irus.tech
EN

Хранилища и архитектура данных

Создание аналитического DWH под ключ

Соберу все данные бизнеса в единое надёжное хранилище на Google BigQuery или ClickHouse — основу для дашбордов, сквозной аналитики и принятия решений.

Что такое DWH

Data Warehouse (хранилище данных) — централизованная система, в которую регулярно собираются и приводятся к единому виду данные из всех источников бизнеса: CRM, 1С, рекламных кабинетов, сайта и приложения. На его основе строится вся отчётность и аналитика — без ручных выгрузок и расхождений в цифрах.

Когда это нужно

Данные разбросаны по десяткам систем, и каждый отдел считает метрики по-своему
Отчёты собираются вручную в Excel и устаревают к моменту готовности
Нужна единая достоверная отчётность для руководства и инвесторов
Растёт объём данных, и текущие решения перестают справляться
Хотите построить сквозную аналитику или ML, но нет фундамента из чистых данных

Что входит

Загрузка данных из любых источников

Готовые коннекторы и индивидуальные интеграции к CRM, 1С, рекламным кабинетам, сайту и приложению.

Обработка и моделирование

Очистка, нормализация и построение витрин данных с помощью dbt — данные готовы к использованию в дашбордах.

Оркестрация

Автоматические регламентные загрузки на Apache Airflow или Prefect с расписанием и зависимостями.

Контроль качества

Проверки целостности и качества данных на каждом шаге пайплайна.

Уведомления

Оповещения в Telegram о сбоях интеграций и важных изменениях в данных.

BI-визуализация

Дашборды в Яндекс DataLens, Google Looker Studio или Metabase поверх готового хранилища.

Как идёт работа

  1. 01

    Обследование и предпроектный анализ

    Разбираем источники данных, метрики и требования к отчётности, фиксируем архитектуру.

  2. 02

    Проектирование хранилища

    Выбираем СУБД (BigQuery/ClickHouse), проектируем слои и модель данных.

  3. 03

    Интеграции и загрузка

    Подключаем источники, настраиваем регламентные загрузки и оркестрацию.

  4. 04

    Моделирование витрин

    Строим витрины данных на dbt под конкретные дашборды и задачи.

  5. 05

    Визуализация и приёмка

    Создаём дашборды, проверяем корректность цифр, передаём в работу.

  6. 06

    Поддержка

    Обеспечиваю стабильную работу DWH и дальнейшее развитие.

Технологии

Базы данных
Google BigQuery
ClickHouse
PostgreSQL
Оркестрация и трансформации
Apache Airflow
dbt dbt
Kafka
RabbitMQ
BI
Яндекс DataLens Яндекс DataLens
Google Looker Studio
Metabase
Прочее
OpenMetadata OpenMetadata
SQL SQL
Python
20+
лет в IT и data
10+
проектов DWH
100+
дашбордов

Клиенты

ASH
Подорожник
Тайрай
EKF
Неоломбард
Авто-Подбор.рф
WiseAdvice
Familio
Гастрофабрика
Entera
Visual Sectors
JUVTEK
Феникс
Blue Sleep
Cerera

Благодарственные письма

Отзывы с бирж услуг

★★★★★
«Быстро и чётко по ТЗ сделал дэшборды в DataLens. И через несколько месяцев после выполнения мы в базах сделали изменения и дэшборды поломались. Рустам бесплатно проконсультировал и всё заработало. Рекомендую!»
Андрей КорсаковProfi.ru
★★★★★
«Продолжил сотрудничество на моём реальном кейсе. Рустам отлично объясняет, как писать SQL-запросы в Google BigQuery, и я учусь писать их сам. Плюс я решаю свои конкретные задачи. Идеальный микс!»
SviridovOnlineKwork
★★★★★
«Очень грамотный специалист. Консультация прошла в дружественной и приятной атмосфере, специалист ответил на все вопросы. Очень довольна.»
АннаProfi.ru
★★★★★
«Рустам отлично справился с заданием, в Даталенсе действительно разбирается. На все мелкие правки оперативно реагирует. Ещё буду обращаться.»
ProdWorkKwork
★★★★★
«Очень быстро сделали дэшборды в DataLens. Все правки сделаны, результатом доволен.»
ki4pusKwork
★★★★★
«Рустам, спасибо за помощь. Достаточно оперативно. Всё обсуждается. Рекомендую!»
Lika_byKwork
★★★★★
«Рустам быстро выходит на связь. Всё понятно объясняет даже в текстовых сообщениях. Активно принимает участие в решении проблемы заказчика. Однозначно рекомендую!»
fkn_dshKwork
★★★★★
«Всё супер. Буду ещё обращаться.»
George_ShKwork

Хранилище данных — это фундамент, на котором держится вся аналитика компании. Я проектирую и собираю DWH так, чтобы цифры были достоверными, отчёты — актуальными, а добавление новых источников и дашбордов не превращалось в проблему.

Стоимость

Стоимость рассчитывается индивидуально и зависит от объёма и сложности проекта.

Количество источников данных
Чем больше систем нужно интегрировать, тем выше объём работ.
Сложность интеграций
Наличие готовых коннекторов или необходимость индивидуальной разработки.
Объём и модель данных
Глубина моделирования витрин и требования к историчности.
Количество дашбордов
Число и сложность отчётов поверх хранилища.

Обсудим вашу задачу?

FAQ

На какой базе данных вы строите DWH? +

Чаще всего на Google BigQuery или ClickHouse — выбор зависит от объёма данных, бюджета и требований к скорости. На этапе предпроектного анализа подберём оптимальный вариант.

Сколько времени занимает внедрение? +

Базовое хранилище с первыми интеграциями и дашбордами — от нескольких недель. Точные сроки зависят от количества источников и сложности данных.

Что будет после запуска? +

Обеспечиваю техническую поддержку DWH и дашбордов, дорабатываю интеграции и отчёты по мере развития бизнеса.

Оставить заявку

Расскажите о задаче — отвечу в течение рабочего дня.