Объедините все корпоративные данные в единую платформу для аналитики, AI и цифровой трансформации
Данные современной компании хранятся в десятках ERP-систем, CRM-систем, баз данных, SaaS-приложений, облачных сервисов и файлов. Без современной интеграции они остаются изолированными, быстро теряют актуальность и затрудняют принятие решений.
Qlik Talend помогает автоматизировать интеграцию, репликацию, подготовку, контроль качества и управление данными, создавая надёжную основу для Data Warehouse, Lakehouse, бизнес-аналитики и AI.

Qlik Talend Cloud — это облачная платформа для интеграции, подготовки, контроля качества и управления корпоративными данными. Она позволяет подключать локальные, облачные и SaaS-источники, автоматизировать перемещение и преобразование данных, создавать доверенные наборы данных для аналитики, искусственного интеллекта и бизнес-приложений.
Платформа поддерживает облачные и гибридные сценарии и может выполнять конвейеры данных как в Qlik Cloud, так и в корпоративной инфраструктуре клиента. Это позволяет компаниям сохранять контроль над критически важными данными и одновременно использовать преимущества современной облачной архитектуры.

Client-Managed (On-Premises) — это подход для компаний, которые хотят развертывать и контролировать решения в собственной инфраструктуре или в управляемой частной среде.
Такой формат подходит организациям с высокими требованиями к безопасности, нормативному соответствию, контролю доступа и размещению данных. Он позволяет использовать решения Qlik Talend для репликации, трансформации, каталогизации и управления данными без полного перехода в облако.
Решения Client-Managed особенно актуальны для предприятий с критически важными бизнес-системами, SAP-ландшафтами, собственными дата-центрами или гибридной архитектурой, где часть данных и процессов должна оставаться под полным контролем компании.
Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools 2026
10 лет подряд в числе лидеров
Компания Qlik признана лидером (Leader) за возможности интеграции, репликации и доставки данных в современных корпоративных средах.
Gartner® Magic Quadrant™ for Augmented Data Quality Solutions 2026
В 7-й раз среди лидеров
Qlik признана лидером за решения в области качества данных, управления данными (Data Governance) и создания достоверных данных для аналитики и искусственного интеллекта.


Корпоративные данные могут находиться одновременно в ERP, CRM, SAP, базах данных, SaaS-сервисах и облачных системах. Для их использования в аналитике, отчетности, Machine Learning и AI необходимо организовать управляемое перемещение, репликацию и трансформацию данных с последующей загрузкой в Data Warehouse, Data Lake или Lakehouse.
Современная платформа интеграции данных объединяет эти процессы в единой среде и позволяет централизованно контролировать движение данных от источников до целевых аналитических платформ.
Основные возможности платформы включают:
RBC Group реализует проекты по интеграции и управлению данными в Азербайджане для компаний, которым необходимо объединить корпоративные источники с современной аналитической инфраструктурой. Архитектура решения проектируется с учетом существующих систем, объемов данных, требований к скорости их обновления и целевых платформ.
Мы обеспечиваем полный цикл реализации проекта:
В зависимости от задач проект может включать интеграцию корпоративных источников, репликацию и синхронизацию данных, построение Data Warehouse и Lakehouse, автоматизацию Data Pipelines, управление качеством данных и Data Governance. Такой подход позволяет создать масштабируемую инфраструктуру для BI, аналитики, Machine Learning и AI.
С ростом количества источников и объемов информации задача интеграции становится сложнее: необходимо не только доставлять данные, но и контролировать их движение, трансформацию, своевременность обновления и качество на всем пути до аналитической платформы.
Использование централизованной платформы позволяет:
RBC Group помогает подобрать и внедрить решение для интеграции и управления данными в Азербайджане с учетом текущей ИТ-архитектуры, используемых источников и задач дальнейшего развития аналитической инфраструктуры.