Демо
DataSmelt Platform v3.1

Расплавите данные.
Вылейте решения.

Единый источник истины для вашего бизнеса. Мы объединяем разрозненные хранилища (SQL, NoSQL, Data Lakes) в один быстрый, запрашиваемый слой истины за миллисекунды.

Визуализация потока данных DataSmelt, сливающегося в единый блок

Доверие лидеров рынка

Более 400 компаний используют DataSmelt для ускорения принятия решений. Мы обрабатываем более 50 петабайт данных ежемесячно.

СБЕРТЕХ
ЯНДЕКС.ЛОГИСТИКА
ГАЗПРОМ НЭФТЬ
ТИНЬКОФФ

Почему CTO выбирают DataSmelt

Скорость света

Среднее время отклика 12 мс. Наша проприетарная технология кэширования и предсказания индексов позволяет анализировать петабайты так же быстро, как строчку в Excel.

🎯

Точность 99.99%

AI-движок автоматически маппит схемы данных и устраняет дубликаты. Вы получаете единую, верифицированную истину, а не "грязные" сводки.

🛡️

Zero-Trust Безопасность

Встроенное шифрование AES-256, аудит доступа и соответствие 152-ФЗ из коробки. Ваши данные остаются в вашем контуре.

Интерактивная демонстрация

Попробуйте запросить данные из наших тестовых источников прямо сейчас. DataSmelt объединяет запросы к PostgreSQL, MongoDB и S3 в один ответ.

> QUERY_BUILDER Latency: 14ms
SELECT region, SUM(revenue)
FROM data_smelt.sales_fusion
WHERE date > '2023-01-01'
GROUP BY region;
Регион Выручка (₽) Источник
ЦФО 45,200,000 PostgreSQL
СЗФО 12,850,000 Salesforce API
УФО 28,100,000 S3 Logs
Открыть полный песочницу

Готовы расплавить свои данные?

Запишитесь на техническую консультацию. Наши инженеры покажут, как DataSmelt интегрируется в ваш стек за 15 минут.

Записаться на демо Скачать Whitepaper

Частые вопросы

Нужно ли переносить данные в DataSmelt?

Нет. DataSmelt работает поверх ваших существующих хранилищ. Мы не копируем данные, а создаем их виртуальное представление.

Поддерживаете ли вы локальные сервера (On-Premise)?

Да, для тарифов Enterprise доступен полный On-Premise деплой или гибридная модель.

Как происходит обучение модели?

Наш движок обучается на структуре ваших запросов, автоматически оптимизируя пути доступа к данным для повышения скорости.