Знать заранее, а не разбирать потом
Прогноз полезен, только когда он встроен в решение: заказ поставщику, смены, бюджет. Сначала проверяем, хватает ли истории, потом строим модель.
01Конструктор
Соберите архитектуру данных
Выберите источники и цели — справа сразу появится схема: источники, конвейер, хранилище, BI и что на выходе.
Предварительная архитектураУзлов: 10
- ERP · 1C → ETL · ELT
- Billing → ETL · ELT
- Website · events → ETL · ELT
- ETL · ELT → Data quality checks
- Data quality checks → Data Warehouse
- Data Warehouse → Data marts, Forecast models
- Data marts → BI layer · metrics
- BI layer · metrics → Dashboards
- Dashboards
- Forecast models
SOURCES ERP · 1C · Billing · Website · events PIPELINE 3 connectors · Scheduled / incremental loads · Deduplication · validation · reference data STORAGE Data Warehouse (PostgreSQL or ClickHouse by volume) · Data marts per department OUTPUTS Forecast models · Dashboards
Это предварительная схема. После разбора ваших источников архитектура может измениться.
02Прогнозирование
Что прогнозируем
Продажи и спрос с учётом сезона и акций, нагрузку на операции, риск оттока, отклонения от нормы.
04Контакты
Разберём ваши данные
Пять вопросов — и вы получите предварительную архитектуру данных и первый шаг. Или просто напишите нам.
Предварительная Data Architecture
Шаг 1 из 6