Данные, на которые опираются решения, а не выгрузки в папке «Отчёты»
Собираем данные из учётных систем, сайта, маркетплейсов и рекламных кабинетов в одно хранилище, ставим на них регулярные процессы и превращаем в отчёты, прогнозы и алерты.
Аналитика ломается не на уровне моделей и дашбордов, а на уровне данных: выручка в CRM не совпадает с 1С, выгрузка падает в три часа ночи, справочники перезаписываются задним числом, а определение «активного клиента» у каждого отдела своё. Мы начинаем с этих оснований: источники, модель данных, процессы загрузки, единые определения метрик.
Дальше слой за слоем наращиваем то, что даёт бизнесу результат: витрины и дашборды для ежедневной работы, ETL-конвейеры с контролем качества и SLA на свежесть данных, потоковую аналитику для операционных решений и предиктивные модели там, где прогноз действительно меняет план.
Направления работ
Предиктивная аналитика
Разрабатываем модели прогнозирования: спрос и запасы, отток клиентов, скоринг, выручка по каналам. Feature store, контроль дрейфа, регламент переобучения и проверка эффекта на бизнес-метрике.
Хранилище данных
Проектируем хранилище данных: слои raw, core и mart, историчность справочников, загрузка из 1С, CRM, сайта и маркетплейсов. PostgreSQL, ClickHouse, S3 с Iceberg, dbt-модели и единый слой метрик.
ETL и ELT-процессы
Проектируем и поддерживаем конвейеры загрузки данных: Apache Airflow, dbt, CDC через Debezium и Kafka, идемпотентные перезапуски, backfill, проверки качества данных и SLA на свежесть.
BI и отчётность
Внедряем BI: единый слой метрик, дашборды для руководства и отделов, self-service для аналитиков. Metabase, Apache Superset, Power BI, Yandex DataLens, разграничение доступа и регламент изменений.
Аналитика в реальном времени
Строим потоковые конвейеры: Kafka и Debezium для событий, Flink и Kafka Streams для обработки, ClickHouse для быстрых запросов, мониторинг задержки и SLA на свежесть данных.
Почему с нами
Считаем деньги, а не строки
Каждый этап работы привязан к метрике: срок закрытия месяца, доля упущенных продаж, стоимость часа аналитика, точность прогноза.
Начинаем с узкого места
Не строим хранилище «на всё» три квартала. Берём два-три источника и один сквозной отчёт, доводим до продакшена и расширяем итерациями.
Оставляем работоспособную систему
Конвейеры с ретраями и алертами, тесты качества данных, документация моделей и регламент изменений — чтобы поддержка не требовала нас постоянно.
Инженерная команда, а не отчётный цех
Мы пишем код в репозитории заказчика: Python, SQL, dbt-модели и DAG-и, а не набор ручных скриптов на рабочей машине аналитика.