Цифровая трансформация
и системная интеграция

Мы создаем надежный ИТ-фундамент для лидеров рынка, объединяя классический сервис и инновации.

Все услуги

Направления бизнеса

Автоматизация бизнес-процессов

Сквозная цифровизация операционных процессов, сервисного обслуживания и управления командами на базе платформы STAQ

Подробнее →

Импортозамещение Enterprise DWH

Комплексная миграция корпоративных хранилищ данных с зарубежных платформ Oracle, IBM и Teradata на суверенный стек СУБД

Подробнее →

Data-аналитика

Внедрение аналитических систем обработки больших данных для принятия верных решений

Подробнее →

Data Governance

Превратим разрозненную информацию в контролируемый и ценный бизнес-актив

Подробнее →

AI Governance

Управление рисками, безопасностью, соответствием требованиям и эффективностью внедрения ИИ

Подробнее →

О компании

Novarus Group сегодня — это команда консультантов, которые помогают компаниям адаптироваться к быстро меняющемуся миру технологий.

Наш подход сочетает строгие стандарты качества с гибкостью и вниманием к деталям, которые всегда были визитной карточкой Novarus.

← Назад к услугам
Направление бизнеса

Автоматизация бизнес-процессов:
Сквозное управление операциями на базе платформы STAQ

Многие компании сталкиваются с проблемой «лоскутной» автоматизации: информация теряется в чатах мессенджеров, выездные сотрудники действуют бессистемно, а руководство не видит реальные сроки исполнения SLA. Автоматизация бизнес-процессов от Novarus Group в партнерстве с российской цифровой платформой STAQ позволяет объединить сценарии workflow, клиентский сервис, управление выездными командами (FSM) и промышленный интернет вещей (IoT) в единую прозрачную среду.

Какие задачи решает экосистема STAQ?

Мы ликвидируем хаос в процессах и заменяем разрозненные ИТ-решения единой платформой:

  • Рутина и задержки в согласованиях: Встроенный графический конструктор бизнес-процессов (Workflow) позволяет автоматизировать логику сквозных задач без написания кода и длительного привлечения ИТ-команд.
  • Неконтролируемая работа линейного и полевого персонала: Модуль Field Service Management обеспечивает прозрачный контроль выездных сотрудников, мерчандайзеров или инженеров эксплуатации с помощью пошаговых цифровых чек-листов и геотрекинга.
  • Простои оборудования и скрытые инциденты: Интеграция с модулями ТОиР (техническое обслуживание и ремонт) и датчиками IoT позволяет автоматически фиксировать внештатные ситуации и мгновенно формировать инциденты для сервисных служб.

Функциональные возможности решения

Благодаря модульной архитектуре STAQ, мы настраиваем гибкую систему под специфику вашего бизнеса:

Визуальный Workflow

Конструктор бизнес-процессов для настройки автоматизированных сценариев по событиям, расписанию или сигналам из внешних систем.

Service Desk & Заявки

Универсальная система приема, приоритизации, маршрутизации и контроля исполнения любых внутренних и внешних обращений с жестким контролем SLA.

Омниканальные оповещения

Автоматическое информирование сотрудников и клиентов через Telegram, мессенджеры, SMS, Email, PUSH-уведомления или голосовые звонки.

Мобильные чек-листы и чаты

Рабочее место полевого персонала с фиксацией времени прихода/ухода, фотоотчетами и встроенными изолированными бизнес-чатами.

Бизнес-эффекты автоматизации в цифрах

Бизнес-метрика До внедрения автоматизации После внедрения STAQ в Novarus
Сроки исполнения заявок и инцидентов Потеря обращений в мессенджерах, задержки до нескольких дней из-за ручной пересылки Сокращение сроков выполнения на 30–33% за счет автоматической умной маршрутизации
Контроль и стандартизация полевых команд Непрозрачная отчетность, высокая доля ошибок, долгое обучение новых сотрудников 100% прозрачность визитов с подтверждением геолокации и пошаковыми мобильными чек-листами
Сбои критической инфраструктуры (Out-of-Stock) Реактивное решение проблем после обнаружения сбоев клиентами или сотрудниками Снижение простоев оборудования на 50% благодаря предиктивным триггерам ТОиР и интеграции с IoT

Технологическое превосходство и соответствие

Импортозамещение: Платформа STAQ включена в Единый реестр российского ПО Минцифры РФ и полностью независима от зарубежных вендоров.

Интеграционные шлюзы: Полноценное REST API и встроенные вебхуки для бесшовного связывания с 1С, ERP, CRM-системами, складским ПО (WMS) и промышленными контроллерами.

Варианты развертывания: Secure Cloud (защищенное облако) или On-Premise (развертывание на серверных мощностях заказчика в закрытом контуре безопасности).

Хотите избавиться от рутинных процессов?

Закажите индивидуальную демонстрацию возможностей Low-code конструктора процессов STAQ под задачи вашего бизнеса.

Связаться с интегратором
← Назад к услугам
Направление бизнеса

Импортозамещение Enterprise DWH:
Миграция с платформ Oracle, IBM, Teradata

Прекращение официальной технической поддержки, блокировки обновлений и отзыв лицензий зарубежных ИТ-вендоров создают беспрецедентные риски для непрерывности аналитических процессов крупного бизнеса. Novarus Group осуществляет комплексный бесшовный перевод корпоративных хранилищ данных (DWH) и систем бизнес-аналитики (BI) на надежные суверенные решения, полностью закрывая потребности в импортозамещении без остановки операционной деятельности.

Матрица технологического замещения унаследованных систем

Мы берем на себя реинжиниринг аналитической инфраструктуры любого масштаба, заменяя уязвимые западные платформы лидирующим российским ПО и решениями класса Open-Source:

  • Замещение Teradata и Oracle Exadata: Миграция распределенных хранилищ и тяжелых аналитических массивов данных на отечественную MPP-платформу Arenadata DB (на базе Greenplum) для быстрой параллельной обработки петабайтных объемов.
  • Замещение классических реляционных СУБД (Oracle DB, IBM DB2): Перевод операционных складов данных, транзакционных систем и платформ класса MDM/НСИ на отказоустойчивые СУБД Postgres Pro или Jatoba.
  • Ускорение витрин данных: Развертывание и интеграция высокопроизводительной аналитической СУБД столбцового типа ClickHouse для формирования мгновенной real-time отчетности.
  • Миграция слоев интеграции (ETL/ELT) и BI: Перенос интеграционных потоков (с IBM DataStage, Informatica) на современные open-source оркестраторы (Apache Airflow), а также замена аналитических панелей Tableau и Qlik (QlikView/Qlik Sense) на отечественные BI-платформы — Visiology, Форсайт или FineBI.

Глубокая проработка архитектурных слоев данных

Инженеры Novarus Group не просто копируют данные, а полностью перепроектируют логическую и физическую структуру хранилища для максимизации производительности на целевой платформе:

  1. Операционный слой данных (ODS): Развертывание очередей данных, организация стабильных шлюзов захвата изменений в реальном времени (CDC) из систем-источников и первичная оркестрация потоков.
  2. Детальный слой хранения (DDS): Трансформация сложных унаследованных моделей данных, оптимизация распределенного хранения таблиц фактов и справочников, корректный расчет глубокой исторической ретроспективы и инкрементальных дельт.
  3. Слой витрин данных (DM) и BI-панелей: Проектирование целевых витрин данных высокой доступности под индивидуальные требования бизнес-подразделений, построение регламентной и ad-hoc отчетности.

Бизнес-эффекты миграции DWH в цифрах

Ключевой параметр Западные платформы (Legacy) Целевой стек после миграции в Novarus
Совокупная стоимость владения (TCO) Высокие непредсказуемые затраты на серый импорт лицензий, риски полной блокировки систем. Снижение TCO на 40–50% за счет прозрачного отечественного лицензирования и open-source ядра.
Скорость расчета витрин и отчетности Деградация производительности старого ПО на санкционном оборудовании, многодневные задержки расчетов. Ускорение тяжелых регламентных процедур до 5 раз благодаря горизонтально масштабируемым кластерам MPP.
Информационная безопасность и комплаенс Отсутствие патчей безопасности вендора, риски реализации уязвимостей нулевого дня. 100% защита. Полное соответствие требованиям Минцифры РФ, ФСТЭК и законодательства о КИИ (187-ФЗ).

Дорожная карта реализации проекта миграции

Мы минимизируем риски переходного периода, используя проверенную методологию параллельного запуска контуров:

1. Аудит и Реверс-инжиниринг

Анализ моделей данных Oracle/Teradata, каталогов метаданных, структуры связей и аудит PL/SQL-кода хранимых процедур.

2. Проектирование архитектуры

Разработка новой оптимальной физической топологии под Arenadata/Postgres с учетом ключей дистрибуции и шардирования данных.

3. Конвертация кода и Миграция

Развертывание целевых кластеров, перенос исторических данных, конвертация процедур трансформации и настройка Apache Airflow.

4. QA-тестирование и Сверка

Параллельный запуск двух контуров DWH с автоматизированной сквозной сверкой дельт, агрегатов и строгим контролем Data Quality (DQ).

Планируете безопасный технологический переход?

Получите экспертную консультацию архитекторов Novarus Group по экспресс-оценке сложности и трудозатрат миграции вашей СУБД.

Обсудить проект с экспертом
← Назад к услугам
Направление бизнеса

Внедрение Data-аналитики:
Превращайте сырые данные в точные решения

В условиях жесткой конкуренции выигрывают компании, принимающие оперативные решения на основе твердых фактов, а не интуиции. Data-аналитика (Advanced BI & Big Data) от Novarus Group — это экосистема, которая собирает разрозненные метрики из всех ИТ-систем вашей компании, очищает их и преобразует в интерактивные дашборды для прозрачного управления бизнесом.

Какие задачи решает бизнес-аналитика?

Мы помогаем бизнесу перейти к модели Data-Driven менеджмента, устраняя ключевые барьеры:

  • «Слепые зоны» в управлении: Поиск скрытых точек потерь маржинальности, детальный анализ структуры продаж и реальной стоимости привлечения клиентов (CAC/LTV).
  • Рутина и человеческий фактор: Автоматизация сбора данных, избавляющая аналитиков от необходимости вручную выгружать и сводить десятки Excel-таблиц неделями.
  • Отсутствие оперативного контроля: Задержки в отчетности остаются в прошлом — ключевые KPI (выручка, маржа, складские остатки) доступны руководству в любой момент времени.

Этапы построения аналитической экосистемы

Мы выстраиваем сквозной цикл обработки информации — от подключения к источникам до финальной визуализации:

Этап 1

Аудит и Архитектура

Исследуем источники данных (CRM, ERP, 1С, веб-аналитику), проверяем качество и связность информации, проектируем целевую схему потоков.

Этап 2

Развертывание DWH

Проектируем и разворачиваем централизованное корпоративное хранилище данных (DWH) для мгновенной обработки больших массивов информации.

Этап 3

ETL и Очистка

Настраиваем автоматические коннекторы (пайплайны), механизмы дедупликации, валидации и трансформации сырых данных в готовые витрины.

Этап 4

BI и Визуализация

Разрабатываем интерактивные дашборды с гибкой фильтрацией, настраиваем права доступа и обучаем вашу команду работе со сводными отчетами.

Результаты автоматизации аналитики

Бизнес-метрика До внедрения BI После автоматизации в Novarus
Скорость подготовки управленческих отчетов От 3 до 7 рабочих дней на ручное сведение таблиц из разных источников В реальном времени (Автоматическое обновление по API)
Фокус работы аналитиков и менеджеров До 80% времени уходит на рутинную выгрузку, сверку и копипаст 90% времени сфокусировано на поиске инсайтов, гипотез и точек роста
Точность планирования запасов и логистики Высокий риск кассовых разрывов, перегрузки складов или дефицита товаров Снижение издержек на 25–40% за счет предиктивных моделей и прозрачных остатков

Наш технологический стек

Хранилища данных (DWH): ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL, Apache Spark

Интеграция и коннекторы (ETL): Apache Airflow, dbt, Apache NiFi

BI-системы (Визуализация): FineBI, Visiology, Apache Superset, Power BI

Хотите принимать решения на основе точных цифр?

Закажите демонстрацию пилотного интерактивного дашборда, построенного на ваших тестовых данных.

Связаться с архитектором решений
← Назад к услугам
Направление бизнеса

Внедрение Data Governance:
Управляйте данными как капиталом

Большинство компаний сегодня находятся в состоянии «информационного болота»: данных много, но их качество сомнительно, источники дублируются, а доступ к нужной выгрузке занимает дни. Data Governance (DG) — это комплексная система ролей, процессов и стандартов, которая гарантирует, что ваши данные точны, защищены и приносят прямую прибыль бизнесу.

Why your data is not working at full capacity?

  • Принятие решений на «грязных» данных: Ошибки в отчетах ведут к неверным инвестициям и потере маржинальности.
  • Замедление Time-to-Market: Аналитики тратят до 80% времени на поиск и ручную очистку данных вместо их глубокого анализа.
  • Регуляторные риски и комплаенс: Отсутствие контроля доступа и маскирования персональных данных грозит финансовыми и репутационными потерями.

Как мы внедряем Data Governance

Мы исповедуем подход Practical Governance — развертывание процессов, приносящих пользу уже на первых этапах проекта:

Этап 1

Аудит и оценка

Анализируем текущий ландшафт ИТ-систем, выявляем владельцев данных и оцениваем уровень зрелости по фреймворку DAMA-DMBOK.

Этап 2

Стратегия и стек

Разрабатываем целевую операционную модель управления. Подбираем оптимальные инструменты (Data Catalog, MDM, Data Quality).

Этап 3

Реализация

Настраиваем автоматический сбор метаданных, внедряем контроли качества данных (DQ) и выстраиваем карту сквозного пути данных (Lineage).

Этап 4 (Регулярно)

Запуск Data Office

Обучаем дата-стюардов, формируем регламенты взаимодействия и бесшовно внедряем культуру работы с данными в бизнес-процессы.

Результаты внедрения в цифрах

Бизнес-метрика До трансформации После внедрения DG
Доверие к корпоративной отчетности Требуются постоянные ручные сверки Единый проверенный «источник истины» (SSOT)
Скорость поиска данных аналитиками От 2 до 4 рабочих дней на поиск и доступы 5–10 минут через корпоративный Data Catalog
Качество и чистота данных До 40% критических полей содержат ошибки Автоматический мониторинг и очистка 95%+ данных

Планируете систематизировать работу с данными?

Свяжитесь с нашей командой для обсуждения архитектурных задач и расчета первичного бюджета.

Обсудить проект
← Назад к услугам
Направление бизнеса

Внедрение AI Governance:
Ответственное и контролируемое управление ИИ

Стремительное внедрение искусственного интеллекта и больших языковых моделей (LLM) открывает колоссальные возможности, но одновременно несет в себе критические риски: галлюцинации моделей, скрытые утечки интеллектуальной собственности, нормативное несоответствие и неконтролируемый рост расходов на инфраструктуру. AI Governance от Novarus Group — это фреймворк стратегического контроля, политик и технологических Guardrails, позволяющий безопасно масштабировать ИИ-решения с предсказуемым ROI.

Какие угрозы нейтрализует AI Governance?

Мы помогаем крупному бизнесу и технологическим компаниям выстроить прозрачные барьеры защиты:

  • Утечка коммерческой тайны и персональных данных: Исключение компрометации чувствительных данных компании через несанкционированные промпты сотрудников в публичные ИИ-сервисы.
  • Регуляторные риски (AI Compliance): Подготовка корпоративной ИТ-архитектуры к международным и локальным стандартам регулирования ИИ, обеспечение объяснимости моделей (Explainable AI - XAI).
  • Деградация моделей и неэффективность (Model Drift & FinOps): Контроль точности ответов нейросетей во времени и предотвращение нецелевого расходования дорогостоящих токенов и мощностей GPU.

Четыре шага к безопасной ИИ-инфраструктуре

Мы внедряем комплексный подход — от разработки этических регламентов до автоматических систем фильтрации трафика:

Этап 1

AI-Аудит и Риск-профиль

Проводим инвентаризацию всех теневых (Shadow AI) и официальных ИИ-инициатив в компании, классифицируем модели по уровням критичности.

Этап 2

Политики и Guardrails

Формируем регламенты использования корпоративного ИИ, настраиваем шлюзы автоматического маскирования PII/персональных данных в запросах.

Этап 3

LLMOps и Мониторинг

Внедряем инструменты отслеживания галлюцинаций, смещения данных (Data Drift), логирования запросов и сквозного учета затрат (FinOps).

Этап 4 (Регулярно)

Запуск AI-Комитета

Создаем постоянно действующий внутренний орган контроля, обучаем сотрудников безопасным практикам Prompt Engineering и валидации ответов.

Эффект от внедрения AI Governance

Область контроля До внедрения Governance После внедрения фреймворка в Novarus
Безопасность данных (Data Privacy) Высокий риск случайной передачи исходного кода или клиентских баз во внешние ИИ-сети 100% изоляция чувствительных данных за счет локальных Guardrails-шлюзов
Стабильность работы ИИ (Reliability) Эффект «черного ящика»: скрытые ошибки и галлюцинации моделей в проде, влияющие на клиентов Непрерывный автоматический аудит ответов, мгновенные алерты на отклонения параметров (Drift)
ИИ-бюджетирование (FinOps) Хаотичные затраты на облачные вычисления, бесконтрольный и неоптимальный объем токенов Прозрачный биллинг по департаментам, квотирование и оптимизация расходов до 35%

Технологический стек AI / LLMOps Governance

Безопасность и фильтрация промптов (Guardrails): NeMo Guardrails, Llama Guard, Microsoft Presidio

Мониторинг качества и валидация моделей: MLflow, Evidently AI, LangFuse, TruLens, Weights & Biases

Локальная ИИ-инфраструктура (On-Premise оркестрация): vLLM, Ollama, Hugging Face TGI

Планируете безопасное и масштабное внедрение ИИ?

Свяжитесь с нашей командой для проведения экспресс-оценки текущих ИИ-рисков вашей компании.

Обсудить проект с экспертом

Свяжитесь с нами

Москва, Россия | gd@novarus-group.ru


Написать письмо