Цель данной статьи — рассказать о low-code платформе Loginom. Начнем с 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).
- Машинное обучение и искусственный интеллект (Machine Learning, AI).
- Подготовка данных для ИИ.
- Качество данных (Data Quality).
- Глубинный анализ процессов (Process Mining).
За все время существования продукта, на Loginom реализовано более 300 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 | УРАЛХИМ, НСПК, T2 | Платформа Loginom |
| Кредитный конвейер | Онлайн принятие решений при массовом кредитовании физических и юридических лиц без снижения качества кредитного портфеля | Газпромбанк Автолизинг, Росбанк Дом, Банк «Кубань Кредит» | Loginom Decision Maker |
| Интеграция с веб-сервисами | Подключение к бюро кредитных историй, сервисам госорганов, брокерам данных | Страховой Дом ВСК, T2, АВТОВАЗ | Интеграции |
| Кредитный скоринг | Разработка моделей скоринговых карт для оценки кредитоспособности заемщиков и уменьшения риска невозврата денежных средств | Беларусбанк, Банк «Кубань Кредит», Росбанк Дом | Loginom Scorecard Modeler |
| Очистка нормативно-справочной информации (НСИ) | Стандартизация и нормализация нормативно-справочной информации, устранение дублей и несоответствий, формирование единого представления о справочных данных | Инвитро, ЭОС, Интер РАО | EstiOne |
| Оптимизация запасов | Прогнозирование спроса, расчет оптимальных страховых запасов. Поддержка принятия решений при планировании закупок и распределении резервов | Hoff, Estée Lauder Companies | 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 | ЕВРАЗ Маркет, Интер РАО, УРАЛХИМ | - |
| Клиентская аналитика | Сегментация клиентов, формирование поведенческого профиля потребителей, генерация адресных предложений и кросс-продажи, противодействие оттоку. | T2, Страховой Дом ВСК, ЕВРАЗ Маркет | 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 | Loginom Process Mining |
| Моделирование процессов | Создание цифровых двойников сложного промышленного оборудования, прогнозирование вероятности отказов, статистический анализ возможных дефектов. | ERG, ТМК | - |
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, Qlik Sense, 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 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.
- Простое внедрение ИИ в существующие процессы обработки данных, аналитики и принятия решений.
- 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)) и MCP-сервисов 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).
- Различные варианты развертывания и приобретения. Loginom можно развернуть локально на рабочем месте или сервере (Windows и Linux), в собственной инфраструктуре компании либо в облачной среде (Яндекс Облако, VK Cloud).
- Система обучения Loginom.Навыки, программа которой рассчитана на различный уровень пользователей: от начинающего до продвинутого. Изучение Loginom включено в образовательную программу 120+ российских вузов, среди которых такие как МГУ им М.В. Ломоносова, НИУ «Высшая школа экономики», РАНХиГС при Президенте РФ.
- Экосистема бесплатных материалов: документация по продукту, статьи и практические материалы в базе знаний и блоге, видеоуроки и демо-примеры, а также сервис вопросов и ответов.
Аналитическая low-code платформа Loginom — российская разработка, входит в Единый реестр отечественного ПО.
ИИ в Loginom становится частью единого контура работы с данными: от их подготовки и очистки до анализа, прогнозирования и поддержки принятия решений.
Аналитическая low-code платформа Loginom — зрелый российский программный продукт на основе востребованных технологий, с развитой сопутствующей экосистемой.