Пайплайны, которым можно доверять.
Ингест из ваших operational-систем, моделирование в хранилище, оркестрация, которая не падает в 3 утра. Данные, спроектированные как ваши сервисы — типизированные, протестированные, наблюдаемые, принадлежащие.
Какую проблему решаем
Пайплайны данных часто начинаются как одноразовый SQL-скрипт и обрастают в запутанный DAG Airflow-задач, которым никто не доверяет. Цифры расходятся между отчётами. Пайплайны падают тихо. Рефакторинг страшен, потому что никто не знает, что от чего зависит. Привносим инженерную дисциплину в данные: контроль версий, тесты, lineage, наблюдаемость, владение.
Что собираем
- 01Ингест: Fivetran, Airbyte, кастомные коннекторы для long-tail
- 02Трансформация: dbt для SQL, Python для остального
- 03Оркестрация: Dagster, Airflow, Prefect — выбрано под ваш масштаб
- 04Дизайн хранилища данных: Snowflake, BigQuery, Yandex DataLens, ClickHouse
- 05Lakehouse на объектном хранилище с Iceberg или Delta
- 06Качество данных: dbt-тесты, Great Expectations, Soda
- 07Lineage и discovery-тулинг
- 08Reverse-ETL в operational-системы
- 09Стриминговые пайплайны с Kafka, Materialize, Bytewax
- 10Мониторинг стоимости и оптимизация хранилища
Что получаете
- Production пайплайн данных с задокументированным lineage
- Тест-набор для качества и свежести данных
- Наблюдаемость здоровья и стоимости пайплайна
- Документация, которой может реально пользоваться ваша аналитическая команда
Стек, к которому тянемся
Подходит
- → Компаниям, чьи данные живут в таблицах и продуктовых базах
- → Командам, застрявшим в «чьи цифры правильные?» на каждом митинге руководства
- → Дата-командам, чьи пайплайны падают тихо, и никто не узнаёт это днями
- → Бизнесам, которым нужны operational-данные обратно в продуктовых поверхностях
Как идёт проект
- 01
Карта дата-эстейта
Источники, текущие пайплайны, потребители, боль. Часто — впервые записано.
- 02
Выбор стека
Хранилище, трансформация, оркестрация, инструменты качества — выбраны под ваш масштаб и бюджет, а не моду.
- 03
Сборка core-пайплайнов
Десять пайплайнов, которые важнее всего, смоделированы правильно, с тестами и lineage.
- 04
Эксплуатация и расширение
Наблюдаемость, on-call и long-tail пайплайны построены после того, как фундамент крепкий.
Как сотрудничать
Аудит данных
Ревью эстейта с приоритизированными рекомендациями и письменным планом исправлений.
Разработка пайплайнов
Core-пайплайны построены или перестроены с документацией и operational-зрелостью.
Встроенная дата-команда
Опытная дата-инженерия внутри вашей команды, часто в паре с вашими analytics-инженерами.
Часто спрашивают.
01Какое хранилище рекомендуете?
Postgres, пока вы его не переросли. BigQuery для ad-hoc аналитики на Google-стеке. Snowflake для всего остального на масштабе. ClickHouse там, где важны латентность и стоимость. Скажем, что подходит вашему масштабу, а не что нам нравится.
02dbt или SQLMesh?
dbt — безопасный default. SQLMesh — сильный претендент, если вы страдаете от конкретных слабостей dbt. Оценим оба до рекомендации.
Есть задача, которую хочется сделать как следует?
Напишите, какой результат нужен. Честно скажем, во что это обойдётся — в письменном виде, в течение недели.
Обсудить задачу