Перейти к содержимому

Витрины данных DataGo — готовые таблицы для ваших аналитиков

Cost Data, Sessions, Order Data, User Profile, App & Web, User Path — валидированные витрины поверх raw-данных в вашем ClickHouse. Чистые таблицы, готовые к JOIN и агрегациям. Команда ваших аналитиков работает с ними как с фундаментом — строит отчёты, тестирует гипотезы, ищет точки роста. Сверка источников, дедупликация и склейка web + app + CRM — на стороне DataGo.

Обсудить проект

Зачем витрины, если у нас уже есть raw-данные?

После того как DataGo Streaming, экспорт Метрики и коннекторы доставили raw-данные в ваш ClickHouse — это ещё не готовый источник для дашбордов. Расходы из 20+ кабинетов имеют разные форматы. Заказы из CRM нужно дедуплицировать и обогатить статусами. События web и app нужно склеить через cross-device идентификаторы. Без этого слоя обработки команда аналитиков клиента тратит существенную часть времени на сверки, поиск проблем в источниках и обработку дублей.

Витрины данных DataGo — это L2-слой: валидированные таблицы поверх raw, которые мы строим и поддерживаем. Cost Data сводит расходы в единую структуру. Sessions — сессии пользователей с предрасчитанными атрибуциями (Last Click, LNDC и др.) в тех же строках. Order Data чистит и обогащает заказы. User Profile склеивает cross-device. App & Web объединяет сессии. User Path даёт цепочки касаний. Ваши аналитики работают с готовыми таблицами в одной схеме — без подготовки.

Что делает команда аналитиков с витринами и без витрин

Главное отличие — не в количестве таблиц, а в том, на что команда тратит время.

С витринами DataGo
  • Cost Data уже сведена — расходы JOIN-ятся с конверсиями одним запросом
  • Sessions уже посчитаны — с атрибуциями (Last Click, LNDC и др.) в тех же строках
  • Order Data уже дедуплицирована и обогащена статусами
  • User Profile уже склеен cross-device
  • App & Web уже объединены, User Path готов для атрибуции
  • Аналитики работают с гипотезами и инсайтами — DataGo поддерживает витрины
Без витрин
  • Каждый день — сверки расходов между Я.Директом, VK Ads, MyTarget
  • Поиск проблем в источниках: «почему сегодня нет данных из X?»
  • Дедупликация заказов из CRM, обработка отмен и возвратов руками
  • Склейка web + app + CRM по user_id своими руками
  • Одноразовые SQL-скрипты «на коленке» под каждый отчёт
  • Поиск гипотез и инсайтов — по остаточному принципу

Витрины, которые мы готовим для ваших аналитиков

Реклама

Cost Data

Единая таблица расходов

  • Все рекламные расходы из 20+ источников в одной структуре: date, source, medium, campaign, ad_group, ad_id, cost, impressions, clicks
  • Готова к JOIN с конверсиями и заказами
  • Базис для CPA, ROAS, ROI отчётов
Поведение

Sessions

Сессии с атрибуцией внутри

  • Сессионизация на основе raw-событий — стандартная и Intraday (каждые 1–2 часа)
  • В каждой строке-сессии — несколько колонок-атрибуций сразу: Last Click, LNDC, First Click, Linear, Position-Based и др.
  • Базовые модели — по умолчанию; продвинутые (Funnel-based, Shapley, Markov) — добавляются как доп. колонки по согласованию
  • Витрина-фундамент для всех отчётов по каналам и атрибуции
CRM

Order Data

Валидированные заказы

  • Заказы из CRM/e-com дедуплицированы, обогащены статусами (новый, подтверждён, оплачен, доставлен, возврат)
  • Без one-off обработки отмен и возвратов на стороне аналитика
  • Базис для Sales Funnel, ROPO, e-commerce отчётов
Cross-device

User Profile

Сквозной профиль

  • Один user_id агрегирует касания web, app, CRM
  • Склейка через email, phone-hash, CRM-id
  • Базис для cohort-анализа, retention, LTV
Web + App

App & Web

Объединённые сессии — витрина DataGo (не GA4 App+Web)

  • Web и App сессии связаны по user_id
  • Хронология касаний на разных платформах сохранена
  • Особенно ценно для клиентов с активным мобильным приложением
Атрибуция

User Path

Цепочки касаний

  • Хронологический список всех touch-points для каждого user_id до конверсии
  • Готов для Marketing Path Analysis и моделей атрибуции
  • Базис для понимания «что приводит к покупке»

Не уверены, какие витрины нужны под ваши задачи и как они стыкуются с уже существующим ClickHouse? Разберём на созвоне.

Обсудить проект

Как DataGo помогает в построении Marketing DWH

Три формата сотрудничества — от минимального участия (только сбор данных) до Marketing DWH под ключ. Витрины данных — это средний формат.

01

Только сбор данных

DataGo
Streaming, коннекторы, экспорт Метрики / AppMetrica / AppsFlyer
Ваша команда
Обработка данных, витрины, дашборды

Подходит командам с собственными data-инженерами и BI-экспертизой.

02 вы здесь

Данные, готовые для работы

DataGo
Сбор + обработка (витрины данных, эта страница)
Ваша команда
Дашборды и отчёты поверх готовых витрин

Самый частый сценарий: у клиента есть аналитики, которые хотят строить дашборды сами.

03

Marketing DWH под ключ

DataGo
Сбор + обработка + витрины и дашборды
Ваша команда
Пользуется готовым результатом

Для команд без собственной BI-экспертизы — мы строим конечные отчёты.

Где витрины в Marketing DWH DataGo

Fig. 01 · Типовая схема Marketing DWH DataGo

Нажмите, чтобы открыть в полном размере

Витрины данных — L2-слой между сырыми источниками (L1) и отчётами / атрибуцией (L3).
Типовая схема архитектуры Marketing DWH DataGo
01

Сбор данных (L1)

DataGo Streaming, коннекторы, экспорт Метрики / AppMetrica / AppsFlyer доставляют raw-данные в ClickHouse.

02

Подготовка (L2)

Витрины данных DataGo — Cost Data, Sessions, Order Data, User Profile, App & Web, User Path. Чистые таблицы, готовые для BI.

03

Витрины и отчёты (L3)

Над витринами строятся Performance, ROPO, Медийка, Sales Funnel, SEO и другие отчёты + модели атрибуции.

Кому подходят витрины DataGo?

Подходит

Витрины DataGo имеют смысл, когда:

  • Есть команда аналитиков

    и они хотят строить дашборды сами — но не возиться с подготовкой данных

  • Используете BI-инструмент

    Tableau, Яндекс.DataLens, Metabase, ваш собственный — нужен чистый источник данных в ClickHouse

  • Несколько источников raw-данных

    расходы из 20+ кабинетов, заказы из CRM, события web и app — нужна согласованная модель

  • Cross-device аналитика

    у вас есть и web, и app, и CRM-данные — нужна склейка пользователей

Не подходит

Прямо говорим, когда витрины DataGo не закроют задачу:

  • Готовых дашбордов в SaaS-инструменте хватает

    витрины не дадут ничего сверху — стандартных отчётов в коробке достаточно

Не уверены, ваш ли это случай? Обсудим — подскажем подходящий формат сотрудничества.

Обсудить проект

Частые вопросы

Пять вопросов, которые задают чаще всего. Если вашего здесь нет — обсудим на звонке.

Стандартные ClickHouse-таблицы со схемой, документированной DDL. Перед запуском передаём вашей команде аналитиков описание полей, ключевые join-ключи, примеры запросов. Витрины готовы для прямого подключения из Tableau, Яндекс.DataLens, Metabase или любого другого BI.

Зависит от витрины и raw-источников. Cost Data обновляется суточно (после выгрузок из рекламных кабинетов). Order Data — от минут до суток (в зависимости от частоты обновления CRM). Sessions / User Profile / App & Web — от 1–2 часов до суточно. Точные регламенты обсуждаем при запуске.

Кроме стандартных можем строить кастомные витрины под вашу задачу — например, retention-витрину под специфику бизнеса или sales-funnel под нестандартную CRM. Обсуждаем в рамках проекта.

Витрины — это слой между сырыми данными и отчётами. Это чистые таблицы готовые к JOIN и агрегациям, но не сами дашборды. Дашборды строятся поверх витрин — либо вашей командой, либо нами (см. Marketing DWH под ключ).

Мы строим витрины на своих источниках данных — то есть для запуска витрин нужен наш Streaming, экспорт Метрики / AppMetrica / AppsFlyer или коннекторы на L1.

Сначала подключаем сбор данных, потом строим витрины поверх.

Подготовим витрины данных для ваших аналитиков

Расскажите про текущий стек — какие источники raw-данных, какой BI используете, сколько аналитиков в команде. Подберём набор витрин под ваш случай.

Если сообщите — успеем подготовить первичное предложение к созвону

Текущие основные задачи
Marketing DWH = это
01

Сбор данных

Streaming, Метрика, AppMetrica, AppsFlyer, коннекторы

02 · вы здесь

Витрины данных

Cost Data, Order Data, User Profile, App & Web, User Path

03

Атрибуция

Funnel-based, Shapley, Markov

04

Отчёты

Performance, ROPO, Медийка, SEO и другие