Привет, Хабр!

Меня зовут Артемий, я занимаюсь дата-инжинирингом в команде аналитики Wheely. А конкретнее — построением аналитических решений, начиная с основ и до конечного результата: подключение источников, очистка и трансформация данных, организация хранилища и детального слоя, формирование витрин и дашбордов. 

В этом посте я сделал верхнеуровневый обзор решений, подходов и фреймворков, которые мы используем для развития Wheely: оптимизации операционной деятельности, построения отчетности, планирования и проверки гипотез. И еще немного похвастаться (куда без этого), потому что инструменты, которые мы используем в Wheely, сегодня набирают большую популярность на Западе, но в России пока далеко не каждая компания готова их адаптировать.

Вы любите просыпаться от звонка/сообщения руководителя или бизнес-партнера с просьбой срочно проверить данные и актуальность дашбордов? Я - нет.

Сегодня, когда данные приобретают поистине колоссальное значение, я расскажу как сделать шаг вперед навстречу управляемому и прогнозируемому качеству аналитики с точки зрения DWH, и работы с данными в общем.

Внедрение мониторинга и проактивное устранение проблем позволят выйти на принципиально новый уровень зрелости информационных и аналитических сервисов. И, возможно, помогут обеспечить здоровый и крепкий сон инженеров.