сбор данных их множества гетерогенных источников, их последующая предобработка и очистка. Расчет необходимых показателей, их загрузка в хранилища и витрины данных, визуализация результатов | Красцветмет, Дальневосточная генерирующая компания, Сибирская генерирующая компания | - |
| Клиентская аналитика | Сегментация клиентов, формирование поведенческого профиля потребителей, генерация адресных предложений и кросс-продажи, противодействие оттоку. | Отто, Цезарь Сателлит, РЖД | Loginom Customer Segmentation |
| Оптимизация бизнес-процессов | Выявление «узких мест», лишних звеньев, неэффективных действий, отклонений от нормативов бизнес-процедур и процессов с помощью методов | Process Mining Росбанк Дом, ФСИН Сервис | Loginom Process Mining |
| Моделирование процессов | Создание цифровых двойников сложного промышленного оборудования, прогнозирование вероятности отказов, статистический анализ возможных дефектов. | ERG, Росатом, Объединенная двигателестроительная корпорация | - |
Далее рассмотрим, какие иностранные программные продукты в разрезе прикладных задач может заменить Loginom:
| Задача | Зарубежное ПО |
| Системы принятия решения | SAS RTDM, Experian PowerCurve, FICO Decision Manager |
| Self-service аналитика | KNime, RapidMiner, Pentaho, SAS Enterprise Guide, Alteryx |
| ETL-инструмент | Informatica PowerCenter, Talend, IBM DataStage, Pentaho |
| Data Prep-решение | Tableau Prep, Alteryx, Google Cloud Dataprep |
| Скоринг | SAS Enterprise Miner, IBM SPSS Modeler, KNime |
| Отчетность | Tableau, MS PowerBI, QlikSence, TIBCO Spotfire, Google Data Studio |
| Очистка данных | Informatica Data Quality, Oracle Enterprise Data Quality |
| Управление запасами | SAS IBP, Oracle Supply Chain Management, SAS Demand Planning, JDA Supply Chain Planner, Anaplan Supply Chain, Ortec Supply Chain Design |
| Машинное обучение | KNime, RapidMiner, MS Azure ML, IBM SPSS Modeler, SAS Viya |
Loginom — универсальный аналитический инструмент, предназначенный для решения широкого спектра бизнес-задач. Помимо мультизадачности платформа обладает целым рядом конкурентных преимуществ. Перечислим основные из них:
- Low-code архитектура подразумевает визуальное проектирование сложных сценариев анализа данных, без привлечения ИТ-департамента и необходимости программирования, силами непосредственно бизнес-пользователя.
- Более 60-и готовых компонентов обработки, как тривиальных, так и достаточно сложных. Например, основанных на алгоритмах машинного обучения (Machine Learning).
- Простая интеграция с различными источниками: файлы (Excel, CSV, XML, Loginom Data File), базы данных (Oracle, MS SQL, PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery, MySQL...), бизнес-приложения (1С:Предприятие, Tableau), ODBC-источники (Hive, MongoDB, Amazon Redshift, SQL Azure...), веб-сервисы (SOAP, REST), хранилища данных (Oracle, MS SQL, Firebird).
- Быстрая обработка больших данных (Big Data). Реализована за счет вычислений In-Memory, параллелизма (Parallel Computing).
- Высокая производительность — скорость работы платформы существенно превышает известные на рынке аналоги.
- Переиспользование компонентов позволяет накапливать бизнес-экспертизу. Достаточно один раз создать сценарий обработки данных и сохранить его как готовый компонент, чтобы впоследствии многократно использовать его на новых вводных. Авторские компоненты можно опубликовать, передать, тиражировать, реализовывать на коммерческой основе.
- Создание и публикация веб-сервисов (SOAP (WSDL), REST (JSON)) за пару кликов.
- Асинхронный пользовательский интерфейс — даже при долгих расчетах платформа откликается на действия пользователя, не блокируется.
- Развитая визуализация — OLAP-куб, таблицы, диаграммы, специализированные инструменты.
- Множество готовых бизнес-решений — позволяют реализовывать прикладные задачи: кредитный конвейер, скоринг, очистка данных, управление запасами, process mining и т.д.
- Развертывание без ограничений — stand-alone (инсталляция на ПК), on-premise (установка на сервер), сloud (публичный облачный сервис).
- Разнообразные способы приобретения лицензии — покупка, подписка, Яндекс.Облако.
- Развитая система e-learning обучения Loginom Skills, программа которой рассчитана на различный уровень пользователей: от начинающего до продвинутого. Изучение Loginom включено в образовательную программу 70+ российских вузов, среди которых такие как МГУ им М.В. Ломоносова, НИУ «Высшая школа экономики», РАНХиГС при Президенте РФ.
- Богатая экосистема бесплатных customer-ресурсов: 450+ статей в вики, 100+ материалов в блоге, 150+ видео-роликов. Подготовлена обширная документация по продукту, множество демо-примеров, сервис вопросов и ответов.
Аналитическая low-code платформа Loginom — 100% российская разработка, входит в Единый реестр отечественного ПО. Loginom Company — независимая компания, не связанная обязательствами со сторонними организациями. Используемые в Loginom компоненты лицензионно безопасны, все библиотеки с исходными кодами (приобретены или Open Source).
Loginom Company получает множество обращений по поводу миграции платформы Loginom на open source ОС Linux. В планах выпустить редакцию под Linux в октябре 2022 года.
Аналитическая low-code платформа Loginom — зрелый российский программный продукт на основе востребованных технологий, с развитой сопутствующей экосистемой.
.png)