Метрики и доверие
Пайплайны и актуальность
Качество данных
Процессы и организация
Услуги
Диагностируем стек, чиним базу и помогаем команде опираться на цифры, которым можно доверять.
Фокус
Идём дальше стандартной установки: кастомные графики, более точные роли и права, embedded-сценарии и поведение под ваши процессы.
Фокус
Пересобираем ключевые дашборды и семантику на открытом стеке, который контролируете вы — будь то Tableau, Power BI, Qlik, Looker или другая закрытая платформа: без лицензионных сюрпризов, с понятным lineage и одной точкой для self-serve BI.
Пересобираем пайплайны так, чтобы они не падали молча: с ownership, восстановлением и предсказуемым поведением. Когда беклог — это и есть узкое горлышко, проектируем платформы кодогенерации, чтобы аналитики собирали джобы сами, и работаем embedded внутри команды — без длинных handoff-циклов.
Одна система определений метрик: без конфликтующих дашбордов и споров о цифрах на встречах. Проходим весь data-flow end-to-end — где расходятся цифры, где ломается логика и что это вызывает, оставляем чистый семантический слой, которому доверяет команда.
Форк Superset
Каждая плитка ниже — фича, которую мы выпустили поверх Apache Superset 4.1. Кликните, чтобы открыть разбор.
Все фичиАудитория
У одних уже современный стек, но ему не доверяют. У других ключевые решения все еще крутятся вокруг таблиц, которые бизнес перерос.
Сломанные системы
Пайплайны и BIУ вас есть пайплайны, дашборды, BI и хранилище — но система под ними ненадежна и регулярно подводит.
Если встречи по отчетности превращаются в споры, проблема уже не в «видимости». Проблема в надежности системы.
Потолок Excel
Выгрузки и сверкиExcel довел бизнес до текущей точки, но ручная отчетность и разрозненные файлы уже тормозят компанию.
Excel кажется дешевым, пока не становится инфраструктурой. Тогда каждый отчет держится на памяти и ручной работе.
Ресурс
Команда аналитиков, data-инженеров и Superset-разработчиков — от discovery и semantic layer до production-дашбордов, governance и platform engineering.
15+
От проектирования метрик и отчётности до поддержки решений.
10+
Практическая реализация: пайплайны, платформа, надёжность.
5+
Дашборды и семантический слой под Apache Superset.
Embedded · enterprise
Те же дашборды. Ваш бренд. Без iframe.
Выберите бренд, чтобы переодеть встроенный дашборд:
Data аналитика
Когда у каждой команды своё определение одной и той же метрики, каждая встреча превращается в спор. Мы сводим шум в один семантический слой, на который ссылаются все.
МарияФинансы10:14
Выручка Q3 закрывается на ₽42,1М. Несу в презентацию.
ИванGrowth10:16
у меня в пайплайне ₽44,8М за Q3?
АннаПродукт10:17
а в витрине у меня ₽39,6М вообще
МарияФинансы10:18
так какую цифру несём завтра??
₽42,1М
+5,8% к Q2 · +12,4% YoY
Обновлено 2 ч назад · semantic_layer.revenue
Разбивка
Выручка Q3
₽42,1М
+5,8%
Подписки
₽37,6М
+8,1%
Услуги
₽4,5М
−2,4%
Было — Три команды, три цифры, нет ответа на «какая правильная?»
Стало — Одно определение, один владелец, видно до семантического слоя
Кейс · Data analytics
Короткий взгляд на один из проектов. Откройте полный разбор: контекст, проблема, решение и цифры.
Как мы заменили 20+ разрозненных отчётов единым self-service инструментом — дав продуктовым менеджерам и бизнесу единый взгляд на цифровые каналы в 30 странах.
Читать кейс целикомРезультаты
3M+
активных пользователей в месяц по приложению и сайту
20×
разрозненных отчётов заменены одним инструментом
Дни → мин
скорость получения ответа на ad-hoc вопросы
События APP и сайта
клики, открытия, заказы
ETL и слой метрик
единые определения
Многомерная модель
страна × канал × время
Модули дашборда
6 разделов, 10+ KPI
Продукт и бизнес
ежедневные ревью, ad-hoc
Data engineering
Когда у одной таблицы пять форков и никто за них не отвечает, платформа каждый понедельник вытаскивает себя из пятницы. Мы пересобираем lineage так, чтобы путь от источника до дашборда был одной линией, а не узлом.
Было — Форки, копии и битые связи, владелец не определён
Стало — Один путь, один владелец, тесты на каждом шаге
Кейс · Data engineering
Короткий взгляд на один из проектов. Откройте полный разбор: контекст, проблема, решение и цифры.
Как команда из 4 инженеров обеспечила данными 3 000+ пользователей — от аналитиков до бизнеса — автоматизировав создание Spark-джоб через шаблонную генерацию.
Читать кейс целикомРезультаты
2 500+
джоб создано через генератор шаблонов
76 из 85
контрибьюторов — не дата-инженеры
4
инженера закрыли потребности 3 000+ пользователей
Конфиг от аналитика
YAML/JSON
GitHub Action
триггер pipeline
Jinja-шаблон
типовые паттерны
~600 строк PySpark
сгенерировано автоматически
Деплой в Databricks
готовый джоб
Блог
Практические материалы по мере поставки: GitOps для BI, Superset в проде и как удерживать дашборды в честном состоянии.
сертификация датасетов через GitHub Actions
Как мы работаем с датасетами Superset как с кодом: Git — единственный источник правды, валидация схемы, разбор Jinja, SQLFluff и бейдж сертификации со ссылкой на конкретный CI-run.
Читать статьюОпубликовано
10 минут чтения
Автор: Rt Kazakov
Темы
Зачем ждать?
Разберем ваш стек, найдем, что сломано, и предложим первые шаги. Без лишних презентаций и нескончаемых созвонов.
