Информационно-аналитическая система

Polymedia осуществляет разработку ИАС на базе аналитической платформы Visiology, которая позволяет подключаться к различным источникам данных, упростить их обработку и анализ, создавать отчеты и работать с ними в браузере.

Связаться с нами

Компетенции Polymedia

Многолетний опыт разработки и внедрения крупных интеграционных проектов позволил сформировать
команду специалистов по разработке ИАС, которая находит широкое применение в следующих отраслях:
здравоохранение, строительство, финансовый сектор, образование, транспорт, медицина и
фармацевтика, страхование, промышленное производство, энергетика, государственное управления.
 
 

Готовые решения:

Управление регионом Здравоохранение Продажи Строительство Банки Экстренные службы Образование Логистика Аэропортовая деятельность Фармацевтика Страхование 

Polymedia обладает необходимыми компетенциями в области разработки ETL процедур, Big Data, дизайна и разработки аналитических отчетов.

Визуализация данных
Аналитическая платформа Visiology обладает широким набором встроенных виджетов и возможностью создавать отчеты для различных дисплеев — от экрана мобильного телефона до видеостены.

Анализ данных
Visiology позволяет подключать данные из удобного для вас источника: таблицы, базы данных, хранилища больших данных, или вводить данные вручную. Платформа дает возможность анализировать данные разного типа в удобном формате.
Администрирование платформы
Используйте административную панель, чтобы настроить платформу под себя.
Тонкие настройки в работе платформы можно вносить на программном уровне на языках Python, JavaScript и C#.

Платформа Visiology
Visiology полностью соответствует требованиям к современным аналитическим (BI) платформам и отличается следующими преимуществами:

• встроенная In-Memory база данных,
• сбор данных через настраиваемые веб-формы,
• мощная и расширяемая система визуализации,
• поддержка интеграции с Big Data,
• полностью российская разработка. 

Big Data и Data Science
Команда Polymedia обладает опытом и навыками интеграции с существующими распределенными хранилищами больших данных и разработки аналитических хранилищ на базе стека Hadoop (Spark, Impala, Hive).

Для анализа применяются компьютерные методы и алгоритмы математической статистики, теории вероятностей и численных методов оптимизации.

Остались вопросы?

Напишите нам, мы с вами свяжемся
Написать нам