Аналитические системы и платформы данных

Мы превращаем разрозненные данные в понятные отчёты, витрины и сервисы на основе ML/LLM. Проектируем архитектуру (он-прем/облако/гибрид), наводим порядок в качестве и доступах, запускаем конвейеры данных и дешборды, считаем экономику и берём сопровождение на SLA.

Для кого

Госсектор и госкорпорации · Промышленность/ТЭК · Телеком/транспорт · Финансы/ритейл · Образование и наука · Медицинские организации.

Когда особенно полезно

  • Отчёты «собираются руками», много Excel, нет «единой версии правды».
  • Нужны витрины данных для управления, KPI и принятия решений.
  • Требуются ML/LLM-сценарии (рекомендации, поиск, Q&A по документам).
  • Возникают вопросы к качеству и свежести данных, нет каталога и правил доступа.
  • Нужно снизить стоимость владения (FinOps), упорядочить хранилища и вычисления.

Что вы получаете (артефакты)

  • Целевая архитектура: схема DWH/Lakehouse, зоны (raw/silver/gold), безопасность и доступы.
  • Конвейеры данных (ETL/ELT) с мониторингом качества и линией происхождения (lineage).
  • Каталог данных и глоссарий (термины, владельцы, правила использования).
  • Витрины и дешборды для руководства и подразделений (KPI/OKR, воронки, карты).
  • ML/LLM-сценарии (по задаче): прогнозы/скоринг, RAG-поиск по документам, чат-ассистенты.
  • Политики и регламенты: Data Governance, доступы, ПДн/коммерческая тайна.
  • Экономика (ТЭО/FinOps): TCO, бюджет на хранение/вычисления, лимиты и алерты.
  • Runbooks и обучение: инструкции для пользователей и администраторов, передача в эксплуатацию.

Область работ (Scope)

  • Инвентаризация и целеполагание: источники (ERP/CRM/1С/сервисы/датчики/логи), кейсы, KPI.
  • Модель данных: бизнес-понятия, ключи, согласованные справочники (MDM, при необходимости).
  • Качество и надёжность: completeness/accuracy/consistency, тесты данных, SLO свежести.
  • Безопасность и доступы: роли (owners/stewards), маскирование, деперсонификация, журналы.
  • Витрины/BI: отчёты, дашборды, рассылки, права и аудит использования.
  • ML/LLM: подготовка фич/векторизация, офлайн/онлайн-оценка качества, guardrails.
  • Экономика и FinOps: политика хранения, классы данных, расписания, бюджетирование.
  • Эксплуатация: мониторинг конвейеров, алерты, регламент инцидентов/изменений.

Технологический стек (под задачу)

  • Хранилища: PostgreSQL/ClickHouse/Greenplum; Lakehouse на S3-совместимом объектном хранилище (напр., MinIO); облачные аналоги по согласованию.
  • Вычисления и конвейеры: dbt/Airflow/Spark/Flink; стриминг Kafka/Redpanda; batch/stream.
  • Качество/lineage/каталог: Great Expectations, DataHub/Apache Atlas/Amundsen.
  • BI: Power BI/Tableau/Metabase/Superset (по лицензиям и требованиям).
  • ML/LLM: MLflow, Feast/Feature Store; RAG: pgvector/FAISS/Milvus, собственные/внешние модели по политике безопасности.
  • Безопасность: RBAC/ABAC, Vault/Secret-хранилище, шифрование «в покое» и «в пути».

(Мы предложим стек, совместимый с вашими ограничениями по лицензиям, импортозамещению и инфраструктуре.)

Процесс (этапы и сроки)

  1. Discovery (1–2 недели)
    Цели и KPI, карта источников, «быстрые победы».
    Результат: план кейсов и приоритеты.
  2. Архитектура и Data Governance (2–3 недели)
    Схема DWH/Lakehouse, роли и доступы, правила качества/свежести.
    Результат: целевая архитектура и регламенты.
  3. Конвейеры и модель (4–8 недель)
    Интеграции, трансформации, тесты качества, витрины.
    Результат: рабочие пайплайны и первые отчёты.
  4. BI/ML/LLM-кейсы (3–6 недель)
    Дешборды и/или RAG/ML-сценарии с измеримыми метриками.
    Результат: пилот/продакшн-внедрение.
  5. Эксплуатация и обучение (1–2 недели)
    Мониторинг, алерты, runbooks, обучение команд.
    Результат: передача на поддержку (SLA) и план развития.

Сроки варьируются по масштабу и готовности источников.

Метрики успеха (пример)

  • Свежесть данных: ≥ 95% витрин обновляются в сроки SLO.
  • Качество: completeness/accuracy ≥ 98% по целевым наборам.
  • Доступность платформы: ≥ 99,9% (по согласованным сервисам).
  • Скорость отчётов: p95 времени ответа ≤ 3–5 сек.
  • Использование: активные пользователи BI, покрытие KPI, доля «ручных» отчётов ↓.
  • Финансы: бюджет хранилища/вычислений в лимитах, экономия за счёт FinOps.

Примеры задач

  • Единая витрина KPI руководства: финансовые и операционные показатели, дашборды, weekly-бронзинг.
  • Операционная аналитика для отделов: продажи/логистика/закупки/HR, алерты по отклонениям.
  • RAG-поиск по документам: корпоративные регламенты, договоры и переписка; чат-ассистент с контролем доступа.
  • Антифрод/рекомендации: скоринг операций/клиентов, правила и ML-модели.
  • DataGov-внедрение: каталог источников, роли owners/stewards, политика качества и доступов.

Принципы

  • Единая версия правды. Показатели считаются одинаково для всех.
  • Privacy/Security by design. Доступы и защита ПДн вшиты в архитектуру.
  • Надёжность и прозрачность. Видно, откуда пришли данные и что с ними делали.
  • Масштабируемость и экономика. Не тратим лишнего: считаем TCO и следим за бюджетом.
  • Передача знаний. Ваши команды получают документацию и обучение.

Что потребуется от вас на старте

  • Владельцы данных/процессов по ключевым направлениям.
  • Доступ к источникам/схемам и приоритетный список KPI/кейсов.
  • Ограничения по ИБ/ПДн/инфраструктуре и бюджетные рамки.

Модели сотрудничества

  • Проект «под ключ» — архитектура → внедрение → ввод в эксплуатацию.
  • Ретейнер — развитие витрин, новые конвейеры, поддержка пользователей.
  • Аудит/ревью — независимая оценка текущей платформы и план улучшений.