Хранилище данных (DWH) – фундамент любой data driven-компании, источник обработанных данных для аналитиков и платформа для расчета метрик и показателей, вместилище накопленной информации по всем источникам внутри компании. Но что, если одним из источников данных будет само DWH – та информация, которая создается в процессе работы пользователей с хранилищем? На базе этой простой и даже очевидной идеи можно реализовать огромный пласт интересных и практически полезных решений.

В своем условно разбитом на три части докладе я покажу, как в Яндекс.Go покрыли работу пользователей (более 500, DAU 200) с данными (2Пт в YT и 0.5Пт в GP в пределе) в DWH и какую практическую пользу мы из этого извлекли.

В первой части кратко расскажу про хранилище Яндекс.Go – архитектурно классическое во многих смыслах – и заострю внимание на некоторых его особенностях, например, специфике детального слоя или нашем инструментарии.

Затем перейду к реализации metaDWH как еще одного набора процессов внутри DWH и покажу, что это легко реализуется в любом хранилище.

В основной части доклада рассмотрю реализованные нами практические примеры применения metaDWH:
- создание системы метрик и отчетности по использованию DWH;
- постановка и отслеживание KPI продуктовым командам DWH;
- оценка качества доменов данных по разнообразным критериям;
- оптимизация хранения данных в детальном слое;
- и многое другое.