Хранилище данных на Python: всеобъемлющее руководство по проектированию OLAP-систем

В современном мире, управляемом данными, способность быстро анализировать огромные объемы информации – это не просто конкурентное преимущество, а необходимость. Компании по всему миру полагаются на надежную аналитику, чтобы понимать рыночные тенденции, оптимизировать операции и принимать стратегические решения. В основе этой аналитической способности лежат две основополагающие концепции: хранилище данных (DWH) и системы онлайновой аналитической обработки (OLAP).

Традиционно создание этих систем требовало специализированного, часто запатентованного и дорогостоящего программного обеспечения. Однако рост технологий с открытым исходным кодом демократизировал инженерию данных. Лидирует в этом Python, универсальный и мощный язык с богатой экосистемой, который делает его исключительным выбором для создания комплексных решений для работы с данными. Это руководство предоставляет всесторонний обзор проектирования и внедрения хранилищ данных и OLAP-систем с использованием стека Python, предназначенный для глобальной аудитории инженеров, архитекторов и разработчиков данных.

Часть 1: Основы бизнес-аналитики — DWH и OLAP

Прежде чем погружаться в код Python, крайне важно понять архитектурные принципы. Распространенная ошибка — попытка аналитики непосредственно в операционных базах данных, что может привести к низкой производительности и неточным результатам. Именно эту проблему и были призваны решить хранилища данных и OLAP.

Что такое хранилище данных (DWH)?

Хранилище данных — это централизованное хранилище, в котором хранятся интегрированные данные из одного или нескольких разрозненных источников. Его основная цель — поддерживать деятельность в области бизнес-аналитики (BI), в частности, аналитику и отчетность. Думайте об этом как об единственном источнике истины для исторических данных организации.

Оно резко контрастирует с базой данных онлайновой обработки транзакций (OLTP), которая обеспечивает работу повседневных приложений (например, системы оформления заказа в электронной коммерции или бухгалтерской книги банка). Вот краткое сравнение:

• Рабочая нагрузка: OLTP-системы обрабатывают большое количество небольших, быстрых транзакций (чтение, вставка, обновление). DWH оптимизированы для меньшего количества сложных, длительных запросов, которые сканируют миллионы записей (большая нагрузка на чтение).
• Структура данных: базы данных OLTP в значительной степени нормализованы для обеспечения целостности данных и избежания избыточности. DWH часто денормализованы для упрощения и ускорения аналитических запросов.
• Цель: OLTP — для ведения бизнеса. DWH — для анализа бизнеса.

Хорошо спроектированный DWH характеризуется четырьмя ключевыми свойствами, которые часто приписывают пионеру Биллу Инмону:

• Предметно-ориентированный: Данные организованы вокруг основных тем бизнеса, таких как «Клиент», «Продукт» или «Продажи», а не процессов приложения.
• Интегрированный: Данные собираются из различных источников и интегрируются в единый формат. Например, «США», «Соединенные Штаты» и «С.Ш.А.» могут быть стандартизированы в единую запись «Соединенные Штаты».
• Временной вариант: Данные в хранилище представляют информацию за длительный период времени (например, 5–10 лет), что позволяет проводить исторический анализ и выявлять тенденции.
• Неизменяемый: После загрузки данных в хранилище они редко, если вообще, обновляются или удаляются. Они становятся постоянной записью исторических событий.

Что такое OLAP (онлайновая аналитическая обработка)?

Если DWH — это библиотека исторических данных, то OLAP — это мощная поисковая система и аналитический инструмент, позволяющий исследовать эти данные. OLAP — это категория программных технологий, которая позволяет пользователям быстро анализировать информацию, которая была обобщена в многомерные представления, известные как OLAP-кубы.

OLAP-куб — это концептуальное ядро OLAP. Это не обязательно физическая структура данных, а способ моделирования и визуализации данных. Куб состоит из:

• Меры: Это количественные, числовые точки данных, которые вы хотите проанализировать, такие как «Доход», «Продано количество» или «Прибыль».
• Измерения: Это категориальные атрибуты, которые описывают меры, обеспечивая контекст. Общие измерения включают «Время» (Год, Квартал, Месяц), «География» (Страна, Регион, Город) и «Продукт» (Категория, Бренд, SKU).

Представьте себе куб данных о продажах. Вы можете посмотреть на общий доход (мера) по разным измерениям. С помощью OLAP вы можете выполнять мощные операции с этим кубом с невероятной скоростью:

• Срез: Уменьшение размерности куба путем выбора одного значения для одного измерения. Пример: просмотр данных о продажах только за «4 квартал 2023 года».
• Раскройка: Выбор подкуба путем указания диапазона значений для нескольких измерений. Пример: просмотр продаж для «Электроники» и «Одежды» (измерение «Продукт») в «Европе» и «Азии» (измерение «География»).
• Детализация / Свертка: Навигация по уровням детализации в пределах измерения. Детализация переходит от общих сводок к более подробным деталям (например, от «Год» к «Квартал» к «Месяц»). Свертка (или объединение) — это обратное.
• Поворот: Поворот осей куба для получения нового представления данных. Пример: перестановка осей «Продукт» и «География», чтобы увидеть, какие регионы покупают какие продукты, а не какие продукты продаются в каких регионах.

Типы OLAP-систем

Существуют три основные архитектурные модели OLAP-систем:

1. MOLAP (многомерный OLAP): Это «классическая» модель куба. Данные извлекаются из DWH и предварительно агрегируются в собственную многомерную базу данных. Плюсы: Чрезвычайно высокая скорость выполнения запросов, поскольку все ответы предварительно вычислены. Минусы: Может привести к «взрыву данных», поскольку количество предварительно агрегированных ячеек может стать огромным, и это может быть менее гибким, если вам нужно задать вопрос, который не был предусмотрен.
2. ROLAP (реляционный OLAP): Эта модель сохраняет данные в реляционной базе данных (обычно в самом DWH) и использует сложный слой метаданных для преобразования запросов OLAP в стандартный SQL. Плюсы: Высокая масштабируемость, поскольку она использует возможности современных реляционных баз данных, и может запрашивать более подробные данные в режиме реального времени. Минусы: Производительность запросов может быть медленнее, чем у MOLAP, поскольку агрегации выполняются «на лету».
3. HOLAP (гибридный OLAP): Этот подход пытается объединить лучшее из обоих миров. Он хранит агрегированные данные высокого уровня в кубе в стиле MOLAP для скорости и хранит подробные данные в реляционной базе данных ROLAP для анализа детализации.

Для современных стеков данных, построенных с использованием Python, границы размылись. С ростом невероятно быстрых столбчатых баз данных модель ROLAP стала доминирующей и очень эффективной, часто обеспечивая производительность, которая соперничает с традиционными системами MOLAP, без жесткости.

Часть 2: Экосистема Python для хранилищ данных

Почему стоит выбрать Python для задачи, в которой традиционно доминировали корпоративные BI-платформы? Ответ заключается в его гибкости, мощной экосистеме и его способности унифицировать весь жизненный цикл данных.

Почему Python?

• Единый язык: Вы можете использовать Python для извлечения данных (ETL), преобразования, загрузки, оркестровки, анализа, машинного обучения и разработки API. Это снижает сложность и необходимость переключения контекста между разными языками и инструментами.
• Обширная экосистема библиотек: Python имеет зрелые, проверенные библиотеки для каждого этапа процесса, от манипулирования данными (Pandas, Dask) до взаимодействия с базами данных (SQLAlchemy) и управления рабочим процессом (Airflow, Prefect).
• Независимость от поставщика: Python имеет открытый исходный код и подключается ко всему. Независимо от того, находятся ли ваши данные в базе данных PostgreSQL, хранилище Snowflake, озере данных S3 или Google Sheet, существует библиотека Python для доступа к ним.
• Масштабируемость: Python-решения могут масштабироваться от простого скрипта, работающего на ноутбуке, до распределенной системы, обрабатывающей петабайты данных в облачном кластере с использованием таких инструментов, как Dask или Spark (через PySpark).

Основные библиотеки Python для стека хранилища данных

Типичное решение для хранилища данных на основе Python — это не один продукт, а курированная коллекция мощных библиотек. Вот самое необходимое:

Для ETL/ELT (Извлечение, Преобразование, Загрузка)

• Pandas: Стандарт де-факто для манипулирования данными в памяти в Python. Идеально подходит для работы с небольшими и средними наборами данных (до нескольких гигабайт). Его объект DataFrame интуитивно понятен и эффективен для очистки, преобразования и анализа данных.
• Dask: Библиотека параллельных вычислений, которая масштабирует вашу аналитику Python. Dask предоставляет объект параллельного DataFrame, который имитирует API Pandas, но может работать с наборами данных, размер которых превышает объем памяти, разбивая их на фрагменты и обрабатывая их параллельно на нескольких ядрах или машинах.
• SQLAlchemy: Ведущий инструментарий SQL и объектно-реляционный отобразитель (ORM) для Python. Он предоставляет последовательный API высокого уровня для подключения практически к любой базе данных SQL, от SQLite до хранилищ корпоративного класса, таких как BigQuery или Redshift.
• Оркестраторы рабочих процессов (Airflow, Prefect, Dagster): Хранилище данных не создается на основе одного скрипта. Это серия зависимых задач (извлечь из A, преобразовать B, загрузить в C, проверить D). Оркестраторы позволяют определять эти рабочие процессы как направленные ациклические графы (DAG), планировать, отслеживать и повторять их с надежностью.

Для хранения и обработки данных

• Облачные DWH коннекторы: Библиотеки, такие как snowflake-connector-python, google-cloud-bigquery и psycopg2 (для Redshift и PostgreSQL), позволяют беспрепятственно взаимодействовать с основными облачными хранилищами данных.
• PyArrow: Важная библиотека для работы со столбчатыми форматами данных. Она предоставляет стандартизированный формат в памяти и обеспечивает высокоскоростную передачу данных между системами. Это движок эффективного взаимодействия с такими форматами, как Parquet.
• Современные библиотеки Lakehouse: Для расширенных настроек библиотеки, такие как deltalake, py-iceberg, и — для пользователей Spark — собственная поддержка PySpark этих форматов, позволяют Python создавать надежные, транзакционные озера данных, которые служат основой хранилища.

Часть 3: Проектирование OLAP-системы с помощью Python

Теперь давайте перейдем от теории к практике. Вот пошаговое руководство по проектированию вашей аналитической системы.

Шаг 1: Моделирование данных для аналитики

Основой любой хорошей OLAP-системы является ее модель данных. Цель состоит в том, чтобы структурировать данные для быстрого и интуитивно понятного запроса. Наиболее распространенными и эффективными моделями являются схема «звезда» и ее вариант — схема «снежинка».

Схема «звезда» против схемы «снежинка»

Схема «звезда» — наиболее широко используемая структура для хранилищ данных. Она состоит из:

• Центральной таблицы фактов: содержит меры (числа, которые вы хотите проанализировать) и внешние ключи к таблицам измерений.
• Нескольких таблиц измерений: каждая таблица измерений соединена с таблицей фактов одним ключом и содержит описательные атрибуты. Эти таблицы в значительной степени денормализованы для простоты и скорости.

Пример: таблица `FactSales` со столбцами, такими как `DateKey`, `ProductKey`, `StoreKey`, `QuantitySold` и `TotalRevenue`. Она будет окружена таблицами `DimDate`, `DimProduct` и `DimStore`.

Схема «снежинка» — это расширение схемы «звезда», в которой таблицы измерений нормализуются в несколько связанных таблиц. Например, таблица `DimProduct` может быть разбита на таблицы `DimProduct`, `DimBrand` и `DimCategory`.

Рекомендация: Начните со схемы «звезда». Запросы проще (меньше соединений), а современные столбчатые базы данных настолько эффективны при обработке широких денормализованных таблиц, что преимущества хранения схем «снежинок» часто незначительны по сравнению с затратами на производительность дополнительных соединений.

Шаг 2: Построение конвейера ETL/ELT в Python

Процесс ETL — это основа, которая питает ваше хранилище данных. Он включает в себя извлечение данных из исходных систем, преобразование их в чистый и последовательный формат и загрузку их в вашу аналитическую модель.

Давайте проиллюстрируем это простым скриптом Python с использованием Pandas. Представьте, что у нас есть исходный CSV-файл с необработанными заказами.

# Упрощенный пример ETL с использованием Python и Pandas

import pandas as pd

# --- ИЗВЛЕЧЕНИЕ ---
print("Извлечение необработанных данных заказов...")
source_df = pd.read_csv('raw_orders.csv')

# --- ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ---
print("Преобразование данных...")

# 1. Очистка данных
source_df['order_date'] = pd.to_datetime(source_df['order_date'])
source_df['product_price'] = pd.to_numeric(source_df['product_price'], errors='coerce')
source_df.dropna(inplace=True)

# 2. Обогащение данных - Создать отдельное измерение даты
dim_date = pd.DataFrame({
    'DateKey': source_df['order_date'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int),
    'Date': source_df['order_date'].dt.date,
    'Year': source_df['order_date'].dt.year,
    'Quarter': source_df['order_date'].dt.quarter,
    'Month': source_df['order_date'].dt.month,
    'DayOfWeek': source_df['order_date'].dt.day_name()
}).drop_duplicates().reset_index(drop=True)

# 3. Создать измерение продукта
dim_product = source_df[['product_id', 'product_name', 'category']].copy()
dim_product.rename(columns={'product_id': 'ProductKey'}, inplace=True)
dim_product.drop_duplicates(inplace=True).reset_index(drop=True)

# 4. Создать таблицу фактов
fact_sales = source_df.merge(dim_date, left_on=source_df['order_date'].dt.date, right_on='Date')\
                      .merge(dim_product, left_on='product_id', right_on='ProductKey')

fact_sales = fact_sales[['DateKey', 'ProductKey', 'order_id', 'quantity', 'product_price']]
fact_sales['TotalRevenue'] = fact_sales['quantity'] * fact_sales['product_price']
fact_sales.rename(columns={'order_id': 'OrderCount'}, inplace=True)

# Агрегировать до желаемого уровня детализации
fact_sales = fact_sales.groupby(['DateKey', 'ProductKey']).agg(
    TotalRevenue=('TotalRevenue', 'sum'),
    TotalQuantity=('quantity', 'sum')
).reset_index()

# --- ЗАГРУЗКА ---
print("Загрузка данных в целевое хранилище...")
# В этом примере мы сохраним данные в файлы Parquet, высокоэффективный столбчатый формат
dim_date.to_parquet('warehouse/dim_date.parquet')
dim_product.to_parquet('warehouse/dim_product.parquet')
fact_sales.to_parquet('warehouse/fact_sales.parquet')

print("Процесс ETL завершен!")

Этот простой скрипт демонстрирует основную логику. В реальном сценарии вы бы заключили эту логику в функции и управляли ее выполнением с помощью оркестратора, такого как Airflow.

Шаг 3: Выбор и внедрение OLAP-движка

Когда ваши данные смоделированы и загружены, вам понадобится движок для выполнения операций OLAP. В мире Python у вас есть несколько мощных вариантов, в основном следующих подходу ROLAP.

Подход А: Легковесный гигант — DuckDB

DuckDB — это аналитическая база данных в процессе, которая невероятно быстра и проста в использовании с Python. Она может запрашивать DataFrames Pandas или файлы Parquet напрямую с использованием SQL. Это идеальный выбор для небольших и средних OLAP-систем, прототипов и локальной разработки.

Она действует как высокопроизводительный механизм ROLAP. Вы пишете стандартный SQL, а DuckDB выполняет его с чрезвычайной скоростью над вашими файлами данных.

import duckdb

# Подключение к базе данных в памяти или к файлу
con = duckdb.connect(database=':memory:', read_only=False)

# Непосредственно запросить файлы Parquet, которые мы создали ранее
# DuckDB автоматически понимает схему
result = con.execute("""
SELECT
    p.category,
    d.Year,
    SUM(f.TotalRevenue) AS AnnualRevenue
FROM 'warehouse/fact_sales.parquet' AS f
JOIN 'warehouse/dim_product.parquet' AS p ON f.ProductKey = p.ProductKey
JOIN 'warehouse/dim_date.parquet' AS d ON f.DateKey = d.DateKey
WHERE p.category = 'Electronics'
GROUP BY p.category, d.Year
ORDER BY d.Year;
""").fetchdf() # fetchdf() возвращает DataFrame Pandas

print(result)

Подход B: Титаны облачного масштаба — Snowflake, BigQuery, Redshift

Для крупномасштабных корпоративных систем стандартным выбором является облачное хранилище данных. Python легко интегрируется с этими платформами. Ваш процесс ETL будет загружать данные в облачное DWH, а ваше приложение Python (например, информационная панель BI или Jupyter Notebook) будет запрашивать их.

Логика остается той же, что и с DuckDB, но соединение и масштаб отличаются.

import snowflake.connector

# Пример подключения к Snowflake и выполнения запроса
conn = snowflake.connector.connect(
    user='your_user',
    password='your_password',
    account='your_account_identifier'
)

cursor = conn.cursor()

try:
    cursor.execute("USE WAREHOUSE MY_WH;")
    cursor.execute("USE DATABASE MY_DB;")
    cursor.execute("""
        SELECT category, YEAR(date), SUM(total_revenue)
        FROM fact_sales 
        JOIN dim_product ON ...
        JOIN dim_date ON ...
        GROUP BY 1, 2;
    """)
    # Извлечь результаты по мере необходимости
    for row in cursor:
        print(row)
finally:
    cursor.close()
    conn.close()

Подход C: Специалисты по работе в реальном времени — Apache Druid или ClickHouse

Для случаев использования, требующих задержки запросов в субсекунду для огромных потоковых наборов данных (например, аналитика пользователей в реальном времени), специализированные базы данных, такие как Druid или ClickHouse, являются отличным выбором. Это столбчатые базы данных, предназначенные для рабочих нагрузок OLAP. Python используется для потоковой передачи данных в них и запросов к ним через соответствующие клиентские библиотеки или API HTTP.

Часть 4: Практический пример — построение мини-OLAP-системы

Давайте объединим эти концепции в мини-проект: интерактивную информационную панель продаж. Это демонстрирует полную, хотя и упрощенную, OLAP-систему на основе Python.

Наш стек:

• ETL: Python и Pandas
• Хранение данных: файлы Parquet
• OLAP-движок: DuckDB
• Информационная панель: Streamlit (библиотека Python с открытым исходным кодом для создания красивых интерактивных веб-приложений для науки о данных)

Сначала запустите скрипт ETL из Части 3, чтобы создать файлы Parquet в каталоге `warehouse/`.

Далее создайте файл приложения информационной панели, `app.py`:

# app.py - Простая интерактивная информационная панель продаж

import streamlit as st
import duckdb
import pandas as pd
import plotly.express as px

# --- Конфигурация страницы ---
st.set_page_config(layout="wide", page_title="Информационная панель глобальных продаж")
st.title("Интерактивная информационная панель OLAP продаж")

# --- Подключение к DuckDB ---
# Это будет запрашивать наши файлы Parquet напрямую
con = duckdb.connect(database=':memory:', read_only=True)

# --- Загрузка данных измерений для фильтров ---
@st.cache_data
def load_dimensions():
    products = con.execute("SELECT DISTINCT category FROM 'warehouse/dim_product.parquet'").fetchdf()
    years = con.execute("SELECT DISTINCT Year FROM 'warehouse/dim_date.parquet' ORDER BY Year").fetchdf()
    return products['category'].tolist(), years['Year'].tolist()

categories, years = load_dimensions()

# --- Боковая панель для фильтров (Нарезка и детализация!) ---
st.sidebar.header("OLAP фильтры")

selected_categories = st.sidebar.multiselect(
    'Выберите категории продуктов',
    options=categories,
    default=categories
)

selected_year = st.sidebar.selectbox(
    'Выберите год',
    options=years,
    index=len(years)-1 # По умолчанию — последний год
)

# --- Динамическое построение запроса OLAP ---
if not selected_categories:
    st.warning("Пожалуйста, выберите хотя бы одну категорию.")
    st.stop()

query = f"""
SELECT
    d.Month,
    d.MonthName,  -- Предполагая, что MonthName существует в DimDate
    p.category,
    SUM(f.TotalRevenue) AS Revenue
FROM 'warehouse/fact_sales.parquet' AS f
JOIN 'warehouse/dim_product.parquet' AS p ON f.ProductKey = p.ProductKey
JOIN 'warehouse/dim_date.parquet' AS d ON f.DateKey = d.DateKey
WHERE d.Year = {selected_year}
  AND p.category IN ({str(selected_categories)[1:-1]})
GROUP BY d.Month, d.MonthName, p.category
ORDER BY d.Month;
"""

# --- Выполнить запрос и отобразить результаты ---
@st.cache_data
def run_query(_query):
    return con.execute(_query).fetchdf()

results_df = run_query(query)

if results_df.empty:
    st.info(f"Данные не найдены для выбранных фильтров в {selected_year} году.")
else:
    # --- Основные визуализации информационной панели ---
    col1, col2 = st.columns(2)

    with col1:
        st.subheader(f"Ежемесячный доход за {selected_year} год")
        fig = px.line(
            results_df,
            x='MonthName',
            y='Revenue',
            color='category',
            title='Ежемесячный доход по категориям'
        )
        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

    with col2:
        st.subheader("Доход по категориям")
        category_summary = results_df.groupby('category')['Revenue'].sum().reset_index()
        fig_pie = px.pie(
            category_summary,
            names='category',
            values='Revenue',
            title='Общая доля выручки по категориям'
        )
        st.plotly_chart(fig_pie, use_container_width=True)

    st.subheader("Подробные данные")
    st.dataframe(results_df)

Чтобы запустить это, сохраните код как `app.py` и выполните `streamlit run app.py` в вашем терминале. Это запустит веб-браузер с вашей интерактивной информационной панелью. Фильтры на боковой панели позволяют пользователям выполнять операции OLAP «нарезки» и «детализации», а информационная панель обновляется в режиме реального времени, повторно запрашивая DuckDB.

Часть 5: Дополнительные темы и лучшие практики

При переходе от мини-проекта к производственной системе учтите следующие дополнительные темы.

Масштабируемость и производительность

• Используйте Dask для большой ETL: Если ваши исходные данные превышают объем оперативной памяти вашей машины, замените Pandas на Dask в ваших скриптах ETL. API очень похож, но Dask будет обрабатывать внеядерную и параллельную обработку.
• Столбчатое хранилище — это ключ: Всегда храните данные вашего хранилища в столбчатом формате, таком как Apache Parquet или ORC. Это значительно ускоряет аналитические запросы, которым обычно необходимо прочитать только несколько столбцов из широкой таблицы.
• Разделение: При хранении данных в озере данных (например, S3 или локальная файловая система) разделите свои данные на папки на основе часто фильтруемого измерения, например даты. Например: `warehouse/fact_sales/year=2023/month=12/`. Это позволяет механизмам запросов пропускать чтение нерелевантных данных, процесс, известный как «обрезка разделов».

Семантический уровень

По мере роста вашей системы вы обнаружите, что бизнес-логика (например, определение «Активного пользователя» или «Валовой прибыли») повторяется в нескольких запросах и информационных панелях. Семантический уровень решает эту проблему, предоставляя централизованное, последовательное определение ваших бизнес-метрик и измерений. Такие инструменты, как dbt (Data Build Tool), исключительны для этого. Хотя сам по себе это не инструмент Python, dbt идеально интегрируется в рабочий процесс, оркестрируемый Python. Вы используете dbt для моделирования схемы «звезда» и определения метрик, а затем Python можно использовать для оркестровки запусков dbt и выполнения расширенного анализа результирующих чистых таблиц.

Управление данными и качество

Хранилище так же хорошо, как и содержащиеся в нем данные. Интегрируйте проверки качества данных непосредственно в ваши конвейеры ETL на Python. Библиотеки, такие как Great Expectations, позволяют вам определять «ожидания» в отношении ваших данных (например, `customer_id` никогда не должен быть нулевым, `revenue` должна быть между 0 и 1 000 000). Тогда ваша задача ETL может завершиться неудачей или предупредить вас, если входящие данные нарушают эти контракты, предотвращая повреждение вашего хранилища плохими данными.

Заключение: сила подхода с кодом

Python коренным образом изменил ландшафт хранилищ данных и бизнес-аналитики. Он предоставляет гибкий, мощный и независимый от поставщика инструментарий для создания сложных аналитических систем с нуля. Объединив лучшие в своем классе библиотеки, такие как Pandas, Dask, SQLAlchemy и DuckDB, вы можете создать полную OLAP-систему, которая будет масштабируемой и удобной в обслуживании.

Путешествие начинается с твердого понимания принципов моделирования данных, таких как схема «звезда». Оттуда вы можете создавать надежные конвейеры ETL для придания формы вашим данным, выбирать правильный механизм запросов для вашего масштаба и даже создавать интерактивные аналитические приложения. Этот подход с кодом, часто являющийся основным принципом «Modern Data Stack», передает возможности аналитики непосредственно в руки разработчиков и команд обработки данных, позволяя им создавать системы, которые идеально соответствуют потребностям их организации.