Перейти до вмісту
ALL IT Agency
AI Lab
Контакти

Інженерія великих даних, сховища DWH та прикладна Data Science аналітика

Зберіть розрізнені бази, CRM, рекламні кабінети та аналітику в єдине високошвидкісне аналітичне сховище (DWH) без дублів і втрат. Проєктуємо надійні конвеєри обробки даних (ETL/ELT) на стеку ClickHouse, PostgreSQL, Apache Airflow та dbt: глибока сегментація клієнтів (RFM), точний розрахунок LTV, когортний аналіз та математичне моделювання поведінки споживачів.

✓ Єдине джерело правди (Single Source of Truth): об'єднання всіх транзакцій, маркетингу та складів в одній базі
✓ Прискорення аналітичних запитів у 50+ разів: ClickHouse обробляє мільярди рядків за частки секунди
✓ Повна автоматизація звітів: дані оновлюються автоматично щоночі або в режимі реального часу через черги
✓ Глибока клієнтська аналітика: RFM-сегментація, когортні матриці утримання та прогноз відтоку клієнтів
ClickHouse & PostgreSQL DWH ETL / ELT Pipelines (Airflow & dbt) Customer RFM Segmentation Cohort Retention Matrices Data Quality Testing & Governance
Отримати DWH концепцію
Формати та вартість
ALL IT • SERVICE SPEC
SLA 99.9%
[ Інноваційні технології та штучний інтелект ] ГАРАНТІЯ ЗА ДОГОВОРОМ
Аналітичне сховище даних DWH

Рядків оброблено за добу: 42.6M • Час виконання ETL: 14 хв • Зв'язаних джерел: 12 • Помилок даних: 0%

⏱ Старт: 1–3 дні 🛡️ NDA: 100% SLA Гарантія
🗄️
ClickHouse DWH
Швидкість 0.05с
🔄
Airflow ETL
Автоматичний збір
🎯
LTV Моделі
Когортний аналіз
🧹
Data Quality
Чисті дані без дублів
✓ Офіційний договір із фіксацією вартості робіт
✓ 100% передача прав на код та конфігурації замовнику
✓ Закріплений провідний інженер та підтримка 90 днів
ПОВНА ПЕРЕДАЧА ПРАВ ДОГОВІР + ГАРАНТІЯ
[ СИЛА ДАНИХ ]

Чому успішний бізнес інвестує в інженерію даних та Data Science

Рішення на основі розрізнених Excel-таблиць коштують компаніям до 20% маржі через сліпі зони

[ 01 ]

Миттєва аналітика будь-яких періодів

Замість очікування вивантаження з 1C по півгодини аналітичні запити виконуються за частки секунди.

[ 02 ]

Точний розрахунок юніт-економіки

Розрахунок CAC (вартості залучення), LTV (довічної цінності) та маржинальності за кожним клієнтом і каналом.

[ 03 ]

Чистота даних та нуль дублювань

Автоматичні алгоритми дедуплікації склеюють транзакції з різних каналів в єдиний профіль клієнта (Customer 360).

[ 04 ]

Готовність до впровадження AI та ML

Якісно підготовлений DWH — це фундамент, без якого неможливо навчати предиктивні моделі та нейромережі.

[ ЕТАПИ РОБІТ ]

Повний комплекс побудови інфраструктури великих даних

Від підключення API рекламних та облікових систем до аналітичних моделей Data Science

[ КРОК 01 ] Архітектура

Аудит джерел та проєктування архітектури DWH

Складаємо карту потоків даних, аналізуємо схеми баз 1C, CRM, GA4, реклами та проєктуємо схему зірки/сніжинки.

[ КРОК 02 ] ETL Конвеєри

Розробка надійних ETL/ELT конвеєрів (Airflow)

Налаштовуємо регулярне автоматичне вивантаження даних за розкладом з обробкою помилок, чергами та ретраями.

[ КРОК 03 ] dbt Тюнінг

Трансформація та моделювання даних (dbt)

Пишемо версіоновані моделі трансформації на dbt (data build tool): нормалізація, агрегація та очищення сирих таблиць.

[ КРОК 04 ] Customer 360

Побудова профілю клієнта (Customer 360)

Об'єднання даних клієнта з сайту, CRM, месенджерів та каси в єдиний ідентифікатор для наскрізного аналізу.

[ КРОК 05 ] Data Science

Математичні моделі Data Science (RFM, Churn, LTV)

Кластеризація клієнтської бази на сегменти (VIP, лояльні, сплячі, втрачені) та прогнозування ймовірності повторних покупок.

[ КРОК 06 ] Data Quality

Тестування якості даних (Data Quality & CI/CD)

Автоматичні тести цілісності (Great Expectations): попередження про аномальні нулі, відхилення або затримки надходження.

[ ТАРИФНІ ПЛАНИ ]

Пакети впровадження сховищ даних та Data Science

Оберіть масштаб проєкту відповідно до кількості джерел та щомісячного обсягу транзакцій

Швидкий старт для компаній з 2–4 джерелами

Data Pipeline & Mart Starter

Об'єднання CRM, сайту та облікової бази в швидкісну PostgreSQL/ClickHouse базу для усунення ручних звітів.

Термін створення: від 3–4 тижнів
Склад робіт:
✓ Підключення до 4 джерел (CRM, 1C/BAS, Google Analytics, Ads)
✓ Розгортання сховища PostgreSQL / ClickHouse у хмарі
✓ Налаштування щоденних ETL скриптів вивантаження
✓ Базова нормалізація даних та зведення фінансових таблиць
✓ Готові вітрини даних для підключення Power BI
✓ 30 днів технічного гарантійного нагляду
Обрати тариф «Starter DWH»
Найпопулярніший для e-Commerce, дистрибуції та SaaS ★ ПОПУЛЯРНИЙ

Modern Data Stack & Science Core

Промисловий стек (Airflow + dbt + ClickHouse), наскрізний профіль Customer 360 та алгоритми сегментації RFM і LTV.

Термін створення: від 6–8 тижнів
Склад робіт:
✓ Все, що входить у пакет «Data Pipeline Starter»
✓ Підключення необмеженої кількості джерел та баз
✓ Оркестрація на Apache Airflow з графіком та алертингом
✓ Трансформація на dbt з автодокументацією та тестами якості
✓ RFM-сегментація та когортні матриці утримання клієнтів
✓ 60 днів інженерної підтримки та навчання аналітиків
Обрати «Modern Data Stack»
Для великих рітейл-мереж, телекому та фінтеху

Enterprise Big Data & ML Infrastructure

Кластерні розподілені сховища великих даних, обробка потокових подій у реальному часі (Kafka) та прогнозний скоринг.

Термін створення: від 10–14 тижнів
Склад робіт:
✓ Все, що входить у пакет «Modern Data Stack & Science Core»
✓ Розподілений кластер ClickHouse / BigQuery / Snowflake
✓ Потокова обробка даних у реальному часі (Real-Time Kafka / Flink)
✓ Предиктивні моделі відтоку (Churn) та рекомендаційні алгоритми
✓ Повна відповідність GDPR та корпоративним стандартам безпеки
✓ Виділена команда Data Engineers & Data Scientists (SLA 99.9%)
Обрати «Enterprise Big Data»
← свайпайте варіанти →
[ КАЛЬКУЛЯТОР ВАРТОСТІ ]

Розрахуйте вартість проєкту Data Science / DWH

Виберіть джерела даних та завдання аналітики

1. Кількість джерел, які необхідно об'єднати: Оберіть варіант

2. Щомісячний обсяг нових записів: Оберіть варіант

3. Головна мета проєкту: Оберіть варіант

ОБРАНІ ПАРАМЕТРИ РІШЕННЯ:
⏱ Орієнтовний термін: розрахунок... 👥 Команда: 2–3 інженери
1. Кількість джерел, які необхідно об'єднати: 2–4 джерела (CRM, 1C/BAS, Рекламні кабінети)
2. Щомісячний обсяг нових записів: До 1 млн рядків на місяць
3. Головна мета проєкту: Зведення всіх даних в одне місце та підключення BI-дашбордів
✓ Параметри будуть зафіксовані у формі заявки
Отримати точний розрахунок
[ ЕТАПИ СПІВПРАЦІ ]

Як проходить реалізація проєкту

Прозорий процес від першого знайомства до фінального релізу на вашому домені.

01
1 тиждень

Аудит даних та проєктування схеми

Вивчаємо структуру баз даних-джерел, фіксуємо бізнес-правила розрахунку метрик та малюємо архітектуру DWH.

02
2 тижні

Розгортання сховища та конвеєрів ETL

Встановлюємо ClickHouse / PostgreSQL, пишемо конектори Airflow для надійного регулярного забору даних.

03
2–3 тижні

Моделювання даних та розрахунок вітрин (dbt)

Пишемо SQL-трансформації, налаштовуємо зведення таблиць замовлень, платежів та маркетингових витрат.

04
1–2 тижні

Data Science модулі та тестування якості

Розраховуємо сегменти клієнтів, когорти утримання та підключаємо автоматичні тести проти виникнення дублів.

05
3–5 днів

Здача системи та підключення BI-інструментів

Надаємо команді доступ до готових вітрин, підключаємо Power BI / Metabase та інструктуємо аналітиків.

Наші клієнти

Компанії, які довірили ALL IT Agency розробку та масштабування своїх цифрових рішень

Partner Case 6
Valikhnovski Surgery Institute
DIM Сервіс
Meregi Group
Partner Case 11
Wizeclub
Partner Case 5
ТОВ Загін Альфа
Partner Enterprise
Partner Case 6
Valikhnovski Surgery Institute
DIM Сервіс
Meregi Group
Partner Case 11
Wizeclub
Partner Case 5
ТОВ Загін Альфа
Partner Enterprise
[ ЧАСТІ ЗАПИТАННЯ ]

Відповіді на часті запитання замовників

Ключові деталі щодо термінів, самостійного редагування сайту та передачі прав.

Бойові операційні бази (OLTP) оптимізовані для швидкого запису окремих рядків, а не для аналізу мільйонів записів за рік. Коли аналітик запускає важкий річний звіт у бойовій базі, вона зависає, блокуючи роботу менеджерів на касах чи складах. Аналітичне сховище DWH (OLAP) ізолює аналітику і виконує складні підрахунки за соті частки секунди без навантаження на робочі процеси.

ClickHouse — це колоночна СУБД. На відміну від звичайних рядкових баз, вона зчитує з диска лише ті стовпчики, які беруть участь у запиті (наприклад, сума та дата), автоматично стискаючи дані у 5–10 разів. Це дозволяє сканувати десятки мільйонів рядків за мілісекунди навіть на помірному серверному обладнанні.

Це технологія об'єднання всіх цифрових слідів одного покупця. Якщо клієнт замовив товар на сайті з одного номера, потім зателефонував з іншого, а розрахувався картою на касі — система склеює ці події в один профіль. Ви бачите повну історію, реальний життєвий цикл (LTV) та точну віддачу від реклами.

Залежно від бізнес-задачі ми налаштовуємо щонічне пакетне оновлення (Batch ETL, наприклад о 03:00 щоночі), оновлення кожні 15–30 хвилин або потокову передачу в реальному часі (Real-time Streaming) за допомогою черг Kafka або Debezium.

Так, ми надаємо повний постпроєктний супровід: моніторимо стабільність конвеєрів збору даних 24/7, підключаємо нові джерела, додаємо нові вітрини даних та розширюємо математичні моделі відповідно до росту бізнесу.

Поділіться цією послугою з партнерами чи колегами

Швидке відправлення в робочий чат або копіювання посилання для узгодження бюджету

Telegram LinkedIn Facebook

Бажаєте побудувати надійне сховище даних та приборкати аналітику?

Опишіть джерела даних вашої компанії та головні питання до аналітики. Наші Big Data інженери підготують архітектурну схему та розрахунок вартості за 24 години.

Конфіденційність

Офіційний договір NDA до аудиту систем.

Швидкий відгук

Зв'язок протягом 15 хв у робочий час.

Замовити проєкт з інженерії даних

Техлід зв'яжеться з вами протягом 15 хвилин у робочий час.