Отчёт нужен был вчера
Ключевые сводки собираются вручную и устаревают раньше, чем доходят до того, кто принимает решение.
DWH и управленческая аналитика для бизнеса
От хаоса в данных — к системе, на которой принимают решения
Проектируем и внедряем DWH, витрины и BI-контур: объединяем разрозненные источники, выстраиваем единые метрики и доводим аналитику до ежедневной работы руководителей и команд.
Опыт проектов для REG.RU, Wazzup, Госуслуг, Avito и Wildberries
50+
дашбордов для федеральной отчётности
1B+
строк в высоконагруженных пайплайнах
500K+
сотрудников в контуре рейтинговой системы
C-level
отчётность для топ-менеджмента
Цифры описывают масштаб систем, с которыми работал, а не гарантированный результат вашего проекта.
Опыт работы в проектах и командах
Wazzup
узнаёте?
Данные есть. Единой картины бизнеса — нет.
Чаще всего к нам приходят не с задачей «сделайте дашборд», а с ощущением, что цифрам нельзя доверять, а на их сбор уходит слишком много времени.
Три разные выручки
Продажи, продукт и финансы показывают разные цифры по одной метрике, и совещание уходит на сверку вместо решений.
Всё держится на одном человеке
Критичные показатели живут в чьей-то таблице или в голове конкретного аналитика. Он в отпуске — отчётности нет.
Дашборды есть, доверия нет
Руководители не верят цифрам на экране и возвращаются к ручным запросам «пришлите выгрузку, я сам посмотрю».
Каждый новый источник дороже предыдущего
Система усложняется быстрее, чем приносит пользу: интеграции, сверки, вечные исправления пайплайнов.
Это не лечится ещё одним дашбордом. Нужен целостный контур: источники, модель данных, правила качества, названные владельцы и управленческие сценарии, в которых цифры действительно используются.
переход
Что меняется в работе с данными
Цель проекта — не набор экранов, а другое качество ежедневной работы: цифры считаются одинаково, обновляются сами и выдерживают проверку.
Было
Стало
Разрозненные источники
Управляемый DWH-контур
Разные определения метрик
Единая модель и словарь показателей
Ручные выгрузки и сверки
Регулярные проверяемые пайплайны
Дашборды без доверия
Контроль качества и прозрачное происхождение данных
Реакция постфактум
Регулярный управленческий цикл на основе данных
«Единая правда» не появляется от установки хранилища. Доверие к цифрам строится на согласованных определениях метрик, названных владельцах данных, контроле качества, наблюдаемости пайплайнов и регулярной сверке с бизнесом. Это часть работы, а не побочный эффект.
как устроен контур
Путь от источника до решения
Каждый следующий блок бесполезен без предыдущего. Поэтому работа идёт по всей цепочке, а не только на уровне визуализации.
Источники
CRM, ERP, продуктовые базы, логи, таблицы и внешние сервисы. Разбираемся, где что лежит и чему можно верить.
DWH и модели
Слои хранилища, витрины и единый словарь метрик: одно определение показателя на всю компанию.
Качество и документация
Проверки данных, мониторинг пайплайнов, описанные источники и зоны ответственности.
BI и решения
Отчётность под конкретные управленческие вопросы и регулярный цикл работы с ней.
кейсы
Что уже построено и как это использовалось
Ниже — проекты, где результатом был не отдельный отчёт, а работающий контур: данные, процессы, команда и управленческое применение.
Wz
Wazzup
Team Lead Analytics
Аналитическая инфраструктура и отдел аналитики с нуля
- Контекст и задача
- Сервис интеграции мессенджеров с CRM. На старте в компании не было ни хранилища данных, ни отдела аналитики.
- Роль и работа
- Развернул DWH с нуля, выстроил ETL-процессы, собрал и развил команду из четырёх аналитиков.
- Как использовалось
- Платформа данных, отчётности и аналитических процессов: дашборды по контролю KPI, A/B-тестирование, поиск инсайтов для управленческих решений.
Масштаб: хранилище и отдел аналитики построены с нуля, команда — 4 аналитика.
DWH с нуля
ETL
Team Lead
A/B-тесты
Госуслуги · блок здравоохранения
Руководитель аналитического направления
50+ дашбордов и мониторинг сервисов здравоохранения федерального уровня
- Контекст и задача
- Высоконагруженные цифровые сервисы здравоохранения: запись к врачу, медицинские документы. Нужны мониторинг и отчётность федерального уровня.
- Роль и работа
- Организовал аналитическую платформу продуктов, ETL-процессы на Airflow, оптимизацию запросов в ClickHouse и систему отчётности в Superset и Redash.
- Как использовалось
- Ключевые отчёты использовались на федеральном уровне, включая Министерство здравоохранения РФ и структуры Правительства РФ.
Масштаб: более 50 дашбордов, мониторинг ключевых сервисов в режиме реального времени.
ClickHouse
Airflow
Superset
Redash
real-time мониторинг
Avito
Senior BI Developer
C-level дашборд и пайплайны на миллиарды строк
- Контекст и задача
- Крупная интернет-компания с множеством продуктовых направлений. Приоритетные показатели нужно было видеть в одном отчёте.
- Роль и работа
- Разработал ключевой C-level дашборд по приоритетным бизнес-направлениям, включая установки iOS. Работал с заказчиками отчётности и формировал бэклог задач.
- Как использовалось
- C-level дашборд объединял ключевые показатели приоритетных направлений и разрабатывался для управляющего директора.
Масштаб: обработка более миллиарда строк в пайплайнах отчётности.
C-level dashboard
1B+ строк
мобильные метрики
Wildberries
Работа по договору через ИП
Рейтинговая отчётность и скоринговая модель в масштабе компании
- Контекст и задача
- Компания с численностью персонала более 500 000 человек. Нужна была сопоставимая оценка эффективности сотрудников.
- Роль и работа
- Спроектировал и разработал систему рейтинговой отчётности сотрудников со скоринговой моделью.
- Как использовалось
- Система обеспечивала рейтинговую отчётность в масштабе компании: помогала определять рабочий блок сотрудника и отслеживать эффективность.
Масштаб: контур компании численностью более 500 000 сотрудников.
скоринговая модель
рейтинговая отчётность
500K+ сотрудников
REG.RU · DWH как основа продуктовой аналитики
В составе команды аналитиков участвовал в построении DWH для одного из крупнейших регистраторов доменных имён в России. Инфраструктура стала основой регулярной управленческой и продуктовой аналитики; отдельные направления — атрибуция рекламных кампаний и A/B-тестирование.
DWH
атрибуция
A/B-тесты
Госуслуги · антифрод-отчётность
Участвовал в разработке системы антифрод-отчётности: дашборды помогали контролировать метрики, видеть подозрительную активность и управлять антифрод-процессами внутри рабочей аналитической инфраструктуры.
антифрод
метрики риска
мониторинг
Названия компаний указаны как контекст выполненных работ: часть — опыт работы в командах этих компаний, работа с Wildberries выполнялась по договору через ИП. Это не означает партнёрства или рекомендации со стороны компаний. Конфиденциальные архитектуры, внутренние метрики и скриншоты не публикуются. Там, где бизнес-эффект нельзя раскрыть публично, указано только подтверждённое — без додуманных результатов.
Похожая ситуация в вашей компании?
Разберём, где данные тормозят решения, и определим разумный следующий шаг.
что можно заказать
Четыре формата работы
Можно начать с небольшого обследования, а можно подключить команду на реализацию. Ниже — когда какой формат подходит и что компания получает на выходе.
01
Диагностика и аудит DWH/BI
Когда отчётность собирается долго, цифры расходятся между отделами или непонятно, с чего вообще начинать.
Что делаем
- Разбираем бизнес-вопросы и решения, которые должны приниматься на данных
- Составляем карту источников и текущей отчётности
- Ищем узкие места в пайплайнах, моделях и качестве данных
- Фиксируем критерии успеха
Что получает компания
- Понимание текущего состояния контура данных
- Список узких мест с приоритетами
- Обоснованный следующий шаг вместо большого проекта вслепую
02
Архитектура и roadmap
Когда нужно спроектировать целевой контур данных и понять последовательность внедрения — своими силами или с подрядчиком.
Что делаем
- Проектируем целевую модель данных и слои хранилища
- Определяем границы проекта и этапы внедрения
- Задаём правила качества данных и зоны ответственности
- Подбираем стек под задачу и контекст компании
Что получает компания
- Целевая архитектура контура данных
- План внедрения по этапам
- Договорённости о том, кто за какие данные отвечает
03
Разработка DWH и витрин
Когда решение нужно не на бумаге: требуется hands-on реализация моделей, пайплайнов и контроля качества.
Что делаем
- Реализуем слои хранилища и модели данных
- Собираем ETL/ELT-пайплайны и их мониторинг
- Строим витрины под конкретные сценарии использования
- Настраиваем проверки качества и пишем документацию
Что получает компания
- Работающий контур данных с проверяемыми цифрами
- Описанные источники и модели, которые можно поддерживать командой
- Снижение зависимости отчётности от конкретных людей
04
BI и внедрение в управление
Когда данные уже есть, но отчётность не помогает принимать решения и ей не пользуются.
Что делаем
- Строим отчётность вокруг управленческих вопросов, а не вокруг таблиц
- Согласуем определения метрик с владельцами процессов
- Проверяем цифры вместе с бизнесом
- Обучаем команду и настраиваем регламент работы с отчётами
Что получает компания
- Отчётность, которой действительно пользуются
- Единые определения показателей
- Команда, которая умеет развивать систему дальше
о команде
Почему это можно доверить нам
Проекты ведёт команда под руководством Айрата Шарипова. Это значит и скорость нескольких специалистов, и понятную персональную ответственность за результат.
-
Масштаб, который уже проверен
Федеральные сервисы, высоконагруженные пайплайны и контуры компаний с сотнями тысяч сотрудников.
-
Полный цикл одной командой
Архитектура данных, инженерия, BI и развитие аналитического направления — внутри одной команды: путь от бизнес-вопроса до пайплайна и отчёта не рвётся на стыках подрядчиков.
-
Доводим до использования
Проект не заканчивается дашбордом: сверка цифр с владельцами процессов, обучение вашей команды и регламент регулярной работы с отчётностью.
-
Работа по договору
Договор заключается с ИП Шариповым Айратом Иршатовичем. По запросу подписываем NDA.
-
Умеем объяснять сложное
Айрат выступает на митапах и делает бесплатные обучающие разборы — от первых шагов в Tableau до оптимизации задач data-анализа.
Tableau: от установки до дашборда за 2,5 часа
Бесплатный обучающий разбор для тех, кто хочет пройти путь от настройки инструмента до первого рабочего дашборда.
Смотреть на YouTube
Митап в Госуслугах: оптимизация задач data-анализа
Выступление на митапе «Просто данные» о практиках, которые помогают аналитикам быстрее приходить к результату.
Смотреть выступление
как работаем
Четыре шага с понятным результатом на каждом
После каждого шага у вас на руках есть что-то конкретное — можно остановиться, продолжить своими силами или идти дальше вместе.
Диагностика
Разбираем бизнес-вопросы, пользователей отчётности, источники данных, узкие места и критерии успеха.
Результат шагаПонимание текущего состояния контура и приоритетов.
Архитектура
Проектируем целевую модель, определяем границы проекта, этапы, правила качества и зоны ответственности.
Результат шагаСогласованная целевая архитектура и план по этапам.
Реализация
Собираем пайплайны, модели, витрины и BI-слой, тестируем цифры и описываем решение.
Результат шагаРаботающий контур с проверяемыми данными и документацией.
Внедрение
Проверяем цифры с владельцами процессов, обучаем команду, настраиваем регламент использования и передаём решение.
Результат шагаОтчётность, которой пользуются регулярно.
вопросы
Что чаще всего спрашивают до старта
Можно ли начать с аудита, а не с большой разработки?
Да, диагностика — обычная точка входа. Разбираем бизнес-вопросы, источники данных и узкие места текущей отчётности, после чего становится понятен реальный объём работы и разумный первый шаг. Начинать с полной перестройки аналитики не нужно и чаще всего вредно.
Работаете ли вы с существующей командой и текущим стеком?
Да. Стек подбирается под задачу и контекст компании, а не наоборот — переписывать всё с нуля ради нового инструмента мы не предлагаем. Отдельное направление работы — развитие команды аналитиков и процессов отчётности.
Можно ли подключить вас как архитектора или как hands-on эксперта?
Оба формата рабочие. В проект подключаемся как архитекторы данных, data-инженеры и BI-эксперты или лидируем аналитическое направление — формат зависит от того, чего в вашей команде не хватает.
Как определяется объём и стоимость проекта?
После диагностики. Объём зависит от количества источников, состояния данных и того, что уже построено в компании. Называть цифру до обследования — значит угадывать, поэтому мы этого не делаем.
Возможны ли договор и NDA?
Работаем по договору с ИП Шариповым Айратом Иршатовичем, ОГРНИП 323028000252827, ИНН 027900670910. По запросу подписываем NDA.
Что подготовить к первой встрече?
Специальных документов не нужно. Достаточно понимания: какие отчёты или решения вызывают больше всего вопросов, какие системы являются источниками данных и кто пользуется отчётностью сегодня. Остальное разберём на встрече.
следующий шаг
Разберём, где данные тормозят решения вашего бизнеса
Кратко опишите задачу в Telegram или письме: какие отчёты или решения вызывают больше всего вопросов, где находятся данные и что уже пробовали сделать. Свяжемся с вами, чтобы определить подходящий следующий шаг.
ИП Шарипов Айрат Иршатович. ОГРНИП 323028000252827, ИНН 027900670910. Работа по договору, по запросу — NDA.
Написать в Telegram
@data_analyze — самый быстрый способ
Форматы работы Аудит · проект · сопровождение · усиление команды