Импортозамещение DWH и BI: Как выбрать платформу для бизнеса любого масштаба и отрасли? ТОП-решений 2025-2026 Критерии выбора DWH и BI для импортозамещения. Greenplum, Vertica, ClickHouse, PostgreSQL: сравнение, кейсы для ритейла, банков и промышленности. Как перейти с Oracle и Microsoft?

• Небольшой объем данных (до 1 ТБ). На всякий случай для понимания и справки: БД отрабатывает и до 1 ПБ, остальное зависит от данных, нагрузки и т.д.
• Ограниченный бюджет на IT.
• Нужна простая интеграция с 1С и Excel, wms, crm.

• Почему?
• Бесплатные лицензии и низкие требования к инфраструктуре.
• Поддержка транзакций (OLTP) — идеально для учета в филиалах.
• Пример:
• Сеть ресторанов автоматизировала учет поставок через PostgreSQL + Power BI.
• Результат: консолидация данных из 20 точек за 3 недели.

• Данные растут (1–10 ТБ).
• Требуется аналитика в реальном времени.
• Нужна интеграция с BI (дашборды, прогнозирование).

• Почему?
• Колоночное хранение → скорость обработки запросов в 100 раз выше, чем у классических DWH.
• Поддержка IoT-данных (трекинг грузов, мониторинг оборудования).
• Пример:
• Логистическая компания внедрила ClickHouse для анализа 500 млн событий/месяц.
• Результат: сокращение простоев транспорта на 25%.

• Big Data (10+ ТБ).
• Высокие требования к безопасности и отказоустойчивости.
• Сложные аналитические задачи (AI/ML, предиктивная аналитика).

• Greenplum — для крупного ритейла, банков, телекома.
• Преимущества: MPP-архитектура, встроенная поддержка машинного обучения.
• Пример: Сеть гипермаркетов обрабатывает 1 млрд+ транзакций/день.

• Vertica — для банков и финтеха.
• Преимущества: Колоночное хранение + сжатие данных до 90%.
• Пример: Банк сократил время формирования отчетов ЦБ с 3 часов до 10 минут.

• Сценарий:
• Горячие данные (текущие транзакции) → PostgreSQL.
• Холодные данные (архив) → S3-хранилище.
• Аналитика → ClickHouse (агрегация данных из PostgreSQL и S3).
• Преимущества:
• Снижение стоимости хранения.
• Скорость: ClickHouse обрабатывает данные из S3 напрямую через S3-движок.

• Сценарий:

1. Сбор сырых данных → Greenplum (первичная обработка).
2. Трансформация → ClickHouse (агрегация, создание витрин).
3. Визуализация → Power BI (дашборды для менеджмента).

• Кейс:
• Производитель стройматериалов автоматизировал отчетность:
• Greenplum объединяет данные из 50+ филиалов.
• ClickHouse рассчитывает KPI в режиме реального времени.
• Power BI визуализирует метрики для топ-менеджеров.

• Сценарий:
• S3 — единое хранилище для структурированных и неструктурированных данных.
• PostgreSQL — транзакционные операции (заказы, клиенты).
• ClickHouse — аналитика поверх S3 через SQL-запросы.
• Преимущества:
• Гибридный подход: экономия + скорость.
• Поддержка AI/ML-моделей (например, прогнозирование спроса).

• До 1 ТБ → PostgreSQL.
• 1–100 ТБ → ClickHouse.
• 100+ ТБ → Greenplum/Vertica.
• Тип нагрузки:
• Транзакции (OLTP) → PostgreSQL.
• Аналитика (OLAP) → Vertica, ClickHouse.
• Бюджет:
• Open source (PostgreSQL, ClickHouse) → экономия до 70%.
• Проприетарные (Vertica) → высокая производительность «из коробки».

Заключение

• Потерей критичных данных из-за некорректного переноса.
• Простоями систем на этапе внедрения, что приведет к упущенной выгоде.
• Ростом затрат в 2–3 раза из-за необходимости переделывать архитектуру «на ходу».
• Финансовым потерям (неоправданные затраты на лицензии, простои).
• Утечкам данных (ошибки в настройке безопасности).
• Провалам цифровой трансформации (несовместимость систем, срыв сроков).

1. Проведем аудит текущей архитектуры.
2. Подберем платформу под ваши объемы данных и бюджет.
3. Предложим готовый план миграции с учетом отраслевых особенностей.