Piton Studios
Piton Studios
[09]Data

Инженерия данных

Мы строим инфраструктуру данных, которую ваша команда реально использует — чистые схемы, надёжные пайплайны и дашборды, отвечающие на настоящие вопросы. От сырых потоков событий до управленческих дашбордов мы охватываем весь аналитический стек. Цель — хранилище данных, которому ваша команда доверяет достаточно, чтобы принимать решения.

8–16 нед.Типичные сроки
Сбор → хранилище → отчётОбъём работ
99,9%Цель пайплайна
Постоянная поддержкаФормат работы

Что включено

01

Проектирование хранилища

Размерное моделирование в BigQuery, Snowflake или Postgres. Схемы спроектированы и для производительности запросов, и для удобства команды.

02

ELT-пайплайны

Airbyte для извлечения, dbt для трансформации. Каждая трансформация протестирована, задокументирована и под контролем версий.

03

Модели dbt

Модульный dbt-проект со слоями staging, intermediate и mart. Каждая модель имеет тесты и документацию.

04

Оркестрация

Airflow или Prefect для планирования пайплайнов, мониторинга и обработки сбоев. Никаких тихих отказов.

05

Слой метрик

Семантический слой с единообразными определениями метрик на всех дашбордах. Один источник правды для «дохода» и «активных пользователей».

06

Дашборды

Дашборды Looker, Metabase или Superset, построенные вокруг реальных бизнес-вопросов, а не того, что инструмент делает легко.

Как мы работаем

01

Аудит данных

Инвентаризация существующих источников данных, оценка качества и определение 5 вопросов, на которые бизнес больше всего нуждается в ответах.

02

Проектирование архитектуры

Выбор хранилища, проектирование схемы и архитектура пайплайнов задокументированы до написания кода.

03

Сборка пайплайнов

ELT-пайплайны с проверками качества данных, алертами и инкрементальной загрузкой с самого начала.

04

Слой трансформаций

dbt-модели, покрывающие все ключевые бизнес-сущности с тестами и документацией.

05

Поставка дашбордов

Бизнес-дашборды, построенные совместно со стейкхолдерами, а не для них. Итерации включены.

BigQueryPostgreSQLPythonSQLdbtAirbyteAirflowPrefectLookerMetabaseSupabase

Частые вопросы

BigQuery для GCP, Snowflake для enterprise, Postgres для ранних стадий. Порекомендуем на основе размера команды, бюджета и существующего стека.

Это типичная отправная точка. Очистка и нормализация данных — часть слоя трансформаций dbt.

Да. Передача знаний — часть каждого проекта. Мы не строим чёрные ящики.

Маскирование на уровне столбцов, ролевой доступ и классификация данных — стандарт. Также можем помочь с требованиями GDPR/CCPA.

Почему Piton Studios?

  • Глубокая экспертиза в каждой дисциплине, а не универсальное агентство, распыляющееся на всё.
  • Прозрачный процесс — вы знаете, что происходит и почему на каждом этапе.
  • Готовая к передаче поставка: документация, обучение и никаких чёрных ящиков.

Процесс

  1. 01Аудит данных
  2. 02Проектирование архитектуры
  3. 03Сборка пайплайнов
  4. 04Слой трансформаций
  5. 05Поставка дашбордов

// Поговорим

Обсудим этот сервис.

Расскажите о вашем проекте, и мы вернёмся с чётким объёмом работ и сроками.