🧾 Чек-лист. Основные этапы создания Корпоративного Хранилища данных

В зависимости от компании, подход к созданию КХД может различаться: одни видят его как монолитную систему, другие — как распределенную архитектуру. Мы под КХД будем понимать как ядровую БД, так и все дополнительные инструменты для переливки информации, базы данных, BI, утилиты для мониторинга и алертинга и многое другое.

1. Определение целей и задач
Рекомендуется не отталкиваться от технических возможностей, а начинать с бизнес-контекста.

- Четко сформулируйте цели хранилища (аналитика, отчетность, оптимизация процессов и т.д.)
- Определите ключевых заинтересованных лиц (stakeholders) и их ожидания
- Изучите нюансы бизнеса

2. Анализ источников данных
В зависимости от свойств источника происходит различная работа по “вытаскиванию” необходимой информации. Активный/пассивный, имеющий дубли и вложенность хранения, типизация и эволюция схемы, а также многое другое.

- Проведите инвентаризацию всех источников данных (CRM, ERP, веб-приложения, файлы, БД, API и т.д.)
- Определите форматы данных (структурированные, неструктурированные)
- Выясните объем и частоту обновления данных и т.д.

3. Определение архитектуры хранилища
Самый сложный и важный этап.

- Выберите подход (ETL или ELT)
- Решите, будет ли хранилище on-premise, облачным или гибридным
- Определите слои хранилища: staging (сырые данные), ODS (операционные данные), DWH (исторические данные)
- Обозначьте, где будут содержаться витрины данных и “сырая” информация
- Уточните, как будет предоставляться информация конечным пользователям и т.д.

4. Выбор технологий
- Определите, нужны ли вам БД отдельно для OLAP и OLTP?
- Выберите СУБД (Greenplum, Snowflake, PosgtreSQL, ClickHouse и т.д.)
- Подберите инструменты интеграции данных (Apache NiFi, Dagster, Airflow)
- Подумайте о Вl-инструментах (Tableau, Superset, Looker)
- А так же не забывайте об инструментах мониторинга, бекапирования и алертинга

5. Проектирование модели данных
- Определите уровень нормализации данных (3NF, звездная или снежинка — или более продвинутые, Data Vault)
- Создайте ЕR-диаграммы и схемы таблиц
- Проработайте “узкие места” и слепые зоны, подумайте о связи модели данных и пользовательских ролей и доступов

6. Реализация ETL/ELT процессов
- Настройте коннекторы к источникам данных
- Создайте пайплайны для извлечения, трансформации и загрузки данных
- Автоматизируйте обновление данных

7. Управление качеством данных
- Внедрите процессы проверки данных (data validation)
- Реализуйте контроль на дубликаты, пропуски и несоответствия форматов

8. Обеспечение безопасности
- Настройте роли и права доступа. Подумайте о внедрении Active Directory для унифицирования доступа ко всем текущим инструментам
- Реализуйте шифрование данных (в покое и в процессе передачи)
- Подготовьте план аварийного восстановления

9. Тестирование и валидация
- Проведите нагрузочное тестирование (stress test)
- Убедитесь в корректности обработки данных на всех этапах
- Проверьте интеграцию с BI и всеми другими инструментами

10. Документация и обучение
- Подготовьте документацию: схемы данных, описания ETL-процессов, инструкции для пользователей
- Изучите представленные на рынке инструменты для автоматизации сбора документации
- Проведите обучение сотрудников, которые будут работать с хранилищем

11. Запуск и эксплуатация
Убедитесь, что у вас настроены как минимум области DEV, Stage, Prom
Подготовьтесь к автоматизированной раскатке в production
Настройте мониторинг производительности
Определите процессы для обновления, расширения и поддержки хранилища

12. Постоянное улучшение
- Анализируйте обратную связь от пользователей
- Оптимизируйте процессы обработки данных
- Добавляйте новые источники данных по мере необходимости

Для системного обучения рекомендуем профессиональный курс по DWH от Otus, где вы получите хорошую базу и практику.

➡️ Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы воспользоваться 10% скидкой на курс и учиться  по 🏖 летним ценам! Условия актуальны только до 31.07.2025: https://vk.cc/cNXxOB

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Что вернет следующий SQL-запрос?

SELECT DISTINCT SUBSTRING_INDEX(email, '@', -1) AS domain
FROM customer;

Схема БД и код для генерации данных находятся в шапке канала.

Запрос не выдает число или конкретную категорию. Просто опишите результат своими словами в комментариях. А для тех, кто предпочитает тесты, опубликуем тест с вариантами ответа в следующем посте.

Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions

SQL — это не просто язык запросов, а ключ к управлению данными и поиску инсайтов. Хотите научиться писать эффективные запросы и работать с БД на продвинутом уровне? Мы научим этому с нашими опытными специалистами.

Если вы разработчик, SQL поможет вам лучше понимать структуру данных и взаимодействовать с аналитиками. Если аналитик — ускорит обработку данных и автоматизирует отчеты. На курсе разберем PostgreSQL, MySQL, SQL Server, научимся оптимизировать запросы и работать с большими объемами данных.

Освойте SQL и станьте ценным специалистом, который умеет не только извлекать данные, но и превращать их в мощный инструмент для бизнеса.

Оставьте заявку и получите скидку на обучение: https://vk.cc/cOItaz

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

💡Big Data — это не только модный термин, а фундамент современной аналитики и AI. Apache Spark — инструмент, который используют крупнейшие компании по всему миру. Хотите понять, как он работает, и применить его в своей практике?

28 августа в 18:00 мы проведем открытый вебинар «Практическое введение в Apache Spark». За 1,5 часа вы узнаете, зачем нужен Spark, как разворачивать тестовую среду в Docker, работать с DataFrame API и Spark SQL, оптимизировать запросы и избегать типичных ошибок.

Вместе разберем реальный кейс на небольшом датасете и вы увидите, что обработка больших данных может быть быстрой и удобной.

➡️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Spark Developer», все участники получат скидку на обучение. Регистрируйтесь прямо сейчас: https://vk.cc/cOOzr2

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Не пропустите! 08 сентября в 20:00 пройдет бесплатный урок “SQL объединяет: как подружить таблицы между собой” от онлайн-курса “SQL для разработчиков и аналитиков”. Запись: https://vk.cc/cPfkxt

На этом занятии вы познакомитесь с тем, как SQL помогает связывать между собой разрозненные таблицы и превращать хаотичные данные в целостную картину. Мы разберём, как извлекать нужную информацию, объединять её из разных таблиц и сравнивать данные между ними — просто, понятно и на практике.

Что будет рассмотрено на открытом уроке:

- Как соединять таблицы с помощью JOIN и понимать разницу между JOIN и UNION.
- Как находить данные, которые есть в одной таблице, но отсутствуют в другой.
- Приёмы, которые помогут избегать дубликатов, учитывать пропущенные значения и не терять важные записи при объединении.

Какие результаты на выходе:

- Вы будете уверенно использовать различные типы объединений и фильтраций между таблицами.
- Поймёте, как сравнивать и синхронизировать данные между таблицами. - Научитесь видеть структуру и логику в казалось бы сложных выборках из нескольких таблиц.
- Сможете применять полученные знания для построения отчётов, анализа и проверки корректности данных.

Записывайтесь на урок и получите спец предложение: https://vk.cc/cPfkxt

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⁉️ Что нового в Spark 4.0?

Apache Spark продолжает развиваться и в версии 4.0 готовит для нас несколько важнейших обновлений. Хотите узнать, как эти изменения улучшат обработку данных и повлияют на вашу работу? Присоединяйтесь к открытом вебинару 9 сентября в 20:00!

— Обзор Spark 4.0: главные нововведения и улучшения.
— Производительность и оптимизации: что ускорилось и как этим пользоваться?
— Новые API и функции: возможности для разработчиков и аналитиков.
— Интеграция с Kubernetes, облачными платформами и Data Science инструментами.
— Практические кейсы: как применять нововведения в реальных задачах.

👨‍💻🛠👨🏻‍💻 Если вы дата-инженер, аналитик, разработчик или DevOps-специалист, этот вебинар точно для вас.

➡️Присоединяйтесь и получите скидку на курс «Spark Developer»: https://vk.cc/cPk7lh

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⁉️ Spark-запросы тормозят? Пора разобраться, как сделать их в разы быстрее

На открытом вебинаре мы разберём проверенные техники оптимизации, которые используют ведущие дата-инженеры. Покажем, как находить узкие места, ускорять join-операции и выжимать максимум из ресурсов кластера.

Вы получите конкретные приёмы — от оптимального партиционирования данных и управления кэшированием до выбора лучших форматов хранения. Всё на реальных примерах.

➡️ Присоединяйтесь 17 сентября в 20:00 МСК. Урок проходит в преддверии старта курса «Spark Developer», все участники получат скидку на обучение. Регистрация открыта: https://vk.cc/cPwOvy

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Не пропустите! 23 сентября в 20:00 пройдет бесплатный урок “SQL против бардака в данных: поиск по шаблону и регулярные выражений” от онлайн-курса “SQL для разработчиков и аналитиков”. Запись: https://otus.ru/lessons/sql/?utm_source=telegram&utm_medium=cpm&utm_campaign=sql_dev&utm_term=sqlquestions&utm_content=mql_lesson-23-09-2025_usp-sql_sql_text_no-headline_aida_long_aibanner_no-banner-hl_no_standart&erid=777#event-6155

На этом занятии вы научитесь находить, фильтровать и проверять текстовые данные в базе с помощью SQL. Мы разберём, как использовать поиск по шаблону и регулярные выражения для борьбы с бардаком в данных — просто, понятно и на практике.

Что будет рассмотрено на открытом уроке:

- Основы поиска по шаблонам и LIKE.
- Регулярные выражения в PostgreSQL.
- Практическое применение: поиск ошибок в данных, проверка форматов (телефоны, e-mail), выделение нужных фрагментов текста.

Какие результаты на выходе:

- Вы будете уверенно использовать простые регулярные выражения в SQL-запросах.
- Сможете быстро находить ошибки, проверять и извлекать нужные данные из больших текстовых полей.
- Поймёте, как использовать регулярные выражения для повседневных задач, экономя своё рабочее время.

Записывайтесь на урок и получите спец предложение: https://vk.cc/cPEePg

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Что делает следующий запрос?

SELECT product_id, SUM(quantity) OVER (PARTITION BY product_id) AS t_s FROM order_detail;

Схема БД и код для генерации данных находятся в шапке канала.

Запрос не выдает число или конкретную категорию. Просто опишите результат своими словами в комментариях. А для тех, кто предпочитает тесты, опубликуем тест с вариантами ответа в следующем посте.

Если вам понравился вопрос - зашарьте его друзьям 👉 SQLQuestions