एनालिटिक्स पाइपलाइन: PostgreSQL + Python + डैशबोर्ड

हम कुछ समय से MySQL में कच्चे इवेंट डेटा को जमा कर रहे हैं, लेकिन यह वहीं बैठा है — इसके ऊपर कोई वास्तविक एनालिटिक्स नहीं है, और हम यह नहीं बता सकते कि उत्पाद का उपयोग कैसे किया जा रहा है। हम एक पूर्ण एनालिटिक्स पाइपलाइन बनाना चाहते हैं जो इस कच्चे डेटा को ले, इसे PostgreSQL में साफ़ मॉडल टेबल में परिवर्तित करे, और पूरे टीम के लिए सुलभ BI डैशबोर्ड पर प्रमुख मैट्रिक्स प्रदर्शित करे।

मुख्य कार्य एक ETL पाइपलाइन है जो MySQL से डेटा निकालती है, इसे साफ़ और समेकित करती है, और इसे PostgreSQL में लोड करती है, जिसमें इवेंट, उपयोगकर्ताओं और राजस्व का विश्लेषण करने के लिए अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई तथ्य और आयाम तालिकाएँ होती हैं। इसके ऊपर हमें अनुसूचित कार्यों की आवश्यकता है — दैनिक और घंटे के समेकन क्रोन या एयरफ्लो के माध्यम से — और PostgreSQL से जुड़े Grafana या Metabase में एक डैशबोर्ड। हमारे लिए महत्वपूर्ण मैट्रिक्स DAU, MAU, रिटेंशन, ARPU, और फ़नल रूपांतरण हैं, और हमें स्वचालित डेटा गुणवत्ता जांच (पंक्ति गणना और शून्य मान्यता) की भी आवश्यकता है ताकि हम डैशबोर्ड पर भरोसा कर सकें।

स्टैक Python की ओर उन्मुख है, और सब कुछ एक साफ़ स्थानीय वातावरण के लिए Docker Compose के माध्यम से चालू किया जाना चाहिए, ताकि हैंडऑफ़ के बाद हम पाइपलाइन को स्वयं चला और बढ़ा सकें।

घटक:
— 1. ETL — MySQL से निष्कर्षण, रूपांतरण (साफ़ करना, समेकन), PostgreSQL में लोड करना
— 2. डेटा मॉडल — इवेंट, उपयोगकर्ताओं, राजस्व का विश्लेषण करने के लिए तथ्य/आयाम तालिकाएँ
— 3. शेड्यूलर — दैनिक/घंटे के समेकन (क्रोन या एयरफ्लो)
— 4. डैशबोर्ड — PostgreSQL से जुड़े Grafana या Metabase
— 5. KPI — DAU, MAU, रिटेंशन, ARPU, फ़नल रूपांतरण
— 6. डेटा गुणवत्ता नियंत्रण — पंक्ति गणना और शून्य जांच

स्टैक:
— Python 3 (pandas, SQLAlchemy, psycopg2)
— PostgreSQL
— Grafana या Metabase
— स्थानीय तैनाती के लिए Docker Compose