Технический блог про ETL, Data Engineering, Big Data и OSINT: практические разборы, архитектурные заметки, инструменты и кейсы из реальной работы от компании ETLdata.ru
Kimball удобен там, где бизнес хочет быстро получить понятные витрины, а сущности и показатели относительно стабильны. Это “модель для потребления”, которая делает аналитику доступной и предсказуемой.
История в данных нужна почти всегда, но часто её начинают “добавлять потом”, когда уже поздно и дорого.
Одна из типовых ошибок — пытаться посадить BI напрямую на хабы, линки и сателлиты.
Data Vault хорошо работает там, где источников много и они меняются чаще, чем успевает обновляться документация. Его ценность не в том, что он “красивее” других подходов, а в том, что он снижает стоимость изменений.
В DWH можно бесконечно спорить о структуре и стиле моделирования, но на практике доверие держится на стабильных определениях.
Витрина редко проваливается потому, что она “не по учебнику”. Чаще она проваливается потому, что ей неудобно пользоваться.
Одна из самых неприятных категорий проблем — это тихие изменения форматов и распределений, которые не ломают пайплайн технически, но ломают смысл данных.
Проблема доверия к BI почти всегда начинается не с визуализации, а с качества входных данных. Дашборд может быть идеально собран, но если данные не обновились вовремя, пришли не в полном объёме или задублировались, цифры будут выглядеть правдоподобно и при этом вводить в заблуждение.
В данных неизбежны ситуации, когда нужно «переиграть» обработку: исправили баг в нормализации, поменяли правило дедупа, добавили справочник или обнаружили, что источник тихо изменил формат.
Когда источников становится больше пары, попытка загрузить всё сразу в «финальную таблицу» начинает ломать систему. Внешние данные меняют форматы, внутренние системы обновляются, появляются пропуски и дубли, а команда вынуждена чинить это прямо в витрине, рискуя аналитикой.