Как строится хранилище данных: кратко о главном.
Хранилище данных (Data Warehouse, DWH) не просто база. Это централизованная система, где данные из разных источников объединяются, очищаются и структурируются для аналитики и отчетности.
Если операционные системы отвечают на вопрос «Что произошло?», то DWH - на вопросы «Почему? Что будет? Где рост?»
Основные компоненты DWH:
Источники данных
CRM, ERP, 1С, сайты, рекламные кабинеты, логи, Excel, т.е всё, где есть цифры.
ETL/ELT-процессы
Extract - извлечение из источников
Transform - очистка, агрегация, приведение к единому формату
Load - загрузка в хранилище
Современные платформы (Snowflake, BigQuery, Redshift) часто используют ELT, где трансформации выполняются уже внутри хранилища.
Модель данных
Слои:
Raw (сырые данные)
Staging (временная зона)
Core (основная модель, нормализованная или dimensional)
Mart (тематические витрины: sales, marketing, finance)
Часто используется подход Data Vault или Kimball (звёздные схемы).
Система управления метаданными
Контроль происхождения данных (data lineage), описание полей, владельцы, SLA.
BI и конечные инструменты
Power BI, Tableau, Looker подключаются к витринам и строят дашборды.
Зачем это нужно?
Устранение разрозненности: нет больше «двух правд» в финансах и маркетинге.
Автоматизация отчётности: не ручные выгрузки, а актуальные данные в режиме near real-time.
Поддержка прогнозной аналитики: ML, сегментация, LTV.
Единое понимание KPI по всей компании.
Ключевые принципы построения:
Начинайте с бизнес-вопросов, а не с архитектуры.
Строите слоями, от сырых данных к витринам.
Задокументируйте метаданные и lineage.
Обеспечьте доступность и безопасность (RBAC).
Планируйте масштабируемость, т.к.данные будут расти.
DWH не проект, а процесс.
Правильно построенное хранилище становится инфраструктурой принятия решений в компании.
#datawarehouse #dwh #etl #dbt #snowflake #bigquery #dataengineering #analytics #b2b #tech