We use cookies to ensure our website works quickly and easily. Choose which cookies you allow us to use. Learn more in our Privacy Policy.
Обсудить проект
Отправьте запрос, и наши специалисты свяжутся с вами в течение 1 часа
Нажимая кнопку «Отправить», Вы даете однозначное согласие на обработку своих персональных данных в объеме и с целями, определенными Политикой в отношении обработки персональных данных.
Получить гайд
Заполните форму и получите пошаговое руководство по внедрению искусственного интеллекта
Нажимая кнопку «Отправить», Вы даете однозначное согласие на обработку своих персональных данных в объеме и с целями, определенными Политикой в отношении обработки персональных данных.
Получить рассчет
Нажимая кнопку «Отправить», Вы даете однозначное согласие на обработку своих персональных данных в объеме и с целями, определенными Политикой в отношении обработки персональных данных.
Discuss the project
Send a request and our specialists will contact you within 1 hour.
By clicking the "Send" button, you give your unambiguous consent to the processing of your personal data to the extent and for the purposes defined in the Personal Data Processing Policy.
Снижение затрат на инфраструктуру на 30–50% против классического DWH
Поддержка SQL, Python, Spark, AI/ML на единой копии данных
Независимое масштабирование
Data lakehouse
Внедряем Lakehouse-платформу — единое решение для хранения и аналитики всех типов данных. Снижаем совокупную стоимость владения (TCO) на 30–50% по сравнению с классическим DWH.
Гибкость и безопасность данных
Архитектура Lakehouse:
как объединить озёра и хранилища данных
Традиционные системы заставляют выбирать: или дешёвое озер данных (data lake) без ACID и низкой производительность запросов, или дорогое хранилище (DWH) с жёсткими схемами и проблемами с неструктурированными данными. Data lakehouse устраняет этот компромисс.
Data lakehouse — это новая архитектура, которая объединяет гибкость озёр данных (data lake) и производительность хранилище данных (DWH). Мы строим lakehouse-платформу на открытых технологиях (Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi) с разделением хранения и вычислений, поддержкой ACID-транзакций и обработки потоков в реальном времени. Результат: вы работаете с сырыми и структурированными данными в одном месте без дублирования и дорогих ETL.
Средний объемов обработки в наших проектах – от 10 ТБ до 3 ПБ данных. Запросов выполняются в 5–20 раз быстрее, чем на классическом data lake без оптимизации. Интеграция с bi-системами (Tableau, Power BI) и ml-библиотеками (Python, Spark MLlib) занимает 2–5 дней.
Data lakehouse — это новая архитектура, которая объединяет гибкость озёр данных (data lake) и производительность хранилище данных (DWH). Мы строим lakehouse-платформу на открытых технологиях (Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi) с разделением хранения и вычислений, поддержкой ACID-транзакций и обработки потоков в реальном времени. Результат: вы работаете с сырыми и структурированными данными в одном месте без дублирования и дорогих ETL.
Средний объемов обработки в наших проектах – от 10 ТБ до 3 ПБ данных. Запросов выполняются в 5–20 раз быстрее, чем на классическом data lake без оптимизации. Интеграция с bi-системами (Tableau, Power BI) и ml-библиотеками (Python, Spark MLlib) занимает 2–5 дней.
Сценарии внедрения Lakehouse: от аналитики до ИИ
Процессы
- Единая платформа для аналитики и данныхАналитики строят дашборды в Power BI по тем же данным, на которых ML-инженеры обучают модели в Spark. Исключим копирование данных между DWH и озером – экономия места на диске до 70%.Обработка потоков в реальном времениLakehouse принимает миллионы событий в секунду через Kafka, сохраняет в таблицы с ACID и сразу делает доступными для аналитики. Задержка от поступления до запроса – менее 5 секунд.Отрасли
- Медицина и геномикаХранение огромных BAM/FASTQ-файлов (десятки ГБ на пациента) рядом с таблицами результатов анализов. Врачи-исследователи запускают SQL-запросы по клиническим данным и AI-модели по изображениям – без перемещения терабайтов.Ритейл и логистикаОбъединение данных из POS-терминалов, складского учёта (1С), курьерских трекеров и погодных API. Lakehouse строит прогнозы спроса на неделю вперёд с точностью 94% на исторических данных за 5 лет.Финансы и фрод-мониторингACID-гарантии позволяют вести историю изменений клиентских лимитов и транзакций. Time travel – за 3 минуты восстановить состояние на любой момент для расследования инцидентов.Стоимость внедрения Lakehouse: от пилота до промышленного контура
Цена проекта зависит от объёма данных, количества источников, требуемой нагрузки и выбранных технологииДля пилотных проектовдо 30 часов в месяц3 000 ₽/часДля растущего бизнесаот 30 до 100 часов в месяц2 900 ₽/часКорпоративное решениеот 100 до 150 часов в месяц2 750 ₽/часКомплексное решениеот 150 часов в месяц2 500 ₽/часКейсыКак мы строим Lakehouse: этапы внедренияЧтобы понимать что такое kubernetes и как он работает, разберем его компоненты. Кластер состоит из двух типов узлов:Аудит данных и инфраструктурыинвентаризация источников (SQL, файлы, Kafka, API), оценка объёмов и качества. Фиксируем KPI: время ответа, TCO, доступность.Проектирование Lakehouseвыбираем формат таблиц (Iceberg/Delta), движки запросов (Trino/Spark), схему каталога (Hive Metastore / Nessie). Утверждаем схему безопасности.Развёртывание и настройкаподнимаем объектное хранилище (MinIO / S3) и вычислительный кластер в вашем облаке или on‑premise. Конфигурируем мониторинг (Prometheus + Grafana).Миграция и инкрементальная загрузкапереносим исторические данные (batch) и настраиваем CDC (Debezium, Kafka). Проверяем ACID-гарантии при конкурентной записи.Оптимизация запросовнастраиваем партиционирование, сортировку, индексацию (z-order, bloom filters). Добиваемся выполнения сложных аналитических запросов за < 1 секунды.Обучение и передача в эксплуатациюпроводим 2‑дневный тренинг для ваших инженеров и аналитиков. Передаём документацию, скрипты бэкапов и план disaster recovery.Какие бизнес-задачи решает Lakehouse
Традиционные методы не справляются с объёмом данных и разнообразием обучающихся. Внедрение ии в образовании решает ключевые проблемы:-
Снижение совокупной стоимости владения (TCO)Классический DWH требует дорогого проприетарного ПО и отдельной инфраструктуры для сырых данных. Lakehouse на open-source технологиях снижает затраты на лицензии и хранение на 30–50% при том же объёме. - Ускорение аналитики и принятия решенийРаньше аналитики ждали ETL для загрузки данных в DWH – от 2 часов до суток. В Lakehouse данные доступны в сыром виде сразу, а витрины строятся по требованию. Скорость получения инсайтов растёт в 5–10 раз.
- Поддержка ИИ на промышленных данныхРабота с полными наборами данных прямо в Lakehouse через Spark или Python – модели обучаются на терабайтах без сэмплирования.
- Единый источник правды без дублированияИсчезают проблемы несогласованности между озёрами и хранилищами. Вы управляете одной копией данных – правила безопасности, маскирования и аудит применяются централизованно.
- Гибкость под любые форматы и нагрузкиПриходит новый источник – интернет-магазин присылает JSON‑логи, а отдел маркетинга – CSV. Lakehouse принимает всё без предварительной схемы. Аналитики строят SQL‑запросы, а инженеры – потоковые пайплайны.
Почему DUC TechnologiesНастраиваем Ranger или встроенный ACL для строк/столбцов, аудит доступа, шифрование при хранении и при передаче. Помогаем пройти требования 152-ФЗ, PCI DSS.БезопасностьПромышленный опытПрозрачные сроки и бюджетРеальные проекты в ритейле, телекоме, финансах. Мы умеем настраивать автоскейлинг, оптимизировать или оптимизировать работу с большим количеством маленьких файлов и строить каталоги с миллионами партиций.Фиксируем стоимость и сроки в договоре после аудита. Доработки сверх ТЗ – по согласованию. Вы всегда видите, за что платите: никакой «магии» в инжиниринге.Открытые технологииНикаких проприетарных форматов и закрытых API. Вы можете перейти от нас к своему инженеру, забрать всю конфигурацию и метаданные. Мы не держим клиентов на «крючке».Технологии заказной разработки и работы с даннымиСистемы управления базами данных (СУБД)
Загрузка
и обработка данных
Анализ
и визуализация данных
Контейнеризация
и оркестрация
Машинное обучение
и нейросети
Планировщики задач и инструменты для оркестрацииЯзыки программирования Управление данными
и метаданными
Безопасность Технологии работы с ИИМашинное обучение
и статистический анализ
Кластеризация
и алгоритмы группировки Компьютерное зрение
Обработка и анализ текстовых данных Разработка и MLOpsРазработка на основе больших языковых моделей: Langchain/LanggraphИнтерактивные среды
и визуализация данных
Большие языковые моделиПроприетарные:
Открытые:
Часто задаваемые вопросы о Data LakehouseData Lake не поддерживает ACID-транзакции, конкурентную запись и не даёт гарантий целостности данных. Lakehouse добавляет слой метаданных (Iceberg/Delta), обеспечивающий транзакции, time travel, быстрые запросы без ETL и управление схемой.Пилотный проект (до 1 ТБ) – 4 недели. Полноценная промышленная платформа – от 8 до 14 недель в зависимости от количества источников и требований к безопасности.Любые: структурированные (таблицы, CSV, Parquet), полуструктурированные (JSON, XML, Avro), неструктурированные (изображения, аудио, видео, PDF, логи). Поддерживаются потоковые данные из Kafka и CDC из OLTP-баз.Да. Мы интегрируем Lakehouse с любыми источниками (Oracle, PostgreSQL, 1С, MongoDB, S3-совместимые хранилища, Kafka). Подключаем ваш BI (Tableau, Power BI, Superset) и ML-фреймворки.На уровне хранилища – шифрование AES-256. На уровне доступа – политики на строки/столбцы через Apache Ranger или маскирование. Аудит всех запросов. Поддерживаем изолированные облачные контуры и on‑premise.Да. Мы настраиваем потоковую запись через Structured Streaming или Flink. Задержка от поступления данных до их видимости в запросах – менее 5 секунд. Поддерживается запись и чтение одновременно без блокировок.Готовые решения «ДЮК Технологии»
на базе искусственного интеллектаОперативное внедрение современных технологий и повышение конкурентоспособности бизнесаГотовые решения
«ДЮК Технологии»
на базе искусственного интеллектаВидеоаналитика
DUC NeuroSafetyАвтоматизированный анализ
видеоданных промышленных объектовИнтеллектуальный ассистент
DUC SmartBIИнструмент на основе ИИ, который позволяет создавать аналитические дашборды и отчеты без необходимости написания сложных запросов или знания SQLДоступ к любым нейросетям
Мощь OpenAI и других моделей для вашего бизнеса.
Просто, прозрачно, без скрытых затратГотовые ассистенты с ИИ
ИИ-ассистенты на базе больших языковых моделей:
ИИ-эксперт Марк по охране труда, ИИ-ассистенты для лидогенерации, закупок, продаж, форматирования резюме и отдела кадровИИ-платформа
DUC SmartSearchЕдиная ИИ-платформа для автоматизации бизнес-процессов.
Все знания компании - в одном чате