Аналитика больших данных – извлекаем ценность из массивов информации

Услуги Контакты Вакансии О нас
navigator favicon

Масштабируемся до петабайт: обрабатываем большие данные любой сложности

Компания "Ток-Так" предоставляет услуги по аналитике больших данных (Big Data). Мы работаем с массивами информации от терабайт до петабайт, используя распределённые вычисления, потоковую обработку и современные хранилища. Наши инженеры строят кластеры Hadoop, Spark, настраивают Kafka для стриминга, внедряют Data Lakehouse и Data Mesh.

Мы помогаем бизнесу обрабатывать логи, данные с датчиков, транзакции, события из мобильных приложений и веб-сайтов. Результат — быстрые аналитические запросы,实时дашборды, построение прогнозных моделей на полных данных без сэмплирования. Используем ClickHouse, BigQuery, Snowflake, Redshift, Delta Lake, Iceberg.

Наши решения масштабируются горизонтально, обеспечивают отказоустойчивость и высокую доступность. Мы также автоматизируем ETL/ELT-процессы с помощью Airflow, dbt, NiFi. Вы получаете единое окно для всей аналитики, даже если данные распределены по десяткам систем.

Наш опыт в Big Data

0

проектов с объёмом данных > 1 ТБ

0

миллионов событий в день (среднее)

0

+% ускорения запросов после оптимизации

0

% доступности кластеров

Почему выбирают наши Big Data решения

Молниеносная обработка

Распределённые вычисления, in-memory обработка (Spark), потоковая аналитика (Kafka, Flink).

📦

Любые форматы данных

Структурированные, полуструктурированные (JSON, Avro), неструктурированные (логи, изображения).

🔗

Интеграция с ML и BI

Подготовка данных для моделей машинного обучения, подача в дашборды в реальном времени.

💰

Оптимизация затрат

Автомасштабирование кластеров, выбор между on-premise и облаками, tiered storage.

🔒

Безопасность и управление

Шифрование, аудит, разграничение доступа (Ranger, Knox), соответствие 152-ФЗ.

🔄

Автоматизация ETL/ELT

Airflow, dbt, NiFi, Spark Streaming – надёжные пайплайны с мониторингом.

Что мы делаем с большими данными

Хранилища данных и Data Lake

Построение централизованных хранилищ, озёр данных (Data Lake), озерных домов (Lakehouse).

Потоковая аналитика (Streaming)

Обработка событий в реальном времени: Kafka, Spark Streaming, Flink, KSQL.

ETL/ELT на больших объёмах

Извлечение, трансформация, загрузка данных из десятков источников в единое хранилище.

Оптимизация запросов и индексация

Ускорение аналитических запросов, партиционирование, выбор правильного формата (Parquet, ORC).

Миграция Big Data в облако

Перенос кластеров Hadoop, Spark в Yandex Cloud, AWS, Azure, GCP.

Data Governance и качество данных

Каталогизация, профилирование, очистка, мониторинг качества больших данных.

Технологии Big Data, которые мы используем

Фреймворки обработки

Apache Spark Hadoop (HDFS, YARN) Apache Flink Apache Kafka Apache Storm

Хранилища и форматы

ClickHouse Snowflake BigQuery Redshift Delta Lake / Iceberg Parquet / ORC / Avro

Оркестрация и мониторинг

Apache Airflow dbt Apache NiFi Prometheus + Grafana