Построим DWH и аналитику:
цифровизуем продажи и внедрим ИИ
Дата-инженерия для селлеров с оборотом от 100 млн ₽ в год. Собираем данные с Ozon, Wildberries, 1С, MPStats и рекламных кабинетов в единую систему. Ваши аналитики и менеджеры будут работать с актуальными цифрами без ручной агрегации.
Даниил Ковех
Дата-инженер, 6 лет опыта
Работал в KPMG Austria, Uniqa Insurance Group, строил DWH для Prime Kraft (Черноголовка).
Участвовал в десятках проектов от стартапов до крупных производителей. Магистратура Венского Университета Экономики по количественным финансам.
В моей команде работают Senior инженеры из Wildberries и выпускники топ-вузов Европы. Мы не просто пишем код, мы понимаем бизнес-задачи селлеров.
Почему без DWH вы теряете деньги каждый день
Когда оборот превышает 100 млн ₽, Excel перестает справляться. Вы сталкиваетесь с хаосом:
- Нет единой правды. В кабинете Ozon одна сумма, в 1С другая, в таблице менеджера третья.
- Аналитики тратят 80% времени на скачивание и сведение отчетов, а не на поиск точек роста.
- Слепые решения. Вы не видите реальную юнит-экономику с учетом всех комиссий, логистики и рекламы в моменте.
DWH (Data Warehouse) решает это радикально: данные собираются автоматически, хранятся вечно и доступны за секунды.
Управление себестоимостью и маржой
Мы не просто "собираем данные", мы даем финансовый микроскоп для вашего бизнеса.
Детализация P&L по SKU
Разбиваем себестоимость до копейки: закупка, логистика последней мили, комиссии, эквайринг, хранение и участие в акциях. Вы видите реальную чистую прибыль каждого артикула.
Анализ эффективности промо
Показываем, где скидка увеличила массу прибыли, а где загнала товар в убыток. Система подсвечивает "каннибализацию" продаж соседних артикулов.
Аргументы для поставщиков
Имея на руках точную аналитику продаж и маржинальности, вы можете обоснованно требовать скидки от поставщиков, опираясь на факты, а не ощущения.
Три этапа трансформации
Мы строим инфраструктуру, которая превращает хаос в систему.
1. Единое DWH
Собираем данные с маркетплейсов, 1С, ERP и внешних сервисов. Чистим, нормализуем и загружаем в Postgres и ClickHouse.
- Airflow обновляет данные 24/7
- Хранение всей истории изменений
2. BI и Аналитика
Превращаем данные в понятные отчёты. Считаем честную unit-экономику каждого SKU с учетом всех расходов.
- Реальная маржа по товарам
- Дашборды в DataLens / Power BI
3. ML и ИИ-агенты
Прогнозируем спрос и цены. ИИ-агенты анализируют отзывы и контент, подсказывая точки роста.
- Прогноз закупок и неликвида
- Анализ тональности отзывов
Как это работает "под капотом"
Работа с API Ozon и WB
Мы не используем готовые коннекторы, которые ломаются при смене API. Мы пишем собственные отказоустойчивые клиенты. Учитываем Rate Limits (ограничения на частоту запросов), обрабатываем пагинацию и сбои сети. Если API Wildberries отдает ошибку 500, система автоматически повторяет запрос через умные интервалы (Exponential Backoff).
Многослойная архитектура (Bronze → Silver → Gold)
Данные проходят три стадии очистки:
- Bronze: Сырой JSON "как есть" от источника. Ничего не теряем.
- Silver: Очищенные таблицы, удалены дубли, проверены типы данных.
- Gold: Готовые витрины для бизнеса (P&L, Unit-экономика).
Почему Airflow, а не просто скрипты?
Прозрачность и UI
Не нужно читать логи в консоли. В веб-интерфейсе видно всё дерево задач: что загрузилось, что упало, и почему. Зеленое — хорошо, красное — требует внимания.
Умные повторы (Retries)
API маркетплейсов часто сбоят. Airflow сам попробует перезапустить задачу через минуту. Если WB лежит — мы узнаем об этом, но процесс не сломается полностью.
Историчность
Нужно пересчитать данные за январь из-за изменений в API? В Airflow это делается в пару кликов, без магии с параметрами скриптов.
> Target: Top 5 Competitors
> Scanning prices... Done
> Scanning stocks (FBO/FBS)... Done
> Analyzing reviews sentiment... Processing with LLM
Output:
Competitor A: Price -15% (Promo)
Competitor B: Out of Stock
Recommendation: Increase price by 5%
Аналитика конкурентов и отзывов
API маркетплейсов дает данные только по вашим продажам. Чтобы видеть рынок целиком, мы используем RPA (роботов) и ИИ.
- Парсинг конкурентов. Роботы ежедневно собирают цены, остатки и позиции в поиске ваших конкурентов. Вы узнаете первыми, когда они запустят акцию или уйдут в out-of-stock.
- AI-анализ отзывов. LLM читает тысячи отзывов (ваших и чужих), выделяя главные боли клиентов. "Плохая упаковка", "Маломерит", "Быстрая доставка" — всё это превращается в цифры и графики.
Технологический стек
Мы — партнёры Яндекс Облака. Наши архитекторы подберут оптимальное железо и дадут скидку 15–25%. Мы строим решения, которые остаются вашими. Никаких закрытых коробок.
Yandex CloudПример визуализации данных
Распределение FBO/FBS
Покупательская активность (Москва)
Дорожная карта проекта
От первого аудита до полноценной экосистемы данных.
Аудит и План
Неделя 1-2
- • Анализ источников (1С, API)
- • Интервью с заказчиками
- • Техническое задание (ТЗ)
- • Выбор стека (Yandex Cloud)
MVP и Pipeline
Месяц 1
- • Настройка Airflow
- • Загрузка исторических данных
- • Первые витрины данных
- • Базовые дашборды продаж
P&L и Экономика
Месяц 2-3
- • Интеграция всех расходов
- • Расчет Unit-экономики
- • ABC-анализ
- • Сверка с бухгалтерией
AI и Развитие
Месяц 3+
- • Прогнозирование спроса
- • Анализ конкурентов (RPA)
- • Обучение команды
- • Передача в поддержку
Не оставляем вас с "черным ящиком"
Наша цель — чтобы система жила с минимальными затратами. В первый год мы настраиваем всё под ключ, а затем объем задач падает до 200 часов в год (поддержка и обновления).
Остальное время систему могут поддерживать ваши аналитики, которых мы обучим.
Обучение Cursor AI
Мы обучаем сотрудников делать аналитику, отчёты и код при помощи ИИ (Cursor AI, ChatGPT). Я проводил мастер-классы для Альпины, Сбера, KPMG.
В связке с DWH это делает вашу команду значительно продуктивнее.
Частые вопросы
Зачем DWH, если есть Excel?
Excel ломается на больших объемах, не дает истории изменений (что было год назад?), и требует ручного труда. DWH работает автоматически 24/7 и помнит всё.
Сколько времени это займет?
Первые полезные отчёты вы увидите через 2-4 недели. Полный проект занимает 4-8 месяцев. Мы используем заготовленный код для Ozon/WB, что ускоряет старт.
Нужен ли нам штатный дата-инженер?
На этапе разработки — мы берем это на себя. После запуска систему обычно поддерживают аналитики, а инженер подключается точечно (около 200 часов в год).
Готовы навести порядок в данных?
Давайте созвонимся. Разберем ваш кейс, покажем демо наших хранилищ и обсудим, как сэкономить 30% времени вашей команды.