Есть ли у вас опыт работы с витринами данных?

Да, у меня есть опыт проектирования и разработки витрин данных. В моей практике это включало:

• Проектирование и реализацию витрин на основе требований аналитиков и бизнес-пользователей. Я работал с инструментом dbt (data build tool), где описывал трансформации, зависимости и документацию в виде кода.
• Оптимизацию SQL-запросов для формирования витрин: устранение Nested Loops, правильное использование оконных функций и индексов для сокращения времени выполнения.
• Организацию инкрементального обновления (incremental load) витрин, чтобы не пересчитывать исторические данные целиком. Например, в dbt это реализуется через макрос is_incremental() с фильтрацией по полю-метке времени.
• Пример структуры dbt-модели для витрины:

-- models/marts/marketing/customer_funnel.sql
{{ config(
    materialized='incremental',
    unique_key='session_id',
    incremental_strategy='merge'
) }}

with session_events as (
    select * from {{ ref('stg_web_events') }}
    {% if is_incremental() %}
    where event_time > (select max(event_time) from {{ this }})
    {% endif %}
)

select
    session_id,
    user_id,
    min(event_time) as session_start,
    max(event_time) as session_end,
    count_if(event_type = 'page_view') as page_views,
    bool_or(event_type = 'purchase') as converted
from session_events
group by 1, 2

Основная цель — предоставить бизнесу согласованный, очищенный и готовый к анализу слой данных.