Данные и хранилища
Data Engineering, ETL и хранилища данных
Собираем данные из всех ваших систем в единое хранилище, на которое можно опереться.
Строим инфраструктуру данных: конвейеры ETL/ELT, хранилища DWH и витрины для аналитики, отчётности и машинного обучения. Собираем данные из CRM, 1С, баз, сервисов и файлов, очищаем и приводим к единой модели. Настраиваем регулярную загрузку, контроль качества и мониторинг, чтобы данные были полными, свежими и надёжными.
Бесплатно оценим источники данных и предложим архитектуру.
Наши клиенты
Наши проекты
Наши проекты — это целая история слаженной работы, полного погружения в ваш бизнес и продолжительного партнерства. Какой бы сложной ни была задача, мы всегда находили способы для ее решения.
Warehouse
Warehouse — система складского учёта для автоматизации логистики и оборота тары в овощехранилищах. Продукт состоит из синхронизированных компонентов:
ArgoView
ArgoView — программное обеспечение для эндоскопии, разработанное для российского производителя медицинского оборудования: веб-платформа и бэкенд для з
Система электронного документооборота (ЭДО)
Система электронного документооборота — веб-платформа для создания, обмена и архивирования внутренних документов крупной розничной компании со сложной
Обсудим ваш проект данных
Готовы начать разработку вашего проекта? Оставьте заявку, и наш менеджер бесплатно проконсультирует вас, рассчитает стоимость и сроки, чтобы вы могли принять взвешенное решение.
Отзывы клиентов
Руководители и основатели — о работе с командой YuSMP над цифровыми продуктами и платформами: интеграции, данные и аналитика, измеримые результаты после запуска.
Нам нужна была веб-платформа для автосалонов с расчётом рассрочки и заявками онлайн. YuSMP спроектировали и собрали сервис под ключ — конверсия заявок с сайта выросла, а менеджеры получили удобную админку.
Образовательная платформа — это тысячи уроков и нагрузка в пиковые часы. YuSMP собрали быстрый и адаптивный веб-сервис, который стабильно держит аудиторию и одинаково удобен на телефоне и десктопе.
Нам требовалась PropTech-платформа с личными кабинетами, ролями и аналитикой. YuSMP реализовали сложный веб-продукт с продуманным UX — пользователи разобрались без обучения, а мы получили гибкую основу для роста.
Интернет-магазин автозапчастей — это огромный каталог, фильтры и интеграция с 1С. YuSMP собрали быстрый магазин с удобным поиском и оформлением заказа, и продажи через сайт заметно выросли.
Финтех-сервису нужен был личный кабинет с понятной аналитикой и безопасным доступом. YuSMP спроектировали и разработали веб-кабинет — чистый интерфейс, ноль критических дефектов после запуска.
Наши преимущества
Начинаем с фиксированного аудита источников и архитектуры (от 120 000 ₽, 2–3 недели) — вы видите план и смету до старта основной разработки.
Не привязаны к одному вендору: подбираем движок под задачу — ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL или Arenadata, а не продаём то, что удобнее нам.
Контроль качества данных заложен в конвейер: проверки полноты, дублей и аномалий, контроль свежести и алерты — хранилище не портится молча.
Более 9 лет в заказной разработке и команда 50+ специалистов — дата-инженеры, аналитики и DevOps ведут проект от источников до витрин и сопровождения.
Услуги дата-инженерии
Полный цикл работы с данными — от аудита источников и проектирования хранилища до ETL/ELT-конвейеров, витрин под BI и ML и сопровождения.
Проектирование DWH / КХД
Хранилище под ваши источники и объёмыETL/ELT-конвейеры
Сбор, очистка и регулярная загрузкаВитрины и BI-дашборды
Подробнее →Интеграция источников и API
Подробнее →Миграция и очистка данных
Перенос из таблиц, 1С и старых БДПотоковые данные (Kafka / CDC)
Данные в хранилище почти в реальном времениКонтроль качества данных (DQ)
Проверки, алерты и контроль свежестиДанные для ML и ИИ
Подробнее →Инфраструктура и DevOps данных
Подробнее →Решения для работы с данными
Собираем инфраструктуру данных под задачу бизнеса — от первой витрины под один дашборд до корпоративного хранилища с потоковой загрузкой и мониторингом качества.
Корпоративное хранилище (DWH / КХД)
Data Lake / озеро данных
ETL/ELT-конвейеры
Витрины и дашборды
Потоковая обработка
MDM и справочники (НСИ)
Дата-каталог и метаданные
Мониторинг качества данных
Миграция баз данных
Когда нужен DWH — а когда достаточно решения проще
Хранилище окупается не всегда. Честно называем оба сценария — чтобы вы не переплатили за инфраструктуру, которая вам пока не нужна.
DWH оправдан, если
- у вас 4+ источника (CRM, 1С, сайт, реклама, склад) и их нужно свести вместе;
- объёмы растут и отчёты в Excel/выгрузках уже тормозят или расходятся;
- нужна история и единая версия правды для разных отделов;
- данные питают BI-дашборды или обучение ML-моделей;
- важны регулярность, свежесть и контроль качества данных.
Достаточно решения проще, если
- источников 1–3 и объём — до нескольких десятков ГБ;
- отчётность строится в одном инструменте — хватит прямого BI-коннектора;
- данные почти не меняются и история не нужна — достаточно витрины на PostgreSQL;
- задача разовая — проще выгрузка или скрипт, чем платформа;
- нет владельца данных на стороне бизнеса — сначала стоит его назначить.
Не уверены, ваш это случай или нет? На аудите источников (от 120 000 ₽) мы прямо скажем, нужно ли вам DWH — и если нет, предложим более дешёвую альтернативу.
Какой движок хранилища выбрать
Движок определяет скорость, стоимость и потолок роста. Мы не навязываем один вендор — подбираем под тип запросов, объём и бюджет. Ориентир ниже, точный выбор — на аудите.
ClickHouse
Аналитика по большим объёмамКолоночная СУБД для быстрых аналитических запросов и дашбордов на десятках и сотнях миллионов строк. Отлично держит агрегаты и отчётность в near real time.
Greenplum / Arenadata
Корпоративное КХДМассивно-параллельная СУБД для нагруженного корпоративного хранилища: распределённые вычисления, сложные джоины, большие исторические слои. Импортозамещающий вариант — Arenadata DB.
PostgreSQL
Витрины и старт без переплатыНадёжная реляционная СУБД для витрин до нескольких сотен ГБ и первого хранилища. Дешёвый и быстрый старт без тяжёлой инфраструктуры, легко масштабировать позже.
Стоимость построения хранилища данных
Ниже — ориентировочные вилки бюджета и состав работ по типам проектов данных. Точная смета появляется после аудита источников; оплату готовы разбить на этапы.
- Инвентаризация источников
- Оценка объёмов и качества данных
- Выбор движка и архитектуры
- Дорожная карта и смета
- Рекомендация «нужно ли DWH»
- Подключение 2–4 источников
- ETL/ELT-конвейеры
- Модель данных и витрины
- Дашборды в BI
- Базовые проверки качества
- Много источников и историчность
- Слои Staging / Core / Data Marts
- Оркестрация Airflow / dbt
- Контроль качества и мониторинг
- Документация и обучение
- Потоковый приём (Kafka / CDC)
- Стриминговые преобразования
- Витрины и фичи для ML
- SLA по свежести данных
- Отказоустойчивость и алерты
*Состав пакетов ориентировочный, набор работ под каждую задачу индивидуален и зависит от числа источников, объёмов и сложности преобразований. *Информация на сайте носит сугубо информационный характер, и ни при каких условиях не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437(2) Гражданского кодекса РФ.
Стек технологий
Хранилища и БД
ClickHouse
PostgreSQL
- Greenplum
- Arenadata
Оркестрация и ETL
Airflow
dbt
Spark
- Dagster
- Airbyte
Потоки и интеграция
Kafka
- Debezium (CDC)
- REST / API
- 1С / ODBC
BI и мониторинг
Superset
Metabase
Grafana
Prometheus
Этапы построения хранилища данных
Проект разбит на этапы: у каждого — конечный результат, который можно проверить. Последовательность универсальна — от первой витрины до корпоративного КХД с потоковой загрузкой.
Аудит источников и данных
Сроки: 1–2 неделиИнвентаризируем источники (CRM, 1С, базы, API, файлы), оцениваем объёмы, качество и структуру данных, фиксируем требования аналитики и отчётности.
Архитектура и модель данных
Сроки: 1–2 неделиПроектируем слои хранилища (Staging / Core / Data Marts), модель данных и схему загрузки — «скелет» будущего DWH до разработки.
Инфраструктура и развёртывание
Сроки: 1 неделяРазворачиваем СУБД, оркестратор и окружения, настраиваем доступы, CI/CD и мониторинг — готовим платформу к загрузке данных.
Разработка ETL/ELT и витрин
Сроки: 3–8+ недельСтроим конвейеры загрузки, преобразования (dbt / SQL), наполняем слои хранилища и собираем витрины под BI и ML.
Контроль качества и мониторинг
Сроки: 1–2 неделиНастраиваем проверки полноты, дублей и аномалий, контроль свежести и алерты, сверяем цифры с источниками и отлаживаем расхождения.
Запуск, документация и передача
Сроки: 1 неделяВыводим хранилище в промышленную эксплуатацию, передаём документацию и обучаем команду, договариваемся о сопровождении и развитии.
Мы в каталогах и рейтингах
Рейтинги и каталоги
Публикации наших экспертов
Блог наших экспертов — разбираем разработку, архитектуру, стек и стоимость проектов простым языком.
