DataZone — данные и аналитика
Строим Data Platform, BI и аналитические системы — от подключения источников до управленческих дашбордов.
Sources
Dashboard
Схема: Excel, CRM, ERP, биллинг, сайт, API, CSV и Google Sheets → конвейер данных → хранилище → аналитика → дашборд.
Сейчас
Руководитель получает отчёт через три дня — и в каждом отделе своя цифра.
С DataZone
Каждый этап — конкретное действие с понятным результатом. Прокручивайте: справа видно, что производит каждый шаг.
CONNECT
CRM, ERP, биллинг, сайт, таблицы. Инкрементальная загрузка по расписанию или по событию — без выгрузок руками.
source: crm.deals mode: incremental (updated_at) schedule: */15 * * * * last run: 1 204 rows · 6.2 s
CLEAN
Дубли, пустые значения, разные написания одного и того же. Правила проверки фиксируются и выполняются при каждой загрузке.
check: unique(order_id) ✓ check: not_null(region) ✗ 14 rows normalize: ' region b' → 'B' quarantine: 14 rows → review
TRANSFORM
Связываем заказы, клиентов, оплаты и обращения в одну модель. Бизнес-правила — в коде с версиями, а не в формулах Excel.
orders ⨝ customers ON customer_id ⨝ payments ON order_id → fct_orders (+segment, +paid)
STORE
Хранилище данных и витрины под отделы. История изменений сохраняется: можно посмотреть, какой была цифра месяц назад.
dwh.fct_orders partitioned by day dwh.dim_customer SCD type 2 mart.sales_daily refreshed 06:00 mart.finance_month refreshed 1st
ANALYZE
Метрики описаны один раз: у «конверсии» и «выручки» одно определение для всей компании.
metric conversion = count(paid) / count(placed) dimensions: region, segment, week owner: sales ops
VISUALIZE
Дашборд под решение, которое по нему принимают. Каждый график отвечает на вопрос, а не заполняет место.
dashboard: Weekly sales KPI: revenue, conversion, AOV drill-down: region → manager access: role = sales_head
PREDICT
Когда данные чистые и регулярные, на них работают прогнозы спроса и нагрузки, поиск аномалий и AI-аналитик.
model: demand_weekly features: season, promo, price horizon: 8 weeks anomaly: conversion B −18% → alert
Четыре источника проходят весь путь до управленческого действия. Все цифры считаются из демо-данных, а не вписаны в текст.
Так данные приходят: дубль заказа, пустой регион, разные написания, суммы строкой.
| order_id | customer_id | region | amount |
|---|---|---|---|
| 10481 | C-201 | "Region A" | "1 200,00" |
| 10482 | C-117 | " region b" | "860,50" |
| 10482 | C-117 | " region b" | "860,50" |
| 10483 | C-342 | NULL | "2 400,00" |
| 10484 | C-088 | "REGION C" | "310" |
| 10485 | C-117 | "Region B" | "1 050,00" |
01
CRM · ERP · Billing · API · Databases · Excel · Google Sheets · External data · Logs
02
PostgreSQL · ClickHouse · Cloud warehouse · Data marts · Dimensional models
03
Dashboards · Management reporting · KPI · Drill-down · Alerts
04
Duplicates · Missing values · Normalization · Reference data · Validation
05
Cohorts · Segmentation · Churn · Sales · Operations · Market
06
Sales · Demand · Workload · Churn · Anomalies
Каждый отвечает на один вопрос и заканчивается действием. Данные демонстрационные — логика настоящая.
CEO
Demo ScenarioМаржа по неделям
| Маржа по неделям | Цель | |
|---|---|---|
| W1 | 31,6% | 31% |
| W2 | 31,2% | 31% |
| W3 | 31,8% | 31% |
| W4 | 31,5% | 31% |
| W5 | 31,4% | 31% |
| W6 | 31,7% | 31% |
| W7 | 31,5% | 31% |
| W8 | 31,8% | 31% |
| W9 | 30,2% | 31% |
| W10 | 29,3% | 31% |
| W11 | 28,8% | 31% |
| W12 | 28,4% | 31% |
Выручка выше плана, но маржа снижается четвёртую неделю подряд: рост идёт за счёт скидок.
Действие Проверить политику скидок по регионам
Собираем открытые данные о рынке: цены и тарифы конкурентов, ассортимент, география — с историей каждого изменения.
Подходит для Телеком · Фарма · Ритейл · E-commerce
Цена сопоставимого базового тарифа, по неделям
Demo Scenario| Ваш тариф | Конкурент A | Конкурент B | Конкурент C | |
|---|---|---|---|---|
| W1 | 79k | 82k | 85k | 72k |
| W2 | 79k | 82k | 85k | 72k |
| W3 | 79k | 82k | 85k | 72k |
| W4 | 79k | 82k | 85k | 72k |
| W5 | 79k | 75k | 85k | 72k |
| W6 | 79k | 75k | 69k | 72k |
| W7 | 79k | 75k | 69k | 74k |
| W8 | 79k | 75k | 85k | 74k |
По цене ваш тариф был 2-м из 4, сейчас — 3-й (1 — самый дешёвый).
Лента изменений
Выберите источники и цели — справа сразу появится схема: источники, конвейер, хранилище, BI и что на выходе.
SOURCES CRM · ERP · 1C · Excel · Sheets PIPELINE 3 connectors · File ingestion with schema checks · Deduplication · validation · reference data STORAGE Data Warehouse (PostgreSQL or ClickHouse by volume) · Data marts per department OUTPUTS Dashboards · Alerts
Это предварительная схема. После разбора ваших источников архитектура может измениться.
Агент смотрит на показатели, находит отклонения и готовит объяснение с рекомендацией — без запроса аналитику.
Нужно, чтобы данные сами сообщали о проблемах?
AI поверх данныхAgentZoneКабинеты, API и специализированные интерфейсы поверх вашей платформы данных разрабатывает DevZone.
Нужна собственная аналитическая система?
Кастомная разработкаDevZoneСначала — что болело у бизнеса, потом — архитектура. Пока это демонстрационные сценарии, и мы их так и маркируем.
Пять вопросов — и вы получите предварительную архитектуру данных и первый шаг. Или просто напишите нам.
Предварительная Data Architecture