Data Platform для 1С: Lakehouse и семантический слой
Курс раскрывает подходы к построению современной data platform для 1С на базе Lakehouse-архитектуры и семантического слоя. Он показывает, как объединить учетные данные, потоковые загрузки и BI-аналитику в единую управляемую платформу.
Внутри — архитектура хранения данных, ETL/ELT-процессы, работа с Parquet, Delta Lake и Iceberg, а также управление метаданными и бизнес-глоссарием. Особое внимание уделяется построению semantic layer, self-service BI и интеграции 1С с современным data stack.
Курс помогает выстроить масштабируемую платформу данных для 1С, готовую к развитию аналитики, AI и data-driven процессов.
- Введение и цель курса
- Терминология: что такое Lakehouse, semantic layer, 1С и др.
- Контекст применения: бизнес-сложности и требования 1С к дата-платформе
- Архитектура данных в современном предприятии: ознаки, принципы
- Lakehouse как интеграционная модель для 1С
- Архитектурные принципы обработки данных: ETL vs ELT, streaming vs batch
- Хранилище и вычисления: данные слои, метаданные, кэш
- Протоколы доступа и обмена данными: JDBC/ODBC/REST/gRPC, API-интерфейсы 1С
- Форматы данных и хранение: Parquet, ORC, Delta Lake, Iceberg
- Data Platform для 1С: Lakehouse и семантический слой. Инструменты и платформы: оркестрация, pipelines, DBT, Spark, 1С коннекторы
- Метаданные, каталог и глоссарий данных
- Метрики качества данных и управляемость данных
- Менеджмент данных и безопасность: доступ, шифрование, аудит, compliance
- Архитектурные паттерны интеграции 1С с lakehouse
- Модели данных в Lakehouse: факты, измерения, временные таблицы
- Семантический слой: цели, структура, метрики и бизнес-глоссарий
- Управление семантическим слоем и метаданными: lineage, versioning
- Нормализация vs денормализация; SCD и Slowly Changing Dimensions
- Модели времени и временных рядов для 1С
- Миграционные стратегии: как переходить к Lakehouse без риска
- Реализация проектов: этапы, роли, команды
- Инфраструктура как код и операционные практики
- Мониторинг, наблюдаемость и управление эксплуатацией
- Тестирование данных и качество в pipeline
- Риски, ограничения, типовые ошибки и способы их снижения в Data Platform для 1С - Lakehouse и семантический слой
- Кейсы внедрения: налог, торговля, склад, производство
- Эволюция платформы: масштабирование, компетенции команды, зрелость
- Управление затратами и экономическая эффективность
- Путь к самостоятельной аналитике: self-service BI в контексте lakehouse
- График внедрения: дорожная карта и горизонты
