Трансформируем
потоки данных в прибыль
AB-PRO — экспертиза в обработке больших данных, реальном времени, предиктивной аналитике и AI. Москва, вся Россия.
обработано данных
доступность SLA
реализованных проектов
Решения для данных любого масштаба
Интеграция и ETL
Построение конвейеров данных из ERP, CRM, IoT-устройств и логов. Real-time streaming на Apache Kafka, Spark Structured Streaming.
Data Lakehouse
Гибридные озера данных на базе Delta Lake, Iceberg. Эффективное хранение и быстрый доступ к историческим и операционным данным.
ML & Предиктивная аналитика
Создание моделей машинного обучения для прогнозирования спроса, аномалий и рекомендательных систем. MLOps практики.
BI и визуализация
Дашборды высокой производительности на Superset, Tableau, PowerBI. Интерактивная аналитика для C-level решений.
Data Governance
Качество данных, каталогизация, политики безопасности и соответствие 152-ФЗ. Защита конфиденциальной информации.
Облачная инфраструктура
Деплоймент в Yandex Cloud, VK Cloud, AWS, приватные облака. Оптимизация затрат и производительности кластеров.
AB-PRO: экспертиза уровня Enterprise
Компания «AB-PRO» основана в 2018 году инженерами, ранее работавшими в крупнейших банках и ритейле. Мы специализируемся на архитектуре больших данных и высоконагруженных системах. Офис в Москве, работаем по всей РФ.
Наша миссия — помогать бизнесу извлекать максимум ценности из данных, сокращая TCO и повышая скорость принятия решений. Внедряем современный стек: Apache Spark, Kafka, ClickHouse, MinIO, Airflow, dbt.
Запросить консультациюТехнологический стек
Как мы работаем с Big Data
Федеральный ритейл
Построили Data Lakehouse для 500+ магазинов. Консолидация данных с касс, CRM и логистики. Сократили время аналитических отчётов с 6 часов до 3 минут.
Объём: 850 TBБанк "БАНК"
Система Fraud Detection в реальном времени на Apache Flink + ML. Тысячи транзакций в секунду. Уровень обнаружения мошенничества вырос на 37%.
Streaming: 120k событий/секПромышленный холдинг
Предиктивная аналитика для производственного оборудования. Снижение простоев на 23%, экономия $2.4M в год.
IoT датчики → ML модель