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
125080, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Сокол, Волоколамское шоссе, д. 1, стр. 1, помещ. 9/3
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
+195,2%
Прогноз оценки через 12 мес. При сохранении роста
126 млн ₽
Годовая выручка27,4 млн ₽
Среднемес. выручкаНет данных
Среднемес. доходНет данных
Годовой доход17,4 млн ₽
Рост по банку MoMНет данных
Маржинальность+63,4%
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
Профиль организации
Объём инвестиций
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
Потенциал переоценки
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