DWH: платформа данных Yandex Cloud

Landing Zone для Data Lake

В Data Lake данные собираются и хранятся в исходном, неструктурированном виде, без предварительной обработки или строгой организации. Такой подход позволяет объединить данные из разных источников и форматов в единую платформу, что удобно для дальнейшей аналитики и построения комплексных бизнес-решений, например — для разработки маркетинговых стратегий.

С помощью технологий Yandex Cloud вы можете создать в облаке Landing Zone — защищённое изолированное пространство, куда удобно безопасно переносить данные любого типа. На этом этапе вы сможете заранее настроить структуру учетных записей, распределить права доступа, спроектировать сетевую архитектуру и заложить основу будущего хранилища данных.

Аналитика данных из Яндекс Метрики

Выгружайте сырые, неагрегированные данные из Яндекс Метрики непосредственно в свой кластер ClickHouse® в Yandex Cloud. Это расширяет ваши аналитические возможности и позволяет создавать нестандартные отчеты, которые недоступны в стандартном интерфейсе Метрики — например, анализировать ecommerce-воронки в разных разрезах или оценивать поведение и удержание новых пользователей. Для визуализации когорт и воронок конверсии вы можете использовать сервис Yandex DataLens.

Обратите внимание: работа с данными из Яндекс Метрики доступна только при наличии активного пакета «Метрика Про».

Real-time аналитика

Собирайте, обрабатывайте и анализируйте данные в режиме реального времени с помощью технологий потоковой передачи данных. В процессе сохраняются только результаты вычислений, а незначимые и лишние данные автоматически отбрасываются. Такой подход позволяет эффективнее использовать ресурсы, ускорять получение аналитики и быстро реагировать на изменения в потоках данных.

Анализ логов

Загружайте аудитные логи уровня управления (Control Plane) в бакет Yandex Object Storage, а затем организуйте их автоматическую и непрерывную доставку в кластер Yandex Managed Service for OpenSearch для оперативного поиска, анализа и построения мониторинга событий безопасности. Такой процесс обеспечивает прозрачность и контроль над всеми действиями с инфраструктурой.

Машинное обучение

Воспользуйтесь готовыми датасетами для обучения ML‑моделей в сервисе DataSphere. Среда разработки JupyterLab и основные пакеты для анализа данных и машинного обучения — такие как TensorFlow, NumPy и другие — уже установлены на виртуальной машине. При необходимости вы можете самостоятельно установить любые дополнительные библиотеки прямо из ноутбука или использовать собственный Docker-образ для максимальной гибкости рабочих процессов.

СУБД под бекенд

Переносите бэкенд на управляемые базы данных Yandex Cloud — такие как PostgreSQL, MySQL®, Yandex StoreDoc, Valkey™ и другие. Это позволит повысить надёжность, автоматизировать обслуживание и упростить масштабирование вашей инфраструктуры.