«Фабрика данных» компании «Диасофт»: как сделать данные по-настоящему полезными

Современные организации тонут в данных. Их становится все больше – они поступают из CRM-систем, корпоративных порталов, IoT-устройств, маркетинговых платформ. Но сами по себе данные бесполезны, если не уметь превращать их в знания и решения.

Как отмечают аналитики Gartner, в 2025 году более 90% корпораций будут считать данные своим главным активом, а способность работать с ними – ключевой компетенцией.

Компании, которые умеют быстро анализировать информацию, принимать решения на основе цифр, а не по интуиции, получают серьезное конкурентное преимущество.

«Если у нас есть данные, подложка из цифр, мы принимаем решения увереннее, – отмечает Игорь Шабанин, руководитель продуктового направления «Фабрика данных» компании «Диасофт». – Мы можем быть проактивными, раньше увидеть тренды и скорректировать курс».

От цифр – к действиям: зачем нужны управленческие дашборды

Основной инструмент, превращающий цифры в управленческие решения, – дашборды. Они собирают ключевые метрики в едином окне и помогают принимать решения на основе фактов, а не ощущений.

Сегодня стандартом становится работа в реальном времени – метрики обновляются мгновенно, и руководитель видит не вчерашние результаты, а актуальную ситуацию: динамику продаж, загрузку сотрудников, отклонения от плана. Это устраняет задержки и ускоряет реакции на любые изменения.

Дашборд – это не просто красивая визуализация. Он работает в связке с системами:

• оперативного контроля (уведомления о событиях и «порогах»);
• прогнозирования (ожидаемые тренды, сценарии);
• принятия решений (какому продукту дать приоритет, что оптимизировать в первую очередь).

Чем ближе данные встраиваются в конкретные бизнес-процессы, тем быстрее они начинают приносить измеримый эффект.

Помимо отчетности и контроля, данные становятся топливом для искусственного интеллекта. На их основе строятся модели прогнозирования, выявляются тренды и узкие места. Но если информацию не анализировать, она превращается в цифровой мусор: занимает хранилища, требует защиты, создает издержки, не принося пользы.

Вызовы эпохи цифровой трансформации

Рост объемов данных – естественный спутник цифровой трансформации. Информационные потоки растут лавинообразно, а вместе с ними увеличивается и сложность инфраструктуры.

Современные организации сталкиваются с целым рядом проблем:

• Децентрализация данных. Информация хранится в разных системах и форматах – от SQL-баз до Excel-файлов.
• Неоднородность. Значительная доля информации – полу- или неструктурированная, ее нужно приводить к единому виду, чтобы использовать в аналитике.
• Скорость обработки. Чем больше объем информации, тем сложнее добиться ее актуальности в реальном времени.

Эффективный способ заставить данные работать – создать полноценный конвейер обработки: связать разрозненные источники, очистить и привести информацию к единому формату, а затем сформировать тематические витрины под конкретные бизнес-задачи.

Демократизация данных и единая версия правды

Чтобы данные работали, доступ к ним должен быть самообслуживаемым: аналитики и владельцы процессов получают нужные срезы без очереди к IT. Это и есть демократизация данных. Ее цель – единая версия правды: все смотрят на одни и те же цифры, трактуют их одинаково и принимают решения на общей основе.

Но демократизация невозможна без гибкой модели доступа. Одним пользователям нужны все данные, другим – лишь часть.

Современная аналитическая платформа должна гибко управлять доступом и при этом обеспечивать целостность и конфиденциальность информации.

Два пути к аналитике: классика и Agile

Традиционно организации шли по пути классического подхода, который предполагает создание масштабной инфраструктуры – Data Lake или Data Warehouse, где собираются все корпоративные данные.

Сначала строится архитектура, проектируется хранилище, настраиваются ETL-процессы, обеспечивается качество данных. Только после этого данные становятся доступны для аналитики, прогнозирования и построения прикладных решений.

Этот подход логичен и стабилен, но имеет очевидный минус – высокую инерционность. Пока идет проектирование, разработка и тестирование, бизнес-цели могут измениться. Появляются новые источники данных, старые устаревают, и часть инфраструктуры теряет актуальность еще до запуска.

Альтернатива – Agile BI, или гибкий подход к аналитике. Он исходит из принципа: начинать с малого, но действовать быстро.

Вместо того чтобы годами строить идеальную систему, команда берет конкретную бизнес-задачу, например, анализ текучести персонала или прогноз продаж, создает на основе ее решения первый дашборд, запускает его в работу, получает обратную связь и улучшает результат.

Далее процесс повторяется: новая задача – новый дашборд – новый инсайт. Так постепенно формируется целая экосистема аналитических инструментов, где каждый элемент приносит ощутимую пользу.

Главное преимущество этого подхода – скорость получения результата. Информация начинает использоваться практически сразу, а эффект от внедрения измеряется неделями, а не годами.

Agile-метод помогает быстрее проверять гипотезы и адаптировать аналитику под изменяющиеся бизнес-реалии.

«Да, на входе мы получаем меньше, – отмечает Игорь Шабанин, – но за счет того, что данные сразу начинают использоваться, эффект на длинной дистанции значительно выше».

Еще одно преимущество Agile-подхода – возможность децентрализовать управление данными. Вместо единой команды, обслуживающей гигантское хранилище, создаются автономные продуктовые команды, и каждая из них отвечает за свой набор данных и дашбордов.

Это снижает зависимость от единого «узкого горлышка» – BI-отдела, который обычно перегружен запросами и не успевает удовлетворить растущие потребности бизнеса.

Но децентрализация требует правил: единых стандартов качества данных, унифицированных инструментов и общей платформы, на которой все строится. Без этого возникает риск дублирования и хаоса в источниках.

«Фабрика данных» от «Диасофт»: конвейер цифровой аналитики

Независимо от того, какой подход выбирает компания – классический или Agile, платформа управления данными остается ключевым элементом. Именно она обеспечивает:

• сбор и захват данных из разных источников;
• измерение и исправление качества данных;
• расчет витрин и метрик;
• визуализацию и публикацию данных;
• контроль доступа и безопасность.

Для Agile-подхода особенно важно, чтобы платформа была масштабируемой и модульной, то есть позволяла быстро создавать решения, тиражировать их в командах и дорабатывать без сложных согласований.

Так появилась «Фабрика данных» от «Диасофт» – конвейер, который автоматизирует весь цикл работ с данными: от загрузки до готового дашборда.

Ключевые компоненты «Фабрики данных»

Платформа объединяет несколько инструментов, и каждый из них отвечает за свой этап обработки данных:

• Data Flows – управление потоками данных;
• Каталог данных – хранение описания всех источников и атрибутов;
• ETL и Data Streamer – извлечение, трансформация и загрузка информации;
• Система контроля качества – отслеживание корректности, полноты и актуальности данных.

В разработке решения использована концепция low-code – визуальная сборка процессов без написания кода вручную. Это ускоряет внедрение и снижает порог входа.

Умная автоматизация и управление

Но «Фабрика данных» – это не просто инструмент для интеграции и трансформации. В ней реализованы возможности интеллектуального управления процессами.

Для оркестрации потоков данных используется система Digital Q.BPM, которая синхронизирует работу всех сервисов и обеспечивает выполнение процессов без сбоев. Сервис визуализации позволяет создавать интерактивные отчеты и дашборды, понятные не только аналитикам, но и бизнес-пользователям.

Особое внимание уделено взаимодействию с искусственным интеллектом. Платформа использует AI-алгоритмы для оптимизации маршрутов обработки, поиска ошибок и повышения качества данных. Интеллектуальные функции помогают автоматизировать рутинные операции, анализировать аномалии и формировать рекомендации по улучшению процессов.

Работа с данными становится не просто автоматизированной, а по-настоящему умной.

Единый дизайн и удобство работы

Не менее важной частью экосистемы стала единая дизайн-система интерфейсов. Она обеспечивает визуальное и функциональное единство всех инструментов внутри платформы, упрощает обучение пользователей и делает работу с аналитикой интуитивной.

Такой подход особенно ценен для крупных организаций, где десятки команд взаимодействуют с одними и теми же наборами данных, но в разных бизнес-контекстах.

Четыре блока архитектуры решения

Архитектура «Фабрики данных» включает четыре ключевых блока, и каждый из них отвечает за свой этап обработки, формируя единый управляемый поток данных для решения бизнес-задач.

Сбор данных

Этот блок обеспечивает интеграцию с различными источниками информации, и речь здесь не только о стандартных ETL-процессах, но и о готовых коннекторах к популярным системам. Это позволяет подключать корпоративные приложения, базы данных, облачные сервисы или даже простые файлы, например, Excel и CSV, без необходимости вручную настраивать интеграцию.

Такая гибкость особенно ценна для крупных организаций, где данные хранятся в десятках несвязанных систем. Платформа объединяет их в единое пространство, устраняя разрывы и сокращая время, которое раньше уходило на техническую подготовку.

Хранение и описание информации

Здесь ключевую роль играют несколько компонентов: каталог данных, бизнес-глоссарий и система MDM (Master Data Management).

• Каталог данных собирает информацию обо всех источниках и помогает понять, где и какие данные хранятся.
• Бизнес-глоссарий создает общий «язык данных» в компании – единые определения и термины, чтобы аналитики и бизнес-пользователи говорили на одном языке.
• MDM управляет так называемой «золотой записью» – эталонными данными, которые синхронизируются между системами, что устраняет дублирование.

Дополняет этот блок бизнес-ориентированная модель данных, которая помогает выстраивать аналитику не вокруг технических таблиц, а вокруг реальных бизнес-сущностей – клиентов, заказов, продуктов.

Мониторинг и контроль качества данных

Этот блок включает в себя профилирование, статический анализ, проверку корректности и полноты информации. Он особенно важен на этапе подготовки аналитики, когда необходимо убедиться, что данные не содержат ошибок, пропусков или противоречий.

Кроме того, здесь реализован контроль происхождения данных – инструмент, который показывает, как информация проходит путь от источника до отчета. Это помогает отслеживать взаимосвязи, анализировать зависимость показателей и быстро находить ошибки в цепочке обработки.

Доступ к данным

Основная идея блока – сделать информацию максимально доступной для пользователей, обеспечив при этом безопасность и управляемость.

В платформе реализован механизм виртуального доступа, который позволяет извлекать нужные данные из любого источника, не задумываясь о методах физического извлечения. Пользователь получает информацию так, словно она хранится в одном месте, хотя на самом деле она может быть распределена между десятками систем.

Это значительно упрощает функции аналитиков и специалистов по работе с данными, избавляя их от необходимости знать детали архитектуры или особенности конкретных баз.

DataOps: новая ступень зрелости процессов

Главное преимущество «Фабрики данных» – гибкость применения. Она не ограничивается одним сценарием использования и может адаптироваться под разные задачи. С ее помощью можно собрать управленческий дашборд, построить корпоративное хранилище или использовать ее как основу для аналитической архитектуры на модели Data Vault. Система самостоятельно формирует связи между объектами и скрывает техническую сложность «под капотом», позволяя сосредоточиться на логике данных, а не на инфраструктуре.

Кроме того, «Фабрика данных» подходит для подготовки наборов информации, используемых при обучении нейросетей, что делает ее актуальной в проектах, связанных с искусственным интеллектом.

Если в компании уже есть свои хранилища и ETL-процессы, платформа не требует все перестраивать заново. Ее можно интегрировать в существующую экосистему, используя отдельные компоненты, например, каталог данных. Он собирает и описывает всю корпоративную информацию, создавая единое пространство знаний. Это не просто справочник, а инструмент, который помогает выстраивать процессы управления данными, контролировать их качество и происхождение.

Чтобы обеспечить стабильную работу всего конвейера, «Фабрика данных» поддерживает подход DataOps. По аналогии с DevOps, который автоматизирует разработку и поставку приложений, DataOps делает то же самое, но для данных. Это значит, что автоматизируются не только процессы обработки, но и доставка: данные поступают из источников, проходят очистку, валидацию, преобразуются и становятся доступны аналитикам без ручного вмешательства.

Такой подход обеспечивает не только скорость, но и надежность. Оркестрация процессов позволяет встроить «Фабрику данных» в существующую IT-инфраструктуру заказчика, а контроль качества гарантирует, что на выходе бизнес получит корректную и актуальную информацию.

Практический пример: конвейер аналитики по персоналу

Первый шаг – определить источники информации. Для построения дашборда по персоналу в системе «Диасофт» используются данные о количестве сотрудников, увольнениях, приеме и другие HR-показатели.

Перед тем как перейти к визуализации, важно понять, где хранятся данные и как с ними взаимодействовать.

• Прямой доступ к базе данных – подключение напрямую к системам MSSQL или другим хранилищам.
• Работа через API – используется при интеграции с внешними системами;
• Применение «зеркал» или временных таблиц – данные загружаются только на время сеанса.

После этого выполняется настройка подключений, фильтров и расписания обновлений. Система автоматически захватывает метаданные: объекты, атрибуты и связи, добавляя их в каталог данных. Например, группа «Персонал» содержит информацию, загруженную из исходных систем с применением заданных фильтров.

Формирование потока данных

После определения источников и загрузки их описания в каталог выполняется создание потока данных.

В инструменте low-code формируется новый процесс, в котором:

• добавляются объекты из каталога (например, «Сотрудники», «Подразделения»);
• указывается приемник – витрина данных, в которую поступает результат;
• настраиваются фильтры, объединения и преобразования.

Все операции выполняются визуально – компоненты соединяются между собой на схеме.

Далее выполняется мэппинг атрибутов: сопоставление полей исходных таблиц с целевой структурой витрины. Система может выполнить это автоматически по совпадению имен, после чего возможна ручная корректировка.

Автоматическая генерация ETL-процесса

После построения потока система автоматически создает ETL-процесс на основе шаблонов.

Формируется исполняемый сценарий, который:

• инициализирует временные объекты;
• извлекает данные из источников (через SQL-запросы или вызовы API);
• сохраняет их во временную staging-область;
• выполняет преобразования и загружает данные в итоговую витрину.

Большинство этапов выполняется автоматически.

При необходимости допускается написание собственного SQL-кода или скриптов на Python для реализации нестандартных операций.

Создание и визуализация дашборда

Когда витрина данных сформирована, наступает этап создания дашборда.

С помощью инструмента Cousins выполняется визуализация HR-показателей: количество сотрудников, текучесть, структура по подразделениям и другие метрики.

Важно, что дашборд не статичен: при каждом обновлении источников и повторном выполнении ETL-процесса данные автоматически актуализируются.

Прослеживаемость и анализ происхождения данных (Data Lineage)

Завершающий элемент конвейера – анализ происхождения данных.

В «Каталоге данных» можно открыть раздел «Происхождение» и увидеть полный путь:

• из какого источника пришли данные;
• каким ETL-процессом они были обработаны;
• в какую витрину данные попали;
• какие графики на дашборде их используют.

Это наглядный граф зависимостей, который формируется автоматически. В боевых системах Lineage превращается в сложную сеть взаимосвязей, охватывающую десятки источников, процессов и витрин.

Система анализирует SQL-код и артефакты продуктов, выстраивая зависимости без участия пользователя, что обеспечивает прозрачность, контроль качества данных и упрощает аудит.

Результат

Внедрение подобного конвейера данных позволяет добиться следующих результатов:

• Прозрачность и доверие к аналитике – каждый источник и трансформация данных понятны и отслеживаемы.
• Сокращение сроков разработки – использование low-code инструментов ускоряет создание процессов и дашбордов.
• Повышение качества данных – за счет автоматических проверок и контроля на всех этапах обработки.
• Масштабируемость и повторное использование – готовые компоненты и процессы можно быстро адаптировать под новые задачи и расширять без переработки системы.

Итоги

Опыт внедрения «Фабрики данных» в компании «Диасофт» показал, что эффективная работа с информацией невозможна без гибкого, итерационного подхода. Применение Agile к построению аналитических инструментов позволило за 10 месяцев создать около 60 полноценных дашбордов. Каждая итерация давала не просто технический прогресс, а реальный результат. Формат «один спринт – один дашборд» стал стандартом работы, обеспечив быстрый отклик на потребности бизнеса и постоянное развитие аналитической экосистемы.

Главная ценность такого подхода – в практической пользе каждого шага. Каждый спринт приносит конкретный эффект: менеджеры получают новые метрики, аналитики – визуальные инструменты, руководство – точные данные для принятия решений. Архитектура «Фабрики данных» при этом легко масштабируется: к базовым дашбордам можно добавлять новые сервисы: MDM, контроль качества, разграничение доступа, интеграцию с внешними системами.

Постепенное развитие без перестроек с нуля – ключевое преимущество DataOps и Agile.

Каждое новое решение становится продолжением предыдущего, обеспечивая единую, эволюционную инфраструктуру данных.

Итог очевиден: «Фабрика данных» и итерационный подход к аналитике позволяют не просто ускорить цифровую трансформацию, но и сделать ее управляемой.