Как построить корпоративное хранилище данных вокруг 1С
Курс посвящён проектированию корпоративного DWH вокруг 1С с учетом современных архитектурных практик и требований к аналитике. Он показывает, как объединить учетные данные, BI, мастер-данные и интеграционные процессы в единую платформу данных.
Внутри — модели данных (Kimball, Inmon, Data Vault), архитектура загрузки данных, построение semantic layer и интеграция с BI-системами. Особое внимание уделяется качеству данных, безопасности, DevOps-практикам и масштабированию хранилища.
Курс помогает создать устойчивую аналитическую архитектуру вокруг 1С, готовую к развитию Lakehouse, AI и data-driven процессов.
- Основы и терминология: данные, метаданные, факты, измерения и качество данных
- Контекст применения: бизнес-область 1С, требования к аналитике и регуляторика
- Архитектура данных: слои, SSOT и контрактная интеграция
- Экосистема 1С: источники данных, форматы и механизмы обмена
- Модели данных для 1С: выбор подхода (Inmon, Kimball, Data Vault)
- Архитектурные паттерны для 1С: единая витрина, лента изменений, data lakehouse
- Размещение данных: on-premises, облако и гибридные решения
- Метаданные и каталог данных: управление словарём данных и бизнес-терминами
- Управление качеством данных: профилирование, очистка, валидация и правила
- Мастер-данные и управление сущностями: MDM в контексте 1С
- Интеграционные технологии: ETL/ELT, конвейеры и потоковые обработки
- Протоколы обмена и API: 1С, JDBC/ODBC, REST, SOAP
- Архитектура загрузки данных: источники, staging, ядро хранилища
- Витрина данных и аналитика: OLAP-кубы, semantic layer и BI-доступ
- Безопасность и соответствие: RBAC/ABAC, шифрование, аудит и регуляторика
- Управление данными и соответствие требованиям: GDPR и защита персональных данных
- Метрики архитектуры: KPI, SLA, RPO/RTO, латентность и качество данных
- Планирование и проектирование: архитектурная дорожная карта и MVP
- Разработка и внедрение: методологии, этапы и критерии готовности
- Миграция и конверсия данных: стратегии переноса и сопоставление структур
- Тестирование и обеспечение качества поставки: тестирование ETL/ELT и производительности
- Эксплуатация и операционная модель: мониторинг, поддержка, обновления
- DevOps и инфраструктура как код: CI/CD для ETL/ELT, управление изменениями
- Управление изменениями и версиями схем: миграции БД, миграционные стратегии
- Масштабирование и эволюция архитектуры: горизонтальное масштабирование и кэширование
- Риски, ограничения и типичные ошибки: анти-паттерны при работе с 1С-хранилищем
- Практические кейсы: отраслевые сценарии и референс-архитектуры
- Практикум: проектирование хранилища вокруг 1С - шаги и артефакты
- Оценка зрелости архитектуры: чек-листы и модели зрелости
- Будущее и развитие: AI/ML в контексте 1С-ориентированного хранилища данных
