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
Data-аудит
Ревью эстейта с приоритизированными рекомендациями и письменным планом исправлений.
Pipeline Build
Core-пайплайны построены или перестроены с документацией и operational-зрелостью.
Embedded Data Team
Сеньорная дата-инженерия внутри вашей команды, часто в паре с вашими analytics-инженерами.
Frequently asked.
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 стоит решить как следует?
Напишите, какой результат нужен. Мы честно скажем, во что это обойдётся — письменно, в течение недели.
Начать разговор