Облачное хранилище данных на Snowflake/BigQuery с dbt

Я строю облачные хранилища данных, которым ваши аналитики смогут доверять без оговорок. Работаю на Snowflake или BigQuery, а ядром всей логики делаю dbt. Провожу вас от разрозненных источников к единому надёжному хранилищу: проектирую загрузку, описываю трансформации, выношу чистый семантический слой, настраиваю оркестрацию и подключаю всё это к вашему BI. На выходе вы получаете не свалку разовых скриптов, а версионируемую, покрытую тестами и документированную платформу, в которой новый инженер разберётся в первый же день.

Мой подход намеренно спокойный и предсказуемый. Сырые данные попадают в staging без сюрпризов, затем проходят через слои моделей dbt, где каждое бизнес-правило живёт в одном месте. Я пишу тесты на то, что не должно ломаться никогда, проверки свежести на то, что обязано оставаться актуальным, и выстраиваю прозрачный lineage: по любой цифре видно, откуда она взялась. Меня можно позвать и на проект с нуля, и на спасение хранилища, трогать которое уже никто не решается: сроки и объём фиксирую заранее, сверяю цифры со старой логикой и передаю всё с документацией, чтобы платформой владела ваша команда.

Что обычно входит в работу:
— Загрузка из баз, API и файлов в Snowflake или BigQuery
— Слои моделей dbt: staging, витрины и семантический слой
— Тесты данных, проверки свежести и документация по колонкам
— Оркестрация, оповещения и чистые подключения к BI