Чем DWH отличается от обычной базы данных или отчётной витрины?

DWH — это централизованное хранилище, которое собирает данные из разных систем, хранит историю и обеспечивает единую модель данных для всей компании. Отдельные базы и отчётные витрины обычно решают локальные задачи и не гарантируют единую «версию правды» по показателям.

Сколько времени занимает построение DWH?

Сроки зависят от масштаба и числа источников данных: пилот с 1–2 витринами и ограниченным набором систем — от 2–3 месяцев; полноценное корпоративное хранилище в несколько волн — от 6–12 месяцев и далее по дорожной карте. На этапе предпроектного обследования мы даём более точную оценку сроков и объёма работ.

Обязательно ли начинать с предпроектного обследования?

Да, если нужен предсказуемый результат. Обследование показывает, какие данные и отчёты критичны, какая архитектура подойдёт именно вашей компании и как DWH, MDM и Data Governance должны работать вместе. Это снижает риск получить «красивую, но бесполезную» систему.

Можно ли начать с пилота и не строить сразу «большой» DWH?

Можно, и это часто оптимальный путь. Обычно мы начинаем с пилота: выбираем 1–2 ключевых бизнес-сценария (например, продажи и финансы), под них строим архитектуру, процессы и витрины. Если результат устраивает, решение постепенно масштабируется по согласованному плану.

Нужен ли MDM, если мы строим DWH?

В небольших проектах можно ограничиться локальной нормализацией справочников. Но по мере роста компании без MDM быстро появляются дубли, разные коды и названия, расхождения в отчётах. Поэтому мы сразу определяем, какие мастер-данные должны быть централизованы, и предлагаем поэтапный переход к MDM.

Какой стек технологий вы используете для DWH?

Мы работаем с несколькими отечественными и открытыми платформами. В качестве источников и контура учёта — линейка 1С. Для хранилищ и тяжёлой аналитики — решения на базе Arenadata, Postgres Pro, Greenplum, ClickHouse-совместимых платформ и других стеков с открытым кодом. Конкретный набор технологий подбираем под ваши требования к лицензированию, производительности и текущему ИТ-ландшафту. Принцип простой: архитектура должна быть устойчивой, поддерживаемой и не привязывать вас жёстко к одному вендору.

Как оценивается эффект от внедрения DWH?

На этапе обследования мы фиксируем исходное состояние: сколько времени уходит на подготовку отчётности, сколько систем и ручных выгрузок задействовано, сколько ошибок приходится исправлять вручную. После запуска пилота и следующих волн сравниваем показатели: время подготовки отчётов, долю ручных операций, стабильность ключевых метрик. Эти измеримые изменения и формируют экономический эффект проекта.

Что потребуется от нашей команды на проекте?

Со стороны заказчика нужны: владельцы процессов и отчётов (бизнес-подразделения), ИТ-специалисты по ключевым системам, ответственный за данные / куратор проекта. Мы берём на себя методологию, архитектуру и реализацию. От вас — участие в интервью, согласование требований и проверка результата на ваших практических задачах.

Соответствует ли решение требованиям импортозамещения?

Да. Мы приоритизируем использование отечественных и открытых платформ (1С, Arenadata, Postgres Pro, российские решения на базе ClickHouse и др.) и подбираем стек так, чтобы он соответствовал требованиям по импортозамещению и регуляторике. При необходимости предлагаем несколько вариантов архитектуры: полностью на российских продуктах или гибридный сценарий с поэтапным переходом.

Создание корпоративного хранилища данных (КХД, DWH) под ваш бизнес, а не под вендора.

Проектируем и внедряем корпоративные хранилища данных (DWH) для 1С и других корпоративных систем. Сокращаем время подготовки отчетов, улучшаем качество данных и снижаем нагрузку на ИТ.
Пилот от 4 недель, типовой проект от 4 месяцев.

Разобрать вашу ситуацию

Как мы можем вам помочь?

Предпроектное обследование бизнес-процессов и ИТ-ландшафта

Перед тем как строить хранилище данных и внедрять MDM/DG, мы проводим предпроектное обследование — короткий, но очень содержательный этап, на котором становиться ясно, что именно нужно делать, в какой последовательности и зачем.

В результате будет создана архитектурная концепция - визуализация и текстовое описание целевой архитектуры DWH

Что мы делаем на этапе обследования?

Разбираем цели бизнеса и текущие метрики

Интервьюируем руководителей и ключевых пользователей, фиксируем, какие решения они принимают на основе данных и каких показателей не хватает.
Выявляем ключевые мастер-данные и справочники

Определяем, какие сущности критичны для аналитики и процессов (клиенты, контрагенты, товары/номенклатура, договоры, объекты учета и т.п.), где они ведутся и как сейчас «гуляют» между системами.
Картируем бизнес-процессы, где данные критичны

Продажи, закупки, производство, финансы, логистика, клиентский сервис — выделяем процессы, в которых ошибки и задержки данных особенно болезненны.
Фиксируем проблемы качества данных

Дубли, противоречия, пропуски, разные правила расчета показателей, несовпадающие классификаторы — собираем конкретные примеры.
Описываем текущий ИТ-ландшафт и потоки данных

Составляем карту систем (1С, CRM, отраслевые решения, Excel, внешние сервисы), интеграций, отчетных форм и «ручных костылей».
Определяем зрелость управления данными (DG)

Оцениваем, насколько формализованы роли (владельцы данных, стюарды), правила, регламенты и ответственность за данные.

Результаты обследования для вас

По итогам вы получаете не просто отчет, а понятный набор решений:

Целевая роль DWH, MDM и DG в вашей компании

Где будет находиться «единая версия правды», какие задачи закрывает DWH, какие справочники переводим в MDM, какие правила и роли нужны для управления данными.
Концептуальная архитектура DWH + MDM + интеграции

Схема источников, слоев хранилища, витрин, интеграций с ключевыми системами и BI-инструментами.
Приоритизированный список витрин и мастер-данных

Какие отчеты и аналитические сценарии делаем первыми, какие мастер-данные выносим в MDM в первую очередь.
Дорожная карта проекта (roadmap) на 6–18 месяцев

Поэтапный план внедрения DWH и MDM с оценкой сроков, ресурсов и рисков, включая организационные шаги по Data Governance.
Оценка экономического эффекта и «быстрых побед»

Где уже на пилоте можно получить измеримый результат: сократить трудозатраты на отчетность, снизить количество ошибок, ускорить принятие решений.

2. Создание DWH (КХД)

Мы проектируем и внедряем хранилища данных, которые собирают информацию из 1С, ERP, CRM, мобильного приложения, отраслевых систем и файлов в единую, согласованную модель — основу для управленческой, финансовой и операционной аналитики.

Что вы получаете:

Единую «версию правды» по ключевым показателям.
Быструю подготовку отчетности — без ручных выгрузок и склеек в Excel.
Отделение аналитической нагрузки от боевых систем.
Готовую базу для BI, прогнозных моделей и MDM.

Архитектура хранилищ

Synopps помогает выстроить архитектуру управления данными на всех ключевых уровнях:

Интеграция и потоки данных – подключение источников, проектирование и настройка ETL/ELT-процессов.
Хранение и хранилище данных – проектирование корпоративного DWH, слоев ODS/ядро/витрины, выбор оптимального стека.
Качество и мастер-данные (MDM) – единые справочники, правила качества, согласованные сущности для всех систем.
Отчетность и аналитика – автоматизация формирования отчетов, витрины для BI, наглядная визуализация показателей бизнеса.

Пример архитектуруы - DWH (KХД, корпоративное хранилище данных, Data Warehouse).

Почему команда Synopps — правильный партнер для создания DWH

Потому что совмещаем сильную экспертизу в данных, клиентоцентричный подход и опыт сложных DWH-проектов — фокусируясь не на доработках, а на измеримом результате для вашего бизнеса.

Экспертиза в данных и НСИ

Мы приходим не «ставить коробку», а наводить порядок в данных.
Выстраиваем правильные справочники, нормализуем НСИ и формируем модель данных, на которой DWH, MDM и отчетность начинают работать корректно с первого дня, а не после десятка итераций ЗНИ.
Человекоцентричный подход

Мы работаем в связке с вашей командой:
совместно принимаем решения, опираемся на реальные процессы, помогаем пользователям комфортно перейти на новый формат работы с данными и отчетами.
Интересы клиента важнее интересов вендора

Мы не привязаны к одному поставщику технологий и не продаем конкретный продукт.
Подбираем стек исходя из ваших задач, ограничений по лицензированию, ИТ-ландшафта и требований по импортозамещению.
Фокус на измеримом результате

С самого начала фиксируем бизнес-цели:
точность и сопоставимость показателей, скорость подготовки отчетности, снижение доли ручных операций, качество и доступность данных.

Основные этапы создания КХД (DWH)

ПРОЕКТИРОВАНИЕ

Уточняем цели и метрики, описываем источники и потребителей данных, согласуем архитектуру и приоритеты витрин.

MVP-ВНЕДРЕНИЕ

Поднимаем инфраструктуру, реализуем интеграции с основными системами, запускаем первые витрины и отчеты.

МАСШТАБИРОВАНИЕ

Подключаем дополнительные источники и направления бизнеса, оптимизируем производительность, расширяем витрины.

РАЗВИТИЕ И ТИРАЖИРОВАНИЕ

Сопровождаем DWH, включаем MDM и Data Governance, добавляем новые отчеты и аналитические сценарии.

Хотите узнать больше о подготовке данных?

Узнать больше

Как делаем оценку?

Проект осуществляется в четыре основных рабочих потоков, по каждому из которых, есть понятные отчетные документы

-1-

Подготовка
Действия:
- Интервью директоров каждого департамента для выявления бизнес-ценности от проекта
- Формулирование целей проекта с привязкой к департаментам
- Получение доступов в системы для возможности самостоятельной выгрузки данных
Результаты:
- Сбор и формирование требований к системе MDM на основе обследования и лучших практик
- Сбор и формирование требований к системе DWH на основе обследования и лучших практик
-2-

Онтология и архитектура
Действия:
- Анализ схем, структур данных, справочников, группировок и способов кодирования, и прочих документов
- Интервью по процессам заведения нового элемента каждого справочника в каждой системе
- Разработка и согласование онтологической модели.
Результат:
- Реестр систем-подписчиков MDM и DWH
- Реестр справочников подлежащих централизации
- Онтологическая модель
- Архитектурная концепция - визуализация и текстовое описание целевой архитектуры DWH + MDM
-3-

Правила номализации и миграции
Действия:
- Выгрузка и анализ качества и объема данных
- Разработка требований к качеству и нормализации данных
Результат:
- Требования к нормализации и качеству данных
- Подтвержденный объем данных подлежащих нормализации и миграции
-4-

Требования MDM и DWH
Действия:
- Сбор и формирование требований к системе MDM на основе обследования и лучших практик
- Сбор и формирование требований к системе DWH на основе обследования и лучших практик
Результаты:
- Функционально-технические требования (ФТТ) к MDM-системе
- ФТТ к DWH-системе
- Техническое задание на реализацию проекта
- Ресурсный план-график проекта на внедрение МДМ и DWH