Разработка и внедрение КХД

Корпоративные хранилища данных

Проектируем, разрабатываем и внедряем КХД для аналитики, отчётности и BI. Объединяем данные из разных систем для принятия решений на основе фактов.

Подробнее
DWH
// 01 — ЭТАПЫ ПРОЕКТА

От архитектуры до промышленной эксплуатации

Полный цикл работ по созданию КХД: проектирование, разработка ETL, моделирование данных, разворачивание, поддержка.

// 01

Архитектура и проектирование

Анализ источников данных, проектирование слоёв (Stage, ODS, DWH, DataMart), выбор технологического стека.

// 02

Разработка ETL

Создание процессов загрузки и трансформации данных из учётных систем (1С, KimikERP, CRM, файлы, API).

// 03

Моделирование данных

Проектирование детальной модели по Data Vault или Kimball. Витрины данных под задачи аналитики.

// 04

BI-отчётность

Подключение BI-инструментов (Visiology, FineBI, Yandex DataLens), разработка дашбордов и отчётов.

// 05

Качество данных (DQ)

Внедрение процессов контроля качества данных: проверки целостности, актуальности, согласованности.

// 06

Поддержка и развитие

Сопровождение КХД после запуска: мониторинг, добавление источников, оптимизация производительности.

// 02 — ТЕХНОЛОГИИ

На каких технологиях работаем

Используем проверенный стек российских и open-source решений для построения промышленных хранилищ.

// DB

СУБД

Postgres Pro, ClickHouse, Greenplum, отечественные базы данных из реестра российского ПО.

// ETL

ETL/ELT

Apache Airflow, dbt, Pentaho, кастомные пайплайны на Python для специфических задач.

// BI

BI-инструменты

Visiology, FineBI, Yandex DataLens, Apache Superset — отечественные и open-source решения.