| Title: | Проект единой аналитической платформы (ЕАП) для цифровой трансформации инфокоммуникационной компании: переход к управлению, основанному на данных, в РУП «Белтелеком» |
| Other Titles: | Unified analytics platform (UAP) project for the digital transformation of an infocommunication company: transition to data-driven management at RUP «Beltelecom» |
| Authors: | Горбуков, Д. М. |
| Keywords: | материалы конференций;цифровая трансформация;телеком-аналитика;бизнес-интеллект |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Горбуков, Д. М. Проект единой аналитической платформы (ЕАП) для цифровой трансформации инфокоммуникационной компании: переход к управлению, основанному на данных, в РУП «Белтелеком» = Unified analytics platform (UAP) project for the digital transformation of an infocommunication company: transition to data-driven management at RUP «Beltelecom» / Д. М. Горбуков // Технологии передачи и обработки информации : материалы Международного научно-технического семинара, Минск, апрель 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. Ю. Цветков [и др.]. – Минск, 2026. – С. 42–48. |
| Abstract: | В статье обоснована необходимость замены ручной табличной обработки
данных на сквозную аналитическую платформу для РУП «Белтелеком». Описаны текущие
проблемы: отсутствие единой витрины данных, высокая трудоёмкость отчётности,
невозможность глубокого анализа, риски несогласованности данных. Предложена
архитектура решения на базе Open Source компонентов (Kafka, ClickHouse, Airflow, Superset,
Kubernetes, OpenMetadata, Keycloak). Показаны ожидаемые выгоды: сокращение времени
подготовки отчётов до 80%, снижение ошибок на 90%, ускорение принятия решений,
возможность прогнозной аналитики оттока и LTV. |
| Alternative abstract: | The document substantiates the need to replace manual spreadsheet-based data processing
with an end-to-end analytics platform for RUP «Beltelecom». Current problems are described: lack
of a single data mart, high reporting labor intensity, inability to perform deep analysis, and risks of
data inconsistency. A solution architecture based on Open Source components (Kafka, ClickHouse,
Airflow, Superset, Kubernetes, OpenMetadata, Keycloak) is proposed. Expected benefits include up
to 80% reduction in reporting time, 90% reduction in data errors, faster decision‑making, and
predictive analytics for churn and LTV. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/65603 |
| Appears in Collections: | Технологии передачи и обработки информации : материалы Международного научно-технического семинара (2026)
|
