📌 Цель:
Разработать структурированный подход к созданию Data Products, который обеспечит гибкость, качество, управляемость и удобство использования данных.
Data Product — это законченный, управляемый и стандартизованный источник данных, который можно легко использовать внутри компании или с партнерами.
🔹 1️⃣ Проблемы без Data Products
🚨 Разрозненность данных – одни и те же показатели рассчитываются по-разному в разных департаментах.
🚨 Нет чёткой структуры владения – неясно, кто отвечает за каждый набор данных.
🚨 Низкое качество данных – отсутствие SLA, валидации и мониторинга данных.
🚨 Сложности с интеграцией – новые системы требуют сложных ETL/ELT-процессов.
Data Products решают эти проблемы, превращая данные в управляемый и надежный ресурс.
🔹 2️⃣ Основные компоненты Data Product
Каждый Data Product должен включать:
📌 1. Назначение и ценность
- Описание: Для чего предназначен продукт? Кто его использует?
- Пример: “Агрегированные продажи по всем регионам для BI-аналитики”.
📌 2. Владелец и ответственность
- Data Owner: Кто отвечает за продукт и его качество?
- Пример: “Sales Data Owner (Отдел продаж)“.
📌 3. Метаданные и документация
- Структура данных, SLA, частота обновления.
- Пример: “Обновляется раз в день, доступность 99.9%“.
📌 4. Форматы и точки доступа
- SQL-таблицы, API, файлы (Iceberg, Parquet), event-streaming (Kafka).
- Пример: “Доступ через Kyubi”.
📌 5. Data Lineage
- Откуда поступают данные, как они трансформируются, куда направляются?
- Пример: “CRM → ETL → DWH → API”.
📌 6. Политики доступа и безопасности
- Кто может читать, редактировать, удалять данные?
- Пример: “Доступен только отделу продаж, защищен через RBAC”.
📌 7. Качество данных и SLA
- Мониторинг полноты, актуальности, точности.
- Пример: “Допустимое отклонение данных – 0.5%“.
📌 8. Варианты использования
- BI-аналитика, ML-модели, операционные системы.
- Пример: “Используется в Power BI и ML-предсказаниях”.
📌 9. Версионность и обновления
- Как обновляются данные, есть ли rollback?
- Пример: “Каждое обновление тестируется перед публикацией”.
🔹 3️⃣ Процесс проектирования Data Product
📌 Шаг 1: Определение потребностей
- Какие бизнес-команды будут использовать Data Product?
- Какие данные им нужны?
📌 Шаг 2: Определение источников данных
- Какие системы предоставляют данные (CRM, DBSS, API, IoT)?
- Нужно ли агрегировать или фильтровать данные?
📌 Шаг 3: Дизайн структуры данных
- Выбор формата данных (SQL-таблицы, JSON, Avro, Parquet, Iceberg).
- Определение ключевых атрибутов (дата, регион, сумма продаж).
📌 Шаг 4: Определение SLA и метрик качества
- Как часто обновляются данные?
- Как контролировать корректность и полноту данных?
📌 Шаг 5: Настройка политики доступа и безопасности
- Кто может потреблять и редактировать данные?
- Как контролировать утечки и защиту информации?
📌 Шаг 6: Разработка и тестирование
- Настройка ETL/ELT пайплайнов для доставки данных.
- Проверка качества данных.
📌 Шаг 7: Развертывание и интеграция
- Публикация Data Product в **Data Catalog.
- Доступ через API, BI или SQL.
📌 Шаг 8: Мониторинг и поддержка
- Автоматический мониторинг Data Quality.
- SLA-контроль доступности и ошибок.
🔹 4️⃣ Пример Data Product
📌 Название: “Продажи за месяц”
📌 Владелец: Sales Data Owner
📌 Источник: CRM (таблица sales_data)
📌 Формат: SQL-таблица (Kyubi), API (REST)
📌 Обновление: Раз в сутки
📌 SLA: 99.9% доступность
📌 Контроль качества: Проверка дубликатов, полноты, свежести
📌 Доступ: Отдел продаж, BI-аналитики
📌 Использование: Power BI, ML-модели предсказания спроса
🔹 5️⃣ Внедрение Data Product в компанию
📌 Шаг 1: Выбрать пилотный Data Product
- Например, **отчет по продажам.
📌 Шаг 2: Настроить Data Governance
- Определить владельцев, SLA, политики доступа.
📌 Шаг 3: Автоматизировать обновление данных
- ETL/ELT-пайплайны (dbt, Airflow).
📌 Шаг 4: Интегрировать с BI/ML
- Доступ к данным через Tableau, Power BI, Python API.
📌 Шаг 5: Настроить мониторинг качества
- Автоматические тесты.
📌 Шаг 6: Масштабирование на другие Data Products
- После успешного пилота распространяем подход на другие команды.
🔹 6️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Централизованное управление данными – все данные структурированы и документированы.
✅ Быстрый доступ к данным – бизнес-пользователи работают с данными без ожидания от IT.
✅ Гибкость и масштабируемость – легко добавлять новые источники и Data Products.
✅ Высокое качество данных – контроль SLA, мониторинг ошибок и lineage.
✅ Безопасность и соответствие регуляторам – четкие политики доступа и аудита.
📍 Итог:
Проектирование Data Products позволяет превратить данные в управляемый, качественный и удобный актив, который можно использовать в бизнесе, аналитике и AI/ML.