Data Engineeringи подготовка данных для ML
Собираем данные из CRM, ERP, баз и логов в чистые проверенные витрины — на них ML обучается и работает, а не на ручных выгрузках с дублями и пропусками.
Когда это нужно
Данные разбросаны по CRM, ERP, таблицам и логам — единой картины нет, каждый отчёт собирают заново.
Перед ML-проектом выясняется: нужных данных нет, они неполные или разбросаны так, что обучать модель не на чем.
В данных дубли, пропуски и противоречия — цифры в отчётах не сходятся, доверия к ним нет.
Выгрузки собирают вручную: скрипты ломаются при любой смене источника, и никто не уверен, что данные свежие.
Что меняетсяв вашей работе
Единый источник данных
CRM, ERP, базы, файлы и API стекаются в согласованные витрины — одна версия цифр для отчётов, BI (DataLens, Superset) и ML вместо ручных выгрузок.
Данные, которым доверяют
Дедупликация, заполнение пропусков, единые справочники и автотесты качества на каждом прогоне — расхождения ловятся до попадания в отчёт или модель.
Фундамент для ML
Фичестор (Feast) с версионированием признаков: модель учится и работает на одних и тех же данных — без расхождений между обучением и продом.
Свежие данные без ручной работы
Сбор и обработка по расписанию или по событию, с мониторингом и алертами при сбоях — данные приходят свежими, а чинить сломанные выгрузки руками не нужно.
Что под капотом
Достаточно деталей, чтобы техническому руководителю было понятно, как мы решаем задачу.
- ETL/ELT-оркестрация
- Пайплайны на Airflow или Dagster, трансформации на dbt или Spark. Пакетная загрузка и потоковая через Kafka + CDC (Debezium), когда данные нужны в реальном времени.
- Интеграция источников
- Коннекторы к Bitrix24 и amoCRM, PostgreSQL, MS SQL, Oracle, REST API, файлам и очередям Kafka. Инкрементальная загрузка без полных перевыгрузок и лишней нагрузки на боевые системы.
- Хранилище и витрины
- DWH или Lakehouse на ClickHouse, PostgreSQL, Greenplum либо S3 (MinIO) с Apache Iceberg. Слои Raw–Core–Mart: сырые данные, ядро и витрины под конкретные задачи.
- Контроль качества
- Тесты данных на Great Expectations или Soda, схемы-контракты, прослеживаемость (data lineage) и алерты при аномалиях. Признаки для ML — в фичесторе Feast с версионированием.
Частые вопросы.Короткие ответы.
Весь пайплайн разворачивается в вашем контуре — on-prem или в облаке РФ (Yandex Cloud, VK Cloud). Данные не покидают периметр, доступы — по ролям, обработка ПД соответствует 152-ФЗ.
Пилот на 2–4 недели — от 600 тыс. ₽: подключаем ключевые источники и собираем первую витрину с проверками качества. Точную оценку полного проекта даём после диагностики, когда видим состав, объём и состояние источников.
Подключаемся к тому, что уже есть: CRM, ERP, базы PostgreSQL/MS SQL/Oracle, REST API, файлы и очереди Kafka. Источники только читаем, не меняем. Стек берём ваш; если его нет — подбираем на открытых технологиях, без вендор-лока.
Модель не бывает лучше данных, на которых обучена: пропуски, дубли и рассинхрон источников напрямую бьют по точности. ML-команде — нашей или вашей — мы отдаём готовый фичестор с версионированием, а не сырые выгрузки, которые каждый чистит по-своему.
Посчитаем, что это даст у вас
Опишите процесс — вернёмся с планом прототипа, сроком и вилкой по направлению «Инженерия данных». Если задача решается проще, скажем и об этом.