Что такое витрина данных (Data Mart) и зачем она бизнесу

Когда данные изолированы в разных системах, бизнес сталкивается с типовыми последствиями.

1. Несогласованные показатели

Выручка может считаться по отгрузке, по оплате или по закрытым сделкам. Каждая методика корректна внутри своей системы, но для управленческой аналитики требуется единое определение. В результате совещания начинаются с обсуждения формул, а не действий.

2. Невозможность корректно рассчитывать сквозные метрики

Маржинальность, LTV, ROMI, unit-экономика требуют объединения данных из нескольких источников. Без централизованной модели это означает:

• ручные выгрузки;

• сведение данных в Excel;

• согласование методик;

• повторную проверку расчётов.

Процесс становится трудоёмким и нестабильным.

3. Потеря скорости принятия решений

Пока данные собираются и сверяются, рынок меняется. Компания реагирует с опозданием.

Что такое витрина данных (Data Mart)

Витрина данных (Data Mart) — это прикладной аналитический слой внутри хранилища данных (Data Warehouse), предназначенный для решения конкретных управленческих задач.

Главная идея витрины — консолидировать данные из разных предметных областей (продажи, затраты, лиды, платежи) и на их основе получить производные показатели, которые напрямую нигде не связаны.

Например, чтобы рассчитать ROMI, нужно одновременно посмотреть на затраты на рекламу (маркетинг) и на выручку с привлечённых клиентов (продажи + финансы). В рамках одной системы такой расчёт сделать нельзя. Витрина позволяет это сделать легко и воспроизводимо.

Витрина:

• объединяет данные из 1С, CRM, финансовых и других систем;

• фиксирует единые правила расчёта показателей;

• структурирует данные для BI и аналитических инструментов.

Важно разграничивать понятия:

• витрина данных — это модель данных и бизнес-логика;

• BI — это инструмент визуализации.

Если логика расчётов находится в BI-отчётах, возникает риск появления нескольких версий показателей. Если расчёты централизованы в витрине, цифры остаются согласованными во всех отчётах.

Как устроена витрина данных

Чтобы понять суть витрины, представьте стеллаж в магазине. На разных полках лежат разные товары: на одной — конфеты, на другой — печенье, на третьей — паста. Но у всех товаров есть общие характеристики: срок годности, цена, производитель.

Так и в витрине данных: на разных «этажах» могут находиться продажи, затраты, лиды. У них есть общие измерения — дата, подразделение, продукт, клиент. Именно благодаря этим сквозным «биркам» данные из разных полок можно сопоставлять и получать новые показатели.

Витрина — стеллаж, где всё разложено по полкам и готово к использованию. Не нужно бегать по разным складам (системам) и пытаться соединить несоединимое — всё уже рядом.

В чём ценность витрины для бизнеса

1. Единая версия правды

Когда данные разных систем сведены в единую модель, все подразделения видят одну и ту же картину. Выручка, маржинальность, конверсия считаются одинаково для всех. Исчезают споры о методиках — обсуждаются действия. Компания начинает двигаться в одном направлении.

2. Сквозные метрики, которые невозможно получить иначе

Витрина связывает данные из разных систем: продажи с затратами, лиды с оплатами, маркетинг с выручкой. Только так появляются реальные ROMI, LTV, маржинальность продукта с учётом всех расходов. Это не «расчёты ради расчётов», а ответы на ключевые вопросы бизнеса.

3. Скорость и качество решений

Аналитика, которая раньше занимала дни, теперь доступна за минуты. Руководитель видит актуальные показатели в дашборде и может быстро среагировать на изменения рынка. Данные перестают быть просто учётом и начинают приносить деньги.

Архитектурное место витрины в Data Warehouse

Типовая архитектура аналитической системы включает несколько слоёв:

• Raw — хранение данных в исходном виде.

• ODS — очистка, устранение дублей, согласование справочников.

• Data Mart — прикладные модели под управленческие задачи.

• BI — визуализация и потребление данных.

Именно на уровне Data Mart происходит главное: данные из разных предметных областей — продажи, затраты, лиды, платежи — объединяются в одной модели. Это позволяет рассчитывать сквозные метрики (ROMI, LTV, маржинальность продукта), которые невозможно получить внутри одной системы.

Здесь же фиксируются единые правила расчёта, но это не самоцель, а необходимое условие для того, чтобы показатели были согласованными. Главный результат — появление производных показателей, которые напрямую не связаны в источниках, и единая версия правды для всех подразделений.

Прослеживаемость данных (data lineage) относится ко всему хранилищу, а не только к витрине. Она позволяет отследить путь данных от источника до финального отчёта, что критично для доверия к цифрам.

Как строится витрина данных на практике

Проектирование витрины начинается не с таблиц, а с управленческого запроса.

1. Формулируется цель

Какие решения должен принимать руководитель? Какие показатели для этого необходимы? Часто сначала создаётся прототип дашборда — это помогает определить структуру будущей модели.

2. Определяется структура данных

Факты: продажи, затраты, платежи, лиды.
Измерения: дата, клиент, продукт, канал, подразделение.
Также определяется уровень детализации — транзакционный или агрегированный.

3. Организуется интеграция данных

Ключевой этап — стабильная и производительная выгрузка данных из источников. Для автоматизированной выгрузки из 1С применяется Экстрактор 1С. Он обеспечивает:

• инкрементальную загрузку (только изменения);

• многопоточную обработку для сокращения времени обновления.

Это позволяет выстроить предсказуемый и масштабируемый процесс загрузки данных в хранилище.

4. Выполняется подготовка и трансформация

После загрузки данные необходимо очистить, согласовать и объединить. Для этого используется Denvic Visual Transformer (DVT) — визуальная среда подготовки данных. DVT позволяет:

• формировать ODS-слой;

• очищать и объединять данные без сложного программирования;

• проектировать и собирать витрины данных;

• обеспечивать контроль качества и воспроизводимость трансформаций.

На этом этапе фиксируются правила расчёта показателей и формируется единая версия правды.

5. Настраивается обновление и подключение BI

Готовая модель передаётся в BI-систему. Настраивается регулярная загрузка и контроль корректности показателей.

Детализация и производительность

Витрина может быть:

• детальной — с возможностью анализа до уровня документа;

• агрегированной — для ускорения аналитических запросов.

Выбор зависит от объёма данных и управленческих задач. При необходимости создаются несколько витрин под разные сценарии анализа.