Проблема простая и знакомая: у нас нет одного места, где лежат все данные. Клиенты и сделки — в CRM, платежи — в биллинговой базе, затраты на рекламу — в кабинетах, поведение пользователей в продукте — в отдельном сервисе, а часть отчётности финансисты до сих пор держат в таблицах. Как только руководству нужен сквозной ответ — окупилась ли конкретная кампания, как менялось удержание по когортам — начинается ручная работа: выгрузки, сведение по ключам, долгие сверки и постоянные сомнения в цифрах. Задача этого заказа — построить единое облачное хранилище на Snowflake или BigQuery и сделать его тем самым источником, которому можно доверять.
Нам нужен специалист, который возьмёт весь путь данных под ключ. Первый этап — регулярная загрузка каждого источника в хранилище: где есть готовые коннекторы, используем их, где нет — пишем собственную выгрузку, с корректной догрузкой новых записей и хранением истории. Второй этап — моделирование на dbt: слой staging приводит каждый источник к единому виду, промежуточные модели связывают сущности и убирают дубли, а витрины отдают уже бизнес-показатели. Обязательно с тестами на качество, описанием моделей и версионированием, чтобы логику расчётов было видно и чтобы её можно было менять без страха что-то сломать.
Третий этап — семантический слой с зафиксированными определениями метрик: выручка, активные пользователи, маржа, удержание считаются по одной формуле для всех отчётов. После этого подключаем наш BI к готовым моделям и собираем несколько базовых дашбордов — они подтвердят, что хранилище живое, и станут отправной точкой для аналитиков. В отклике расскажите, как вы подходите к моделированию данных, чем будете сдерживать расходы на хранилище и запросы и в какой срок реально запустить первую версию.
— Источники вразнобой: CRM, биллинг, рекламные кабинеты, продуктовая аналитика, финансовые таблицы
— Платформа: Snowflake или BigQuery с обоснованием выбора
— Слои dbt: staging, промежуточные модели, витрины, тесты и версионирование
— Семантический слой с едиными определениями показателей
— Интеграция с BI и набор стартовых дашбордов
Нам нужен специалист, который возьмёт весь путь данных под ключ. Первый этап — регулярная загрузка каждого источника в хранилище: где есть готовые коннекторы, используем их, где нет — пишем собственную выгрузку, с корректной догрузкой новых записей и хранением истории. Второй этап — моделирование на dbt: слой staging приводит каждый источник к единому виду, промежуточные модели связывают сущности и убирают дубли, а витрины отдают уже бизнес-показатели. Обязательно с тестами на качество, описанием моделей и версионированием, чтобы логику расчётов было видно и чтобы её можно было менять без страха что-то сломать.
Третий этап — семантический слой с зафиксированными определениями метрик: выручка, активные пользователи, маржа, удержание считаются по одной формуле для всех отчётов. После этого подключаем наш BI к готовым моделям и собираем несколько базовых дашбордов — они подтвердят, что хранилище живое, и станут отправной точкой для аналитиков. В отклике расскажите, как вы подходите к моделированию данных, чем будете сдерживать расходы на хранилище и запросы и в какой срок реально запустить первую версию.
— Источники вразнобой: CRM, биллинг, рекламные кабинеты, продуктовая аналитика, финансовые таблицы
— Платформа: Snowflake или BigQuery с обоснованием выбора
— Слои dbt: staging, промежуточные модели, витрины, тесты и версионирование
— Семантический слой с едиными определениями показателей
— Интеграция с BI и набор стартовых дашбордов
