Клиентов
Нет данных
Фаундер
Нет данных
BI Qube
Фреймворк (набор инструментов) BI.Qube 2.0 для комплексного анализа данных и метаданных, начиная от извлечения их на источнике, и до обогащения в хранилище данных, с организацией э...
Местоположение
Россия
Клиентов
Нет данных
Пользователей
Нет данных
Форма реализации
Нет данных
Сумма инвестиций
Нет данных
Текущая доля рынка
Нет данных
Запрос инвестиций
Нет данных
Инвест. доля
Нет данных
Потенциал переоценки
Нет данных
Прогноз оценки через 12 мес. При сохранении роста
Нет данных
Годовая выручкане указано
Среднемес. выручкаНет данных
Среднемес. доходНет данных
Годовой доходне указано
Рост по банку MoMНет данных
Маржинальностьне указано
О проекте
Фреймворк (набор инструментов) BI.Qube 2.0 для комплексного анализа данных и метаданных, начиная от извлечения их на источнике, и до обогащения в хранилище данных, с организацией эффективного хранения на проприетарных и open source платформах.
Применение BI.Qube 2.0 позволяет существенно снизить требования к уровню подготовки специалистов по построению корпоративных хранилищ данных (КХД) с использованием методологии Data Vault, и в большинстве случаев позволяет отказаться от написания кода.
- Стадия: Ранний рост
- Индустрии: Business Software
- Технологии: Data Base
- Рынки: Россия
- Сайт: https://biqube.ru
Состав объекта
Нет данных
Этапы реализации
Нет данных
Объём инвестиций
Якорный инвестор
Нет данных
Социально-экономический эффект
Нет данных
Городская значимость
Нет данных
Текущий статус и следующий этап
Нет данных
Инвестиционный запрос
Нет данных
Продукт / технология
Фреймворк (набор инструментов) BI.Qube 2.0 для комплексного анализа данных и метаданных, начиная от извлечения их на источнике, и до обогащения в хранилище данных, с организацией эффективного хранения на проприетарных и open source платформах.
Применение BI.Qube 2.0 позволяет существенно снизить требования к уровню подготовки специалистов по построению корпоративных хранилищ данных (КХД) с использованием методологии Data Vault, и в большинстве случаев позволяет отказаться от написания кода.
Проблема: Проблемы разрозненных источников данных, и качества данных, отсутствия связанных моделей для аналитики, прогнозирования, обработки искуственным интеллектом. Проблемы ручной "раскраски" данных.
Ключевые преимущества технологии
Data Base
Рынок: TAM / SAM / SOM
Россия
Целевая аудитория / клиенты
ИТ-службы крупных предприятий любых отраслей, отвечающие за цифровизацию и повышение эффективности с применением корпоративных данных.
Бизнес-модель
B2B
Финансовые показатели
Данные импортированы из анкеты SberUnity и требуют ручной проверки.
Темп роста компании
Нет данных
Потенциал переоценки
Нет данных
План развития и финансовая цель
Нет данных
Команда проекта
Алекс Фаундер
Основатель проекта
Иван Стартапов
Участник команды
Мария Продуктова
Участник команды
Ольга Маркетова
Участник команды
Дмитрий Финансов
Участник команды
Анна Операционная
Участник команды
Ключевые достижения
Нет данных
Сертификация и регуляторный статус
Нет данных
Конкурентное преимущество
Нет данных