От 1С к DWH
Курс посвящён построению надежных data pipeline и аналитических витрин при интеграции 1С с корпоративным DWH. Он показывает, как перейти от разрозненных выгрузок и отчетов к современной архитектуре данных с управляемыми конвейерами и прозрачной аналитикой.
Рассматриваются ETL/ELT-подходы, потоковая обработка, CDC, Kafka и orchestration-инструменты (Airflow, Dagster, Prefect). Отдельный акцент сделан на качестве данных, Data Governance, мониторинге и обеспечении надежности пайплайнов.
Курс помогает выстроить устойчивую архитектуру интеграции 1С и DWH, которая масштабируется вместе с ростом бизнеса и аналитических задач.
- Введение: цели проекта и контекст перехода от 1С к DWH
- Основы и терминология данных, пайплайнов и витрин
- Контекст применения: бизнес-цели, KPI и сценарии внедрения
- Архитектурные принципы информационной архитектуры для трансформации данных
- Архитектурные паттерны пайплайнов: ETL, ELT, потоковая обработка
- Интеграционные подходы и протоколы обмена данными: API, очереди, события
- Хранилища данных и вычисления: DWH, Data Lake, Data Lakehouse
- Моделирование данных: звездная и снежная схемы, Data Vault 2.0
- Метаданные, каталоги и управление данными: lineage, политики, stewardship
- Управление качеством данных: профилирование, очистка, валидация
- Безопасность, приватность и комплаенс в пайплайнах данных: доступ, шифрование, аудит и соответствие требованиям
- Управление данными: Data Governance и роль Data Stewardship
- Архитектура витрин: бизнес-витрины, аналитические и операционные витрины
- Пайплайны данных: проектирование конвейеров, обработка событий и пакетная обработки
- Оркестрация и автоматизация: Airflow, Dagster, Prefect; CI/CD для данных
- Инструменты интеграции и платформы: сравнение ETL/ELT инструментов, репозитории кода, тестирование
- Инженерия передачи данных из 1С: извлечение, нормализация, миграционные стратегии
- Транспорт и протоколы: CDC, репликация, Kafka, REST/GraphQL
- Тестирование пайплайнов и данных: юнит-тесты, интеграционные тесты, валидация данных
- Производительность, масштабируемость и надежность: идемпотентность, Exactly-Once, инкрементальные обновления
- Мониторинг и наблюдаемость: метрики, трассировка, логирование и алерты
- Архитектура безопасности и устойчивости: DR, резервное копирование, план восстановления
- Реализация проекта: дорожная карта, MVP и итерации внедрения
- Эксплуатация и операционная модель: поддержка, обслуживание и управление изменениями
- Риски и типовые ошибки: антипаттерны и методы их предотвращения
- Развитие, масштабирование и зрелость архитектуры данных: путь к устойчивому стеку
- Практические кейсы по отраслям: финансы, производство, розница, телеком
- Будущее и тренды: облачные решения, AI/ML в DWH и новые подходы
- Мастер-класс: проектирование пайплайна под условный кейс 1С в DWH
- Сводный чек-лист к реализации курса: ключевые решения и шаги
