Когда-то я думал, что работа с данными — это SQL и графики. Оказалось, настоящая магия начинается, когда ты контролируешь весь процесс от сырых данных до работающего бизнес-решения.

Разберу на реальном кейсе, как Fullstack-подход решает задачи:

Задача: Увеличить маржинальность категории товаров в e-com.

Что делал полным циклом:

🔹 Этап 1: Сбор данных - Настроил пайплайн в Airflow для выгрузки данных из API маркетплейсов - Написал Python-скрипты для сбора цен конкурентов - Организовал сбор сырых данных в единое хранилище

🔹 Этап 2: Обработка и хранение - Построил ETL-процесс для очистки и обогащения данных - Разработал витрину в Vertica с расчитанной маржинальностью - Настроил автоматическое обновление данных

🔹 Этап 3: Анализ и моделирование - Выявил товары с максимальным потенциалом роста цен - Построил модель эластичности спроса на Python - Провел A/B тестирование новых ценовых стратегий

🔹 Этап 4: Внедрение и визуализация - Запустил дашборд для мониторинга ценовой политики - Автоматизировал процесс пересчета маржинальности - Настроил алерты при отклонении ключевых метрик

Итог: +15% к марже в категории без потери объема продаж.

Почему Fullstack — это сила: - ✅ Скорость: Не жду data engineer'а — сам собираю данные - ✅ Качество: Контролирую данные на всех этапах - ✅ Влияние: Решения доходят до производства, а не остаются в отчетах

А с какими этапами работы с данными сталкиваетесь вы? Интересно узнать в комментариях!

#FullstackAnalyst #DataCase #etl #dataanalytics #python #sql