🔥 Почему у тебя в DWH вечный ад — и как из него выйти❓

Если твои пайплайны ощущаются так:
🔘всё надо вчера
🔘таблицы рождаются как попало
🔘техдолг растёт быстрее, чем зарплата
🔘каждую ошибку в данных чинят в пожарном режиме

то проблема чаще не в инструментах, а в отсутствии простых стандартов моделирования.

Представь жизнь дата-инженера, где:

1️⃣ Пайплайны собираются быстро, но при этом предсказуемо.

2️⃣Таблицы не ломаются от любого чиха продуктовой команды.

3️⃣Бизнес тебя воспринимает как инженера системы, а не "того, кто SQL крутит".

В ближайших постах — 6 конкретных техник, которые позволяют:
🟡строить продовые таблицы быстро
🟡при этом не закапываться в техдолге
🟡прозрачно показывать свою ценность бизнесу

Будет без воды: только то, что реально можно утащить к себе в проект и начать применять.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️

🔘Bus Matrix
🔘Data Contract
🔘Insert Only факты и snapshot-измерения
🔘4 проверки данных, которые дают 80% пользы
🔘Линейность (lineage)
🔘Единый источник правды
🔘Всё вместе

#dev #de #dwh

⚡️ Bus Matrix — как одним артефактом показать бизнесу, зачем ты вообще нужен

Бизнесу пофиг на "fact_orders" и "dim_customer". Ему важны процессы: продажи, возвраты, конверсия, отток.

Bus matrix — это одна табличка, которая переводит:

мы сделали ещё одну факт-таблицу

в

мы покрыли ещё один бизнес-процесс, и вот какие разрезы вы теперь можете видеть

Пример (Bike Parts магазин, упрощённо):
🔘Строки — бизнес-процессы: Заказы, Возвраты, Скидки
🔘Колонки — измерения: Клиент, Товар, Дата заказа, Дата доставки, Регион, …
🔘Ячейка — есть связь или нет

То есть ты буквально показываешь:
🟢"Вот тут у вас появилась аналитика по возвратам по регионам"
🟢"Вот здесь — скидки по клиентским сегментам"

Что даёт bus matrix:

1️⃣ Ты говоришь на языке бизнеса: «процессы и разрезы», а не «джойны и ключи».

2️⃣ Легко демонстрируешь прогресс: было 3 процесса, стало 7.

3️⃣ Это по сути мини-ERD, но понятный не только дата-инженерам.

Такую матрицу можно держать в Notion / Confluence и тыкать в неё на всех созвонах:

Смотрим сюда: мы закрыли ещё 2 процесса и добавили 3 измерения

Для усиления всестороннего эффекта, можешь добавить подпись:

Всё, что мы делаем в DWH, должно быть видно в bus matrix. Если в матрице не видно пользы — мы делаем фигню

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
Порядок в DWH

#dev #de #dwh

✏️ Data Contract — таблица как продукт, а не как побочный эффект пайплайна

Каждый раз, когда кто-то строит дашборд на твоей таблице, у тебя по сути покупают продукт. Только большинство команд этот продукт никак не описывает.

Data contract — это простой документ, который отвечает на вопрос аналитика/продукта:

Что я могу ожидать от этой таблицы, чтобы не накосячить?

Минимальный набор, который уже делает магию:

1️⃣ Grain (зернистость)
Что означает ОДНА строка?
🔘"одна строка = одна позиция в заказе"
🔘"одна строка = дневной срез по пользователю"

2️⃣ SLA по доступности данных
🔘"данные за вчера будут готовы к 09:00 UTC"
🔘или "лаг до 15 минут"

3️⃣ Схема (колонки + типы)
Кратко и по делу, без воды.

4️⃣ Owner
Команда/человек, кто отвечает за таблицу + канал коммуникации.

5️⃣ Встроенные проверки качества (DQ)
🔘что именно контролируем (уникальность, not null, допустимые значения…)
🔘где смотреть алерты.

Важно: data contract — это документ, а не тулза.
Фактическое соблюдение (валидации, алерты) — это уже вопрос инструментов.

Что меняется, когда у таблицы есть контракт:
🟣 пользователи перестают додумывать семантику колонок
🟣 меньше "а чё у вас тут за цифры? вы нам бизнес сломали"
🟣 проще объяснить, почему вы не поддерживаете хаотичные запросы ("это вне контракта, давайте расширим его нормально")

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
Порядок в DWH

#dev #de #dwh

⭐️ Insert-only факты и snapshot-измерения — быстрый путь к стабильным таблицам

Большинство бизнес-вопросов в нормальных компаниях решается через обычные fact + dimension таблицы в стиле Кимбелла. Без извращений.

Предлагаю тебе практичный сетап:

1️⃣ Insert-only fact таблицы
Простое правило:

Вставили строку в факт — больше её не обновляем (кроме осознанного backfill).

Плюсы:
🔘 история событий не переписывается
🔘 легче дебажить: «вот, в этот день такой набор фактов и был»
🔘 меньше сложных merge-операций и конфликтов

2️⃣ Snapshot dimension таблицы
Вместо сложных SCD2 везде:
🔘 на каждый прогон пайплайна полностью пересобираем измерение (snapshot)
🔘 храним несколько лет истории снапшотов
🔘 SCD2 оставляем только там, где реально нужно

3️⃣ Одно зерно на таблицу
Никаких "и по пользователю, и по заказу, и по клику в одной таблице". Только один чёткий grain.

4️⃣ Флаги не плодим, чтобы не получить ад с флагами
Если колонка зависит от какого-то флага — лучше разнести в явно названные колонки, а не "если flag = 1, тогда тут другое значение".

5️⃣ Нейминг и ключи
🔘 использовать вменяемые нейминги (хотя бы кимбелловские)
🔘 surrogate key можно не городить, если технология позволяет нормально джойниться по натуральным ключам

6️⃣ View как интерфейс
Для пользователей всегда отдаём view, а не саму таблицу:
🔘 можно менять схему под капотом
🔘 можно вьюхой выбирать актуальный snapshot
🔘 пользователям не больно

Это очень скучные правила, но именно они позволяют делать модели быстро и не умирать от рефакторинга каждые 3 месяца.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
Порядок в DWH

#dev #de #dwh