Подбираем инженеров хранилищ данных: DWH-архитектура, ETL/ELT, качество данных, моделирование слоёв и производительность под бизнес-отчётность и аналитику.
DWH инженер, который проектирует слои и витрины под масштабирование: понятная модель, производительность и устойчивость загрузок.
ETL/ELT с логированием и ретраями, контроль качества и полноты, мониторинг, SLA по данным и понятные точки ответственности.
Валидации, дедупликация, справочники, контроль расхождений и единые правила расчёта метрик для BI и аналитики.
Контекст и архитектура
Уточняем источники, объёмы, частоту обновлений, слои DWH, типы витрин, требования к качеству, доступам и производительности.
Поиск и скрининг
Проверяем: SQL, моделирование (Kimball/Data Vault и т.п. по контексту), пайплайны, оркестрация, контроль качества и опыт production-эксплуатации.
Оценка по кейсам
Разбор задач: проект витрины, инкрементальные загрузки, dedup, SCD, SLA по данным, оптимизация запросов и мониторинг.
Оффер и запуск
Сопровождаем переговоры и адаптацию. При необходимости — план 30/60/90: стабилизация пайплайнов, качество данных и ускорение витрин.
Слои DWH и витрины под потребителей: факт/измерения, SCD, ключи, гранулярность и управление изменениями.
Инкременты, расписания, ретраи, логирование, наблюдаемость, управление зависимостями и корректная обработка ошибок.
Проверки полноты/точности, дедуп, контроль расхождений, мониторинг “свежести” данных и договорённости по SLA.
ЗАДАЧА
Собрать DWH под BI и KPI-отчётность.
РЕШЕНИЕ
Архитектура слоёв, витрины под потребителей, единые определения метрик, контроль качества и производительность запросов.
ЗАДАЧА
Стабилизировать загрузки и обновления.
РЕШЕНИЕ
Инкрементальные пайплайны, ретраи, логирование и мониторинг, SLA по данным и прозрачные причины сбоев.
ЗАДАЧА
Улучшить качество данных.
РЕШЕНИЕ
Валидации, дедупликация, согласованные справочники, контроль расхождений и регламенты исправления.