Как строится хранилище данных: кратко о главном.
Хранилище данных (Data Warehouse, DWH) не просто база. Это централизованная система, где данные из разных источников объединяются, очищаются и структурируются для аналитики и отчетности.
Если операционные системы отвечают на вопрос «Что произошло?», то DWH - на вопросы «Почему? Что будет? Где рост?» Основные компоненты DWH: Источники данных CRM, ERP, 1С, сайты, рекламные кабинеты, логи, Excel, т.е всё, где есть цифры.
ETL/ELT-процессы Extract - извлечение из источников Transform - очистка, агрегация, приведение к единому формату Load - загрузка в хранилище Современные платформы (Snowflake, BigQuery, Redshift) часто используют ELT, где трансформации выполняются уже внутри хранилища.
Модель данных Слои: Raw (сырые данные) Staging (временная зона) Core (основная модель, нормализованная или dimensional) Mart (тематические витрины: sales, marketing, finance) Часто используется подход Data Vault или Kimball (звёздные схемы).
Система управления метаданными Контроль происхождения данных (data lineage), описание полей, владельцы, SLA.
BI и конечные инструменты Power BI, Tableau, Looker подключаются к витринам и строят дашборды.
Зачем это нужно?
Устранение разрозненности: нет больше «двух правд» в финансах и маркетинге. Автоматизация отчётности: не ручные выгрузки, а актуальные данные в режиме near real-time. Поддержка прогнозной аналитики: ML, сегментация, LTV. Единое понимание KPI по всей компании.
Ключевые принципы построения:
Начинайте с бизнес-вопросов, а не с архитектуры. Строите слоями, от сырых данных к витринам. Задокументируйте метаданные и lineage. Обеспечьте доступность и безопасность (RBAC). Планируйте масштабируемость, т.к.данные будут расти.
DWH не проект, а процесс. Правильно построенное хранилище становится инфраструктурой принятия решений в компании.
#datawarehouse #dwh #etl #dbt #snowflake #bigquery #dataengineering #analytics #b2b #tech
