Анализ источников данных и требований. На старте проекта мы изучаем существующую отчетность, определяем ключевые показатели эффективности (KPI), анализируем источники данных — ERP, CRM, 1С, Excel, корпоративные сайты, базы данных, облачные хранилища. Формируем бизнес-глоссарий, список показателей и методов их расчёта.
Проектирование модели данных. Создаем концептуальную, логическую и физическую модели данных. Проектируем витрины данных (data marts) под конкретные бизнес-задачи: продажи, финансы, логистика, HR. Определяем гранулярность данных, периодичность обновления, методы агрегации.
Разработка ETL-процессов. Создаем загрузчики данных (extractors) из всех источников. Настраиваем инкрементальную загрузку, обработку ошибок, логирование и мониторинг. Используем Apache Airflow, NiFi, PySpark, dbt для оркестрации пайплайнов.
Разработка дашбордов и отчетов. Создаем интерактивные дашборды с фильтрами, детализацией, drill-down. Настраиваем ролевую модель доступа: руководители видят стратегические показатели, аналитики — детальные данные, операционисты — текущие задачи. Интегрируем с Active Directory.
Внедрение и обучение. Разворачиваем BI-систему в инфраструктуре заказчика или в облаке. Проводим обучение пользователей, составляем руководства и чек-листы. Настраиваем автоматическую рассылку отчетов по расписанию.
Технологии- Вендорские BI: Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense
- Open-source BI: Apache Superset, Yandex DataLens, Redash, Grafana
- ETL и оркестрация: Apache Airflow, Apache NiFi, PySpark, dbt, Airbyte
- Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Oracle, MSSQL, Vertica
- Семантический слой: Cube.js, Metabase
- Облака: Yandex Cloud, VK Cloud, собственное облако