Stat Pulse — Аналитика, ETL и хранилища данных

Что мы делаем

Полный цикл: от аудита и архитектуры до внедрения и сопровождения. Работаем аккуратно — с версионированием, логированием, тестами и понятной передачей знаний.

ETL/ELT и оркестрация

Пайплайны для batch и near‑real‑time, управление зависимостями, ретраи, идемпотентность, backfill.

Инкрементальные загрузки и CDC
Стандарты логирования и алертов
Контроль схемы и контрактов

Data Warehouse / Lakehouse

Проектирование модели данных, витрин и слоёв (raw → staging → mart), управление историчностью.

Dimensional / Data Vault / гибрид
Партиционирование и индексы
Оптимизация стоимости хранения

BI и аналитика

Дашборды и метрики: единый слой семантики, корректные расчёты, права доступа, документация метрик.

Построение KPI/OKR‑метрик
Сравнение периодов, когорты
Встраивание и SSO

Качество данных

Правила и тесты, которые ловят проблемы до того, как они попадут в отчёты.

Freshness/volume/anomaly checks
Проверка ключей, дублей, диапазонов
Акты расхождений и RCA

Наблюдаемость и поддержка

Метрики, трассировка, логи. Понимание «что сломалось» и «почему» за минуты.

SLI/SLO для пайплайнов
Runbooks и регламенты
Инциденты и пост‑мортемы

Интеграции и API

Коннекторы к маркетинговым, CRM и внешним сервисам. Стандартизируем обмен и хранение.

REST/GraphQL, очереди, webhooks
Нормализация и дедупликация
Секреты и безопасность

Как выглядит платформа после внедрения

Без маркетинговых обещаний — типовая архитектура и контрольные показатели. На выходе: единые метрики и скорость принятия решений на основе данных.

Архитектура данных

Источники

DWH

BI

Источники → хранилище → витрины → BI. Модель данных и контракты делают цифры воспроизводимыми.

Стабильность пайплайнов

Мониторинг, алерты и RCA. Стабильные данные → стабильные решения: меньше ручных проверок и «сюрпризов».

Бизнес‑метрики

Единые определения метрик и «одна версия правды» — чтобы решения принимались на данных, а не на спорных отчётах.

Примеры управленческих отчётов

Формат результата: отчёты, которые помогают принимать решения на основе данных. Ниже — макет «как выглядит» (единая модель → KPI → разбор причин → действия).

Dashboard • Executive overview • Период: 30 дней

Фильтр: каналы Сегмент: регионы Группировка: неделя

Лиды

1 284

+12% MoM

Сделки

96

+7% MoM

CAC

18 400

−9% MoM

Выручка

48.2M

86% плана

Динамика и сезонностьфакт • по неделям

Каналы и вкладлиды → сделки

КаналЛидыСделки

Поиск42034

Органика26628

Таргет31822

Партнёры18012

Drill‑down до кампаний Когорты Воронка

Причины отклоненийтоп‑факторы

ФакторВлияниеΔ

Конверсия лид→сделкавниз−0.4 п.п.

Доля органикивверх+6%

CAC по таргетувниз−9%

Рекомендованные действияна этой неделе

Перераспределить бюджет

Сдвинуть 10–15% из «таргета» в «поиск» (лучше конверсия в сделки при сопоставимом CAC).

Починить узкое место в продажах

Проверить скорость обработки лидов в 2 регионах: просадка конверсии лид→сделка.

Контроль качества

Поднять SLO freshness для витрины leads_mart: задержки выше нормы в 3 днях из 14.

Retention & Cohortsпродукт/CRM

КогортыLTVСегменты

Unit Economicsфинансы

CACLTVМаржа

ABC/XYZассортимент

КлассификацияСпросОстатки

Attributionмаркетинг

МоделиПутиВклад

Sales Pipelineпродажи

СтатусыSLAПрогноз

Data Qualityплатформа

SLOИнцидентыRCA

Важно: в реальном проекте эти отчёты опираются на единые определения метрик и воспроизводимые витрины. Иначе красивый UI не спасает.

Как мы работаем

Структура, которая масштабируется. Обычно первые результаты появляются быстро: MVP‑витрина и отчёты, затем развитие.

1

Аудит и постановка

Инвентаризация источников и метрик, определение критичных отчётов, оценка качества и рисков. На выходе — план работ и архитектурная схема.

2

Архитектура и модель

Слои данных, схема витрин, правила историчности, идентификаторы и справочники. Определяем контракты и версии.

3

Пайплайны и оркестрация

Реализуем ETL/ELT, инкременты, ретраи, идемпотентность. Добавляем тесты данных и наблюдаемость.

4

BI, метрики и доступы

Семантический слой, единые определения, права, документация. Дашборды — «как продукт», не «как картинка».

5

Запуск и стабилизация

Порог по SLA, алерты, runbooks, регламент изменений. Обучение команды, передача ответственности.

6

Развитие

Новые источники и витрины, оптимизация стоимости, скорость запросов, расширение self‑service аналитики.

Примеры задач

Ниже — типовые кейсы, которые можно адаптировать под вашу предметную область.

ETL + DWH

Сбор данных из 10+ источников в единое хранилище

CRM + рекламные кабинеты + коллтрекинг + веб‑аналитика → витрины для маркетинга и продаж.

Единые идентификаторы и маппинги
Историчность и пересчёты
Контроль качества и алерты

Наблюдаемость

Снижение «падений» пайплайнов и ручного контроля

Системные метрики, логирование, алерты, RCA и runbooks, чтобы инциденты решались предсказуемо.

SLA/SLI/SLO по критичным витринам
Детект аномалий по объёму/метрикам
Автовосстановление и ретраи

BI

Единый слой метрик и дашбордов для руководства

Согласованные KPI, сравнение периодов, когорты, источники трафика, воронки и атрибуция.

Семантическая модель
Права доступа и аудит
Документация метрик

Технологический стек

Подбираем инструменты под требования по безопасности, бюджету и компетенциям команды. Ниже — типовые компоненты.

PostgreSQL / ClickHouse Airflow / Dagster dbt / SQL витрины Python / SQLAlchemy / Pandas Kafka / RabbitMQ S3‑совместимые хранилища Metabase / Power BI / DataLens Grafana / Prometheus Sentry Docker / Nginx GitOps / CI/CD OIDC / SSO

Если у вас уже есть инфраструктура (например, PostgreSQL + Airflow + DataLens/Power BI) — мы встроимся и наведём порядок: стандарты, качество, скорость и поддерживаемость.

Обсудим вашу задачу

Опишите источники данных, текущую боль и желаемый результат. В ответ пришлём план работ и ориентир по срокам/стоимости.

Форма ниже отправляет письмо через ваш почтовый клиент (mailto). Если хотите — заменю на отправку в Telegram/CRM через API.

Аналитика, которой можно доверять