В одном из наших проектов обновление данных и расчёты занимали 6–7 часов. Для аналитики, которой руководители пользуются в течение рабочего дня, это означало довольно простую вещь: цифры могли устареть ещё до того, как по ним принималось решение.

Мы пересмотрели архитектуру аналитической части: разобрали существующий процесс, сравнили варианты и в итоге перенесли аналитическую нагрузку на отдельное хранилище.

Что получили: — обновление данных примерно за 1 час вместо 6–7; — объём данных сократился примерно со 100 до 20 ГБ в год; — отчёты стали быстрее и стабильнее; — пользователи получили более актуальные данные для работы.

В статье "Как мы перестроили корпоративную аналитику: ClickHouse и XLTable" рассказываю, как мы пришли к этому решению, какие варианты рассматривали и почему в итоге выбрали ClickHouse и XLTable. Это кейс не столько про конкретные технологии, сколько про то, как понять, что текущая архитектура аналитики перестала справляться с задачей — и что с этим делать.