Моделирование данных глазами разработчика дата-продуктов

Что, если мы всё это время делали моделирование данных не так?

В мире данных есть вечные герои. Один из них — моделирование данных. Тысячелетиями (ну ладно, десятилетиями) оно помогало аналитикам и инженерам выживать в дикой джунглях информационного хаоса: упорядочивать, нормализовывать, строить схемы. А что в ответ?

Почему? Потому что мы строим модели на слабом фундаменте. Формально — всё правильно: есть фреймворки, есть слои (даже слоёв стало больше, чем в хорошем луковом пироге). Но на деле — всё это часто напоминает замок из LEGO, собранный на ковре из граблей.

И вот на сцену выходит дата-продукт. Красивый, понятный, управляемый. Настолько эстетично оформленный, что хочется распечатать и повесить на стену в переговорке. Это не просто кусок данных, это — солвент, растворитель для всех болей классического моделирования.

Если вы ещё не слышали про дата-продукты — поздравляем, вы либо работаете в изоляции, либо читаете только внутренние чаты.

Но не волнуйтесь, мы разложим всё по полочкам. И, конечно же, покажем, как Glarus BI помогает превращать ваши модели в продукт, который хочется использовать — без страха, боли и бесконечных тредов в Slack.

В чём главная трагикомедия корпоративной работы с данными? Всё просто: бизнес-владелец спокойно меняет бизнес-логику, добавляет новое поле, переставляет категории. А где-то внизу, в подземелье серверной, IT-команда хватается за голову — потому что любое "мелкое" изменение превращается в падение половины пайплайна и срочную отладку ночью.

Нет прозрачности. Нет общего языка. Нет понимания, что у одного — логика, у другого — физические данные. И когда одна сторона двигает стенку, вторая задыхается в пыльной осыпающейся кладке моделей, индексов и таблиц. Мы это исправим.

В этой статье мы:

Да, статья не для всех. Но если вы:

Руководите дата-командой, влияете на архитектуру данных в организации или просто устали от бесконечных фраз «ой, а мы это в отчётах не учли» — тогда вы по адресу.

Моделирование данных — это не бетонный фундамент всей дата-архитектуры. Это, скорее, верхний этаж небоскрёба. И прежде чем туда добраться, нужно пройти по множеству уровней: сбор данных, хранение, трансформации, пайплайны, проверка качества и так далее.

Чтобы понять, почему у нас столько проблем с моделированием, нужно сначала взглянуть на всю карту путешествия данных — от сырого и мутного источника до витрины, по которой судят весь ваш BI.

И вот здесь, на каждом уровне, нам нужен единый продуктовый подход.

А Glarus BI — ваш лифт между этажами. Без застреваний, без пересадок, без «пожалуйста, подождите, обновляется схема таблицы».

Если сравнивать архитектуру данных с многоуровневым небоскрёбом, то моделирование данных находится где-то между верхними этажами и крышей. Это семантический уровень, откуда данные уже готовятся к "выходу в свет" — в дашборды, отчёты, ML-модели и бизнес-продукты.

Если бы модель данных была человеком — она была бы библиотекарем, но не из уютной университетской библиотеки, а из огромного, шумного, бесконечно перестраиваемого дата-архива на стероидах.

Вот её рутинные страдания:

- Отвечать на хаотичные запросы от пользователей из десятков разных департаментов: «А покажите-ка мне продажи по конкретной акции за 6 месяцев, но без возвратов, и чтобы по SKU, а не по категории».

- Обслуживать продюсеров данных, то есть тех, кто создаёт новые таблицы и источники. Надо ведь всё это корректно разместить «на полке».

- Понимать связи между сущностями данных — ведь пользователь, ища книгу про динозавров, вполне может захотеть посмотреть ещё и про метеориты.

- Перестраивать полки, когда кто-то из продуктовой команды добавил новое поле или поменял формат даты в таблице. И желательно — без падения ETL.

- Вести учёт показателей, чтобы понимать, насколько востребованы те или иные «книги» и не пылится ли ваш сводный отчёт по KPI с 2019 года.

- Следить за метаинформацией о пользователях, чтобы никто без допуска не заглянул в файл с персональными данными.

- Фиксировать порчу книг, или по-научному — мониторить повреждения, неконсистентность и устаревание данных.

Вот только беда в том, что такой библиотекарь давно зашивается. Его дёргают с двух сторон — и продюсеры, и потребители, и каждый со своим уставом и дедлайнами. Он просто не справляется с тем потоком запросов, которые сыпятся из разных отделов. А на фоне этого хаоса ещё и ожидают, что отчёты будут «как в Netflix».

Весь этот титанический труд обычно ложится на плечи центральной команды инженеров данных, которая и так живёт на кофеине и скриптах. Они отвечают и за структуру, и за доступ, и за безопасность, и за объяснение маркетологу, почему в этом месяце "0 продаж".

Результат? Все страдают:

Вот почему всё чаще возникает вопрос: а нельзя ли по-другому?

Спойлер: можно. Называется это Data-as-a-Product, а решается, например, в Glarus BI, где каждое «книжное хранилище» превращается в понятный, гибкий, самодостаточный продукт — с метриками, владельцами, витринами и контролем доступа. И никакой библиотекарь не страдает по ночам.

Перед тем как мы совсем нырнём в модели и сущности, давайте кратко обозначим, о чём речь:

Слово «Data Product» звучит модно. Настолько модно, что его сегодня лепят на всё — от обычных отчётов в Excel до недодашбордов без фильтров. И вот мы уже слышим, как маркетинг орёт: «Это наш новый Data Product!»

Спойлер: нет. Просто так назвать Excel-таблицу продуктом не получится.

Data Product — это не просто данные. Это данные плюс всё, что делает их полезными.

Data Product = Данные + Метаданные + Код + Инфраструктура

То есть у продукта должен быть:

Если провести аналогию: сырые данные — это куча кирпичей. А Data Product — это уютный дом с крышей, окнами, электричеством и даже табличкой с адресом. Ты не просто загружаешь CSV — ты создаёшь что-то, что можно передать, использовать, измерить и... да, монетизировать.

И тут снова на сцену выходит Glarus BI, где каждый Data Product — это не просто "витрина отчётов", а живой объект с паспортом, наблюдаемостью и встроенными механизмами доставки ценности. Прямо как Uber для аналитики — только с нормальными SLA.

Теперь, когда мы более-менее разобрались, из чего состоит Data Product, пора перейти от слов к делу — точнее, к визуализации. Потому что как понять сложную сущность, если не нарисовать её?

Слишком часто разговоры о данных сводятся к ходу запроса или названиям таблиц. Но Data Product — это не только про SQL. Это про полную экосистему, где:

Вот почему сегодня мы говорим не просто про data stack (набор инструментов), а про Data First Stack — архитектуру, где всё, что связано с данными, завязано на ценность.

Представьте себе холст, на котором слева — источники данных, справа — бизнес-пользователи. Между ними — волшебный слой, где из сырых данных рождаются настоящие Data Products.

И здесь возникает DDP Canvas — визуальная схема, где:

Мы с вами только что посмотрели на Data Product как с высоты птичьего полёта (или даже с 10,000 футов). Теперь пора приземлиться — и взглянуть, почему всё это вообще важно.

В архитектуре Data Developer Platform (DDP) есть две ключевые плоскости:

Идеально для крупных компаний, которые устали, что каждое изменение в одной таблице вызывает инфаркт у всей команды BI.

Каждая data plane живёт своей жизнью — у неё своя инфраструктура, свои правила. Это как мини-сервер с полным набором компонентов: от хранения до вычислений. Вы получаете гибкость без хаоса.

Теперь — внимание — главное сердце всей системы: Platform Orchestrator. Это как дирижёр, который следит, чтобы все инструменты играли в унисон. Один конфиг — и вы управляете всем стеком.

Сравните с классическим стеком, где изменения в одной части ломают всё. Здесь — Glarus BI, dbt, Airbyte — все работают как единый оркестр.

Если вы думаете, что инфраструктура — это что-то там про админов и настройки, то добро пожаловать в XXI век: инфраструктура теперь пишется как код. Всё, что раньше было в UI, теперь — в git-репозиториях.

Это позволяет применять объектно-ориентированные принципы к данным. Модульность, наследование, полиморфизм — нет, это не Java-курс, это ваша реальность в управлении данными.

Да, у вас может быть глобальная политика безопасности. Но каждая команда знает, как им лучше работать. Поэтому Data Product должен включать и локальное управление: SLA, внутренние метрики, и даже — внимание — контекстные метаданные.

Потому что без метаданных — это просто числа. А с метаданными — это данные с душой. И вот тут Glarus BI раскрывается по полной: вы не просто видите график, вы знаете, откуда эти данные, кто их изменял и почему.

Хороший Data Product — как хамелеон. Он умеет выдавать один и тот же набор данных в любом формате: JSON, Excel, SQL, API, визуализация. Идеально для разных ролей: маркетинг хочет таблицу, аналитик — SQL, а директору нужно просто KPI на дашборде.

Прежде чем похвалим Data Product, давайте честно признаем, с чем мы боролись раньше:

В эпоху data lakes всё стало "легче": просто слили туда данные — и всё.

Но… в итоге получаем болото. Разобраться, где что лежит — подвиг уровня "Фродо и кольцо". Только один старший инженер понимает, что там происходит. И если он в отпуске — всё.

Что делает Data Product?

Он развязывает модель от физического хранения данных. Вы больше не зависите от того, как именно и где лежит таблица. У вас есть семантический слой — и вы работаете с ним как с нормальным продуктом: версии, описание, визуализация, проверка, дашборды.

Идеальное решение для команд, которым надо двигаться быстро, но не ломать всё вокруг.

Вот он — главный эффект Data Product-подхода: моделирование становится не обязанностью IT, а активом бизнеса.

С помощью Data Products теперь бизнес сам определяет, что важно, какие данные нужны, и в каком виде. А инженерам остаётся просто настраивать маппинг, не влезая в смысл и логику бизнес-процессов, о которых они часто узнают из слухов или митингов с PowerPoint.

Такой подход:

Не все данные должны быть Data Products. Это как если бы вы делали золотую упаковку для каждой бумажки на рабочем столе.

Реальность такова: 10–15 ключевых сущностей покрывают большую часть бизнес-операций. Вот их и стоит делать “продуктами”. Например: Customer360, ProductCatalog, SalesOrders.

Каждый такой продукт — это:

Что чаще всего рушит пайплайны?

Да, именно такие "мелочи".

В старой архитектуре любое такое изменение — это обрушение всех зависимых моделей. В новой же системе:

Что мы узнали: