Aurora Econometrica Data Studio
Подготовка данных за минуты, не часы.
Импорт DSM Group, Mediascope AdEx, TV Index, DigitalBudget, любого Excel клиента. Локальный ИИ-парсер на Phi-3.5. Проверки качества. Один пакет .aurora для всех моделей Aurora Econometrica.
Проблема
3-5 часов на каждый dataset перед каждой моделью
Эконометрист тратит половину проекта на подготовку данных вручную. DSM меняет формат каждый год, Mediascope шапки разные между выгрузками, Excel клиента - каждый раз новая структура. Ошибки в подготовке всплывают через две недели, когда модель уже обучена и переучивать поздно.
Что у тебя сейчас
- - 3-5 часов на dataset перед каждой моделью
- - 5 разных шаблонов парсинга, каждый ломается раз в квартал
- - Ошибки маппинга всплывают через 2 недели
- - Нет провенанса - откуда взялась цифра в отчёте?
- - Перенос между проектами = переписывание Python с нуля
Что с Aurora Data Studio
- + Импорт за 10-15 минут вместо 3-5 часов
- + 5 готовых источников Tier 1 (DSM, AdEx, TV Index, DigitalBudget, Custom)
- + Локальный Phi-3.5 для нестандартных Excel клиента
- + Проверки качества с warn-floor (никогда не блокирует)
- + Provenance manifest - каждое значение трассируется до строки исходника
- + Один пакет .aurora работает во всех приложениях линейки
ROI калькулятор
Сколько Studio экономит для вашего процесса
Введите параметры вашей текущей работы. Расчёт основан на ставке senior эконометриста и среднем времени подготовки данных вручную.
Времени в месяц
12.8 часов
экономии на подготовке
В деньгах
~28 000 ₽
в месяц при текущей ставке
Окупаемость
~17 месяцев
тарифа Solo
Расчёт: 80% подготовки автоматизируется (industry baseline для Tier 1 источников). Месячная стоимость ставки = ставка / 21 рабочий день / 8 часов.
Возможности
Что внутри
5 источников Tier 1 из коробки
DSM Group (5 вариантов V1-V5), Mediascope AdEx (3 варианта), TV Index PaloMars, DigitalBudget, Custom Client XLSX (4 класса A-D). Эвристическое определение формата без LLM, скорость ≤5 секунд.
Локальный ИИ-парсер Tier 2
Phi-3.5-mini Q4 GGUF + llama.cpp для нестандартных Excel клиента. Работает на CPU без GPU, без облака, без отправки данных в LLM API. Структурное определение + маппинг полей.
Quality Gates
Coverage / Anomaly (IQR×2.0 по Tukey 1977) / Lineage / Conflict с warn-floor в Phase A - никогда не блокирует пайплайн, всегда даёт сигнал. Полная аудит-готовность.
Provenance manifest
Каждое значение в финальном пакете трассируется до строки исходника. Критично для регуляторного аудита - фарма (ФАС, Минздрав), финансы (ЦБ), госсектор.
Pickled bundle .aurora
Один пакет работает во всех приложениях линейки: Aurora Econometrica MMM Optimizer, Launch Planner, Brand Tracker (Phase B), Trade & Pricing (Phase C). Forward-compatible схема.
Локально, без облака
Все вычисления на машине клиента. Никаких per-token costs, никаких rate limits, никаких sanctions risk. Bit-perfect воспроизводимость через год.
Доверие и compliance
Готов к регуляторному аудиту
Локальные вычисления
Данные клиента не покидают машину. Tier 1+2 полностью локальные. Tier 3 cloud (Anthropic) только opt-in с PII redaction.
152-ФЗ совместимо
Персональные данные не обрабатываются (числовые ряды + метаданные источников). Соответствует требованиям персонального хранения для рекламной индустрии.
Аудит-готовность
Provenance manifest для каждого пакета. ФАС спросит «откуда цифра» - открываете манифест, показываете строку. Готов для фарма (Минздрав), финансы (ЦБ), госсектор.
Сравнение
Aurora Data Studio vs ручной процесс
| Параметр | Aurora Data Studio | Excel + Python вручную | SAS / SAP / Power BI |
|---|---|---|---|
| Время на dataset | 10-15 минут | 3-5 часов | 1-2 часа после настройки коннектора |
| Российские источники | DSM, Mediascope, DigitalBudget из коробки | Ручной парсер на каждый формат | Не покрывают |
| Custom Excel клиента | Локальный Phi-3.5 определяет структуру | Каждый раз новый код | Только табличный формат |
| Provenance / аудит | Manifest до строки исходника | Записки в коде, теряются между проектами | Lineage есть, ручной запрос |
| Quality gates | Coverage / Anomaly / Lineage / Conflict | «На глаз» в Excel | Базовые data validations |
| Где живут данные | Локально, без облака (default) | Локально | Cloud / hybrid (зависит от тарифа) |
| Стоимость | 450-600k ₽/год Solo | Free + ФОТ эконометриста | 5-50М ₽/год Enterprise |
Усилитель MMM Optimizer
Studio + Aurora Econometrica MMM Optimizer = быстрее в 10 раз
Studio готовит данные за 10-15 минут вместо 3-5 часов вручную. MMM Optimizer строит Bayesian-модель за 20 секунд. Один пакет .aurora работает в обоих приложениях. Покупаете вместе - скидка 20% на Studio.
Шаг 1. Studio
Импорт DSM + Mediascope + Custom Excel за 10-15 минут. Quality gates подтверждают готовность данных.
Шаг 2. Один .aurora
Один пакет с провенансом и метаданными. Совместим со всеми приложениями линейки.
Шаг 3. MMM Optimizer
Bayesian-модель за 20 секунд. Budget optimization, response curves, tier-1 отчёт автоматически.
Тарифы
Прозрачное ценообразование
Solo Standalone
- + Все 5 источников Tier 1 + Custom Excel парсер
- + Quality gates + Provenance manifest
- + Локальные вычисления, без облака по умолчанию
- + Auto-updates через rosst-updates
- + Agnostic export: .aurora bundle + R / Stata / Excel / Python notebook / raw CSV
- + Стандартная поддержка (email)
Рекомендуемое дополнение к MMM Optimizer
- + Aurora Econometrica MMM Optimizer (1-1.5 млн ₽/год)
- + Studio Solo со скидкой 20% (360-480к ₽/год)
- + Один .aurora пакет работает в обоих приложениях
- + Подготовка + моделирование за минуты вместо часов
- + Премиальная поддержка
Раннее использование: первые 10 клиентов Aurora Econometrica MMM Optimizer получают Studio бесплатно для построения ранних кейсов. После — Studio предоставляется в комплекте при контракте Optimizer от 1.5 млн ₽/год.
Тарифы Team / Agency / Enterprise появятся после первого пилота (Q4 2026 / Q1 2027).
Aurora Econometrica линейка - 4 приложения + Suite Bundle (5-15 млн ₽/год для 2+ apps, скидка 40%). Studio в Этап 2 станет встраиваемым модулем во все приложения линейки - существующая standalone лицензия сохраняется как отдельный SKU. Все приложения линейки →
FAQ
Частые вопросы
Чем Studio отличается от Excel + Python?
Studio автоматически распознаёт 5 российских форматов (DSM, Mediascope, DigitalBudget), даёт ИИ-парсер для Custom Excel и проверки качества с провенансом. Excel + Python - всё это вы пишете сами на каждый проект.
Можно ли использовать без MMM Optimizer?
Да, Studio - самостоятельный инструмент. Полезен агентствам без эконометрики (только reporting), in-house аналитикам, консалтерам. .aurora пакет можно открыть в любых сторонних инструментах через стандартный pickle.
Где живут мои данные?
На вашей машине. Tier 1 (heuristic) и Tier 2 (Phi-3.5 GGUF) полностью локальные. Tier 3 (Anthropic Haiku cloud) - opt-in только, default off, с обязательной PII redaction перед отправкой. Audit log каждой redaction в `~/.aurora/studio/`.
Какие источники добавите дальше?
Phase B (после первого пилота): Mediascope BrandPulse, Yandex Wordstat / Trends, Brand dictionary UI. Phase C: 1С / SAP templates, GA4 connector. Roadmap живёт в репозитории, обновляется по customer feedback.
Что значит warn-floor?
В Phase A все находки quality gates выдаются как warning, никогда не блокируют сборку пакета. Это защита от false positives на ранних версиях. В Phase B для критичных нарушений (отсутствие обязательных полей, несоответствие схемы) floor поднимется до block.
Как с миграцией в Этап 2?
.aurora формат forward-compatible. Существующие пакеты Этапа 1 без потерь открываются в Этап 2 (встраиваемый модуль в Suite-приложениях). Standalone версия сохраняется как отдельный SKU - не отзывается, не deprecates.
Тест на ваших данных
Демо 30 минут с реальной выгрузкой DSM или Mediascope (вашей или примерной). Покажем как импорт и quality gates работают в живую. Если интересно - переходим к пилоту.