Что такое аналитическая витрина данных

Представь, тебя попросили создать аналитический отчет для отслеживания необходимых метрик: количество успешно закрытых сделок отделом продаж и количество новых привлеченных клиентов на каждый день, а также конверсию в продажу.

Результатом может быть дашборд, обновляющаяся Google-таблица или даже ежедневное сообщение от бота с рассчитанными метриками.

Для реализации отчета тебе скорее всего понадобиться создать таблицу, но изначально данные могут быть разрознены и храниться в разных местах, иметь необработанный вид и непроверенное качество.

Ты как аналитик сделал 2 шага

1️⃣ Собрал данные с помощью SQL в одну таблицу. очистил, обогатил, посчитал метрики. 2️⃣ Сделал автоматизацию, чтобы данные в этой таблице обновлялись по нужному для анализа расписанию

Такая таблица для твоей задачи и будет являться витриной данных 👇

Витрина данных (Data Mart) - таблица с достаточным, очищенным, преобразованным набором данных для решения конкретной аналитической задачи или набора подобных задач.

Если хочешь правильно работать с данными и делать качественный и полезный бизнесу анализ - ты это просто обязаны знать. Не зря на всех схемах хранилищ данных указывается слой Data Marts. На картинке это слой между данными в аналитическом хранилище (или может быть обычная база данных) и конечными отчетами для пользователей.

Про процесс создания витрин и преимущества их для аналитики распишу в отдельном посте. Это сильно упрощает и оптимизирует аналитику данных и сокращает время сборки дашбордов и других отчетов. Ставь реакции 👍 если хочешь узнать про аналитические витрины больше