📌 Цель:
Обеспечить двунаправленный процесс работы с данными, где:
- Проектирование начинается с конечного Data Product (отчет, API, ML-модель) и ведёт к определению необходимых исходных данных и систем.
- Затем идёт поток снизу вверх, где собираются, очищаются и агрегируются данные, а затем доставляются в Data Product.
Такой процесс обеспечивает гибкость, высокое качество данных и прозрачность lineage.
🔹 1️⃣ Проблемы традиционного подхода (от источников вверх)
🚨 Сложно связать данные с бизнес-целями – если работать “от данных к продуктам”, можно упустить важные метрики.
🚨 Избыточность и дублирование – загружается слишком много данных, которые не используются.
🚨 Долгий путь к аналитике – сначала строится хранилище, потом отчеты, потом ML, что увеличивает время до получения ценности.
🚨 Низкая гибкость – изменение требований приводит к переделке всей структуры.
Двунаправленный процесс устраняет эти проблемы, проектируя Data Products сразу с учетом их использования.
🔹 2️⃣ Как работает двунаправленный процесс?
📌 Шаг 1: Движение сверху вниз (от Data Product к источникам)
✅ Определяем конечный продукт (отчет, API, ML-модель).
✅ Определяем ключевые метрики и бизнес-показатели.
✅ Определяем, какие данные необходимы для расчета показателей.
✅ Определяем источники данных (CRM, DBSS).
📌 Шаг 2: Движение снизу вверх (от источников к продукту)
✅ Сбор и интеграция данных из различных систем.
✅ Очистка, стандартизация, агрегирование (ETL/ELT).
✅ Построение моделей данных (Data Warehouse, Data Lake).
✅ Публикация обработанных данных в Data Product.
📌 Пример:
🔼 От продукта вниз:
1️⃣ Нам нужен KPI “Чистая прибыль за месяц”.
2️⃣ Для расчета нужны Доходы и Расходы.
3️⃣ Доходы приходят из CRM, а Расходы – из ERP.
🔽 От источников вверх:
1️⃣ Из CRM извлекаем транзакции (ETL).
2️⃣ Из ERP берем затраты и налоги.
3️⃣ Все данные собираются в DWH, агрегируются и попадают в отчет по прибыли.
🔹 3️⃣ Внедрение двунаправленного процесса
📌 Шаг 1: Определение Data Products
- Определить ключевые метрики и бизнес-продукты (отчеты, API, AI-модели).
- Определить, какие данные для них нужны.
📌 Шаг 2: Оптимизация источников данных
- Минимизировать загружаемые данные (только те, что нужны для метрик).
- Выбрать оптимальные хранилища (DWH, Data Lake, API).
📌 Шаг 3: Автоматизация пайплайнов
- Настроить ETL/ELT с учетом lineage (Airflow, dbt).
- Включить автоматическую проверку качества данных.
📌 Шаг 4: Интеграция с бизнес-процессами
- Подключить BI, AI и API.
- Настроить мониторинг метрик и SLA.
🔹 4️⃣ Инструменты для двунаправленного процесса
📌 Data Governance & Lineage: Data Mesh Manager, Collibra, OpenMetadata, Alation
📌 ETL & Processing: dbt, Airflow
📌 Monitoring & Data Quality: DBT Elementary, Great Expectations, Monte Carlo
📌 Storage & Query Layer: HDFS, Iceberg, Kyubi
📌 BI & AI: Power BI
🔹 5️⃣ Пример реализации
📌 До внедрения:
- Дата инженеры загружают ВСЕ данные из CRM и ERP.
- Аналитики вручную строят отчеты, очищая дубли и ошибки.
- Время на подготовку отчета: 2 недели.
📌 После внедрения двунаправленного процесса:
- Аналитики определяют KPI.
- Дата инженеры загружает ТОЛЬКО нужные данные.
- Время на отчет: 1 день.
🔹 6️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Прозрачность и контроль lineage – видно, какие данные участвуют в расчете KPI.
✅ Гибкость и масштабируемость – легко добавлять новые показатели и источники.
✅ Экономия ресурсов – ETL загружает только нужные данные, снижая затраты.
✅ Быстродействие – метрики доступны в real-time, а не через недели.
📍 Итог:
Двунаправленный процесс обеспечивает гибкость, прозрачность и эффективность работы с данными, начиная с бизнес-целей и заканчивая интеграцией в Data Products.