Ответ
На моем последнем проекте, который был внутренним сервисом аналитики для крупного ритейлера, клиентами являлись сотрудники других департаментов компании:
- Команда маркетинга и аналитики: Они использовали дашборды на основе наших данных для анализа эффективности рекламных кампаний и поведения пользователей. Их основной инструмент — Power BI, подключавшийся к нашему слою представления данных (Data Mart).
- Data Science-отдел: Они потребляли очищенные и агрегированные данные через специальные API для обучения ML-моделей прогнозирования спроса.
- Разработчики смежных сервисов: Например, команда мобильного приложения интегрировала наш REST API для отображения персональных рекомендаций пользователям.
Пример запроса, который типично выполняла аналитика:
-- Получить ежедневную выручку по регионам за последний месяц
SELECT
region,
DATE(transaction_time) as day,
SUM(amount) as daily_revenue
FROM fact_transactions
WHERE transaction_time >= DATEADD(month, -1, GETDATE())
GROUP BY region, DATE(transaction_time)
ORDER BY day DESC, region;Таким образом, наши клиенты были внутренними бизнес-пользователями и разработчиками, что требовало от нас глубокого понимания их предметной области и построения надежных SLA.