Разработчики: | Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) |
Дата премьеры системы: | ноябрь 2017 года |
Дата последнего релиза: | 2023/02/09 |
Технологии: | BI, Data Mining, Data Quality - Качество данных |
Содержание |
Основные статьи:
- Определение Business Intelligence
- Data mining Интеллектуальный анализ данных
- Управление качеством данных
Loginom — аналитическая low-code платформа, которая позволяет проводить анализ структурированных данных любого уровня сложности без программирования.
2023
Возможности. Производительность. Безопасность. Прикладные решения. Библиотеки компонентов
Loginom доступен для операционных систем Linux и Windows. Входит в Единый реестр отечественного ПО.
Возможности
Задачи, которые успешно решает Loginom:
- Извлечение преобразование загрузка (ETL).
- Оперативная аналитическая обработка данных.
- Система принятия решений.
- Рабочее пространство аналитика.
- Инструмент машинного обучения.
- Качество данных.
- Глубинный анализ процессов.
Взаимодействие с внешними системами
Производительность
Loginom имеет очень высокую производительность, что достигается за счет оптимизации на всех уровнях:
- Собственный формат хранения. Loginom Data File — самый быстрый из реализованных в платформе источников данных. Потоковое сжатие/распаковка в момент записи/чтения, экономия дискового пространства благодаря оптимальному хранению строк, асинхронное чтение данных.
- Быстрый доступ к базам данных. Работа с большинством СУБД осуществляется напрямую с использованием быстрых библиотек доступа и поддержкой пакетного чтения/записи.
- Совместная память с базой данных. При работе на одном сервере, некоторые базы данных, например, такие как Firebird и MySQL позволяет использовать механизм shared memory. В этом случае данные не передаются между СУБД и Loginom, а аналитическая платформа получает результаты из общей памяти.
- Параллелизм. Loginom эффективно утилизирует ресурсы многоядерных систем, выполняя в параллельном режиме все возможные операции: сценарии обработки, чтение/запись, машинное обучение, циклы и прочее. При необходимости имеется возможность ручного задания порядка выполнения.
- MapReduce. Узел Цикл предоставляет возможность реализации паттерна MapReduce на многоядерной системе, т.е. разбиения набора данных на блоки, параллельная обработка каждого блока с последующим объединением полученных результатов в единый выходной набор. При корректном проектировании сценариев, это обеспечивает практически линейный рост скорости обработки с увеличением количества ядер.
- In-memory. Loginom выполняет расчеты в памяти, старается данные удерживать в ОЗУ и по умолчанию хранит только уникальные записи. Скорость работы с ОЗУ оптимизирована за счет выделения и освобождения памяти большими блоками. Используются структуры данных, вмещающиеся в кэш процессора.
- Ленивые вычисления. Используется стратегия расчетов, согласно которой вычисления откладываются до тех пор, пока не понадобится их результат. Это позволяет экономить ресурсы и повысить производительность, ограничивая расчеты только теми ситуациями, когда они действительно необходимы.
- Управление кэшированием. При необходимости аналитик может гибко управлять кэшированием данных в сценариях. Можно настроить кэширование при активации узла или при обращении к данным, доступно кэширование всего набора данных или выбранных полей.
- Быстрые алгоритмы. Применяются самые быстрые математические библиотеки, написанные на низкоуровневых языках программирования. Данные обрабатываются окнами и хранятся в памяти в специальных структурах с учетом особенностей каждого алгоритма. Алгоритмы реализованы таким образом, чтобы обеспечить эффективную работу в многоядерных системах.
- Формулы и код. При использовании формул строятся и кэшируется синтаксические деревья выражений. Производится Just-in-Time компиляция и кэширование JavaScript кода и регулярных выражений.
Loginom как замена иностранного ПО
Loginom может заменить такие иностранные программные продукты в разрезе прикладных задач, как:
Безопасность
Серверные редакции платформы предоставляют возможность управления пользователями, которые могут заводиться локально. В Enterprise редакции платформы доступно использование LDAP-аутентификации. В качестве LDAP-сервера может использоваться как Active Directory, так и OpenLDAP.
Для каждого пользователя создается изолированное пространство в файловом хранилище, но администратор может предоставить выбранному пользователю полный доступ ко всем файлам в хранилище.
Кроме этого, имеется возможность создания совместных папок с предоставлением прав доступа к ним. Права доступа предоставляются не на пакет или узел, а на папку целиком.
Сервер Loginom не собирает и не отправляет в скрытом фоновом режиме информацию на внешние ресурсы.
Развертывание
Loginom не накладывает ограничения на способы развертывания. Доступны следующие варианты:
- персональный компьютер;
- серверы предприятия;
- частное облако;
- публичное облако.
Платформа готова для работы в облаке. При наличии документации компании-провайдера Loginom Company подготовит образ для развертывания в любом облаке. Готовый к использованию сервис с оплатой за время работы доступен на платформе Yandex Cloud.
Серверные редакции могут функционировать в контейнерах.
В дистрибутив Loginom под Linux включены скрипты для создания собственных образов. Следовательно, возможно создание контейнеров, включающих не только компоненты платформы Loginom, но и вспомогательное ПО: клиенты для доступа к базам данных, интерпретатор Python с инсталлированными библиотеками, пакеты Loginom, файлы с данными и прочее.
Решения
Для расширения функциональности Loginom на базе платформы было разработано несколько прикладных решений для реализации различных бизнес-задач:
- Loginom Decision Maker — построение автоматизированных систем поддержки принятия решений (СППР);
- Loginom Scorecard Modeler — построение скоринговых моделей, разработка скоринговых карт для оценки кредитоспособности заемщика;
- Loginom Customer Segmentation — сегментация клиентской базы, формирование поведенческого профиля потребителя;
- Loginom Process Mining — интеллектуальный анализ бизнес-процессов;
- Loginom Data Quality — очистка и дедупликация больших массивов данных;
- Loginom Demand Planning — прогнозирование спроса и оптимизация товарных запасов;
- Loginom Profitand Loss — анализ финансового состояния компании;
Основное преимущество прикладных бизнес-решений — легкость и быстрота их внедрения: не нужно самому «изобретать велосипед», достаточно воспользоваться готовым функционалом. Это очень удобно в условиях ограниченности временных и трудовых ресурсов. Используя решения, можно малыми силами и в короткий срок внедрить в бизнес-процессы компании достаточно «тяжелые» ИТ-инструменты, например, автоматизированный кредитный конвейер.
Библиотеки компонентов Loginom Kits
Для оптимизации повседневной работы аналитиков были сформированы библиотеки Loginom Kits — наборы компонентов и подмоделей для реализации прикладных бизнес-задач, эталонно спроектированные экспертами Loginom Company:
- Silver Kit — облегчение рутинных операций в Loginom;
- Python Kits — внедрение python-логики в сценарии платформы;
- Churn Kit — определение оттока клиентов;
- RFM Kit — сегментация клиентской базы;
- Single View Kit — формирование профиля клиентов;
- Scoring Engine Kit — расчет скорингового балла;
- Vintages Kit — выбор окна наблюдения в кредитном скоринге.
Преимущества библиотек Loginom Kits как инструмента для самостоятельной работы аналитика очевидны: ускорение разработки сценариев, оптимизация повседневных, рутинных операций. Кроме того, библиотеки помогают научиться правильно проектировать сценарии анализа данных.
Обучающие курсы Loginom Skills
При покупке любых коммерческих лицензий Loginom пользователям предоставляется доступ к системе электронного обучения Loginom Skills. В курсах представлены программы разной сложности от азов аналитики до бизнес-экспертизы в предметных областях.
Мастерская Loginom Skills — обучающие видео-курсы для пользователей разного уровня подготовки. Продвинутый анализ данных подается в формате онлайн-занятий под контролем опытного наставника.
Академическая программа для вузов
Loginom внесен в официальную образовательную программу более 90 вузов, включая Высшую школу экономики, РАНХиГС, МИСиС, Санкт-Петербургский государственный университет, Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова и прочее.
(данные актуальны на июль 2023 г.)
Совместимость с «Ред ОС»
Компании Loginom Company и РЕД СОФТ подтвердили совместимость аналитической платформы Loginom с операционной системой РЕД ОС. Об этом компания Ред Софт сообщила 9 февраля 2023 года.
Теперь пользователи Loginom могут разворачивать систему на базе РЕД ОС и пользоваться всей функциональностью, доступной в редакциях Standard и Enterprise.
![]() | В рамках импортозамещения мы стараемся максимально соответствовать потребностям наших клиентов и в короткие сроки пытаемся реализовывать нужный функционал применения Loginom. Благодаря совместимости с РЕД ОС мы можем расширить круг пользователей платформы во многих российских компаниях, которые активно переходят на отечественные ОС. Поэтому при развитии экосистемы Loginom мы делаем большой упор на совместимость с системами на базе Linux, - сказал Алексей Арустамов, CEO Loginom Company. | ![]() |
![]() | Расширение экосистемы РЕД ОС с полезными инструментами является одной из приоритетных задач при развитии продукта. Платформа Loginom предназначена для реализации всех аналитических процессов – от интеграции и подготовки данных до моделирования, развертывания и визуализации. Это неотъемлемая часть бизнес-процессов в организациях различного типа. Благодарим партнеров за сотрудничество, — отметил Рустам Рустамов, заместитель генерального директора РЕД СОФТ. | ![]() |
2021: Интеграция с "Контур.Призмой"
Российские ИТ-разработчики СКБ Контур и Loginom предложили решение для автоматизации проверки и углубленного анализа клиентских рисков. Интеграция Контур.Призмы — сервиса для анализа клиентов по Закону №115-ФЗ и аналитической платформы Loginom Company позволяет быстро проводить многомерный скрининг клиентской базы и оценивать риски сотрудничества.Об этом 13 января 2021 года сообщил СКБ Контур. Подробнее здесь.
2020: В составе решения для углубленного анализа и оценки рисков при работе с контрагентами
СКБ Контур 7 октября 2020 года сообщил, что совместно с Loginom создали решение для углубленного анализа и оценки рисков при работе с контрагентами.
Loginom объединяет данные контрагентов из разных источников, консолидирует, проводит комплексную очистку, устраняет дубли записей. Информационная система клиента «собирает» список ИНН контрагентов для проверки. По этому списку Loginom получает данные контрагентов из API Контур.Фокуса: официальные сведения о компаниях и ИП, связанных с ними лицах. Компонент системы Loginom «Скоринг контрагента» на основании настроенных правил присваивает контрагентам баллы рейтинга благонадежности. Подробнее здесь.
2019
Loginom Platform стал доступен в Yandex Cloud Marketplace. Достаточно арендовать ПО в Яндекс.Облаке с почасовой тарификацией и заплатить только за фактическое время работы.
Стали доступны следующие решения:
- Loginom Data Quality — повышения качества клиентских данных.
- Loginom Scorecard Modeler — построение скоринговых карт.
- Loginom Cutsomer Segmentation — сегментация клиентской базы.
- Loginom Decision Maker — система поддержки принятия решений.
2018
В 2018 году в Москве состоялся релиз передовой платформы для глубокого анализа данных Loginom. Loginom координально отличается от своего предшественника как по архитектуре, так и по уровню решения задач в сфере BI.
2017
Возможности платформы
Loginom — аналитическая платформа, предоставляющая возможности глубокой аналитики и позволяющая принимать управленческие решения, основанные на точной и достоверной информации. Loginom пришла на смену платформе предыдущего поколения — Deductor.
Возможности
По информации на 2017 год Loginom представляет собой готовое решение с инструментами для самостоятельной настройки параметров анализа, смены правил и модификации процессов.
В Loginom встроены возможности:
- проведения сложных расчетов,
- консолидация данных,
- очистка данных,
- отсечение до 99% «информационного мусора»,
- прогнозирования и оптимизации данных,
- интеграция с любыми хранилищами данных, включая базы данных, отдельные файлы, учетные системы, социальные сети, веб-сервисы и т.д.
Платформа обладает пользовательским интерфейсом, не требующим для работы специальной подготовки, позволяет компании получать преимущества от применения глубокой аналитики в короткие сроки. Loginom поддерживает технологии анализа: от простой логики до машинного обучения. Платформа поддерживает веб-сервисы и мобильные приложения для работы с системой, обладает широким выбором возможностей для визуализации результатов.
Развертывание
По данным Basegroup Labs, быстрое развертывание платформы возможно на любой рабочей станции с минимальными требованиями к «железу». Loginom утилизирует аппаратные ресурсы, способна работать на серверах минимальной конфигурации. Систему можно развернуть как в частном, так и в публичном облаке.
Выпуск
Компания Basegroup Labs, профессиональный поставщик программных продуктов и решений в области анализа данных, 2 ноября 2017 года представила аналитическую платформу Loginom. Если раньше глубокая аналитика была доступна преимущественно крупным компаниям, то с Loginom принимать управленческие решения, основанные на точной и достоверной информации, смогут и компании малого и среднего бизнеса.
Аналитическая платформа Loginom, пришедшая на смену платформе предыдущего поколения Deductor, разрабатывалась на протяжении 7 лет. Декларируемые цели и задачи потребовали не просто обновления Deductor, а построения системы на базе принципиально иной архитектуры. В результате специалисты Basegroup Labs создали продукт, адаптированный к потребностям компаний малого и среднего бизнеса.
По информации Basegroup Labs, Loginom радикально сокращает время от генерации идеи до практического применения аналитики в бизнесе. Объем обрабатываемых данных увеличился с 2 ГБ до 16 ТБ, скорость обработки данных увеличились примерно в 1000 раз по сравнению с предыдущей версией. Время установки новых решений сократилось с нескольких суток до 5 минут.
Анонс платформы
У любой организации накоплен достаточно большой объем бизнес-данных. Со временем он только растет, на сегодняшний день – с просто нереальной скоростью. Один из важнейших вопросов состоит в том, как правильно эти данные использовать: анализировать и принимать на их основе правильные бизнес-решения.
Анализ данных было невозможно реализовать без высококомпетентных специалистов с глубоким пониманием и бизнес-процессов, и методов анализа данных. Таких специалистов катастрофически не хватает.
Осенью 2017 года компания BaseGroup Labs заявляет о том, что готова в корне изменить сложившуюся ситуацию. Создана принципиально новая, революционная аналитическая платформа Loginom. Она пришла на смену платформе предыдущего поколения Deductor.
Loginom изменит представление о доступности продвинутой аналитики. Прогнозирование, скоринг, сегментация, очистка данных... Всё то, что было уделом гиков – станет инструментом ежедневной работы:
- Веб-интерфейс;
- Настройка логики без
- Jбработка огромных массивов данных;
- Создание и интеграция с веб-сервисами за пару кликов;
- Готовые компоненты и решения для типовых задач.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)