Архитектура DWH в e-commerce

Источники данных           ETL/ELT         DWH                 Активация
─────────────────         ─────────       ──────────          ──────────────
Сайт (события)    ──→
CRM               ──→  Трансформация →   Снежинка /          Дашборды
ERP / 1С          ──→  Очистка      →   BigQuery /          ML-модели
POS-кассы         ──→  Агрегация    →   ClickHouse          Сегменты
Реклама           ──→                    Snowflake           Отчёты

Популярные DWH-решения для e-commerce

Решение Сильные стороны Для кого
Google BigQuery Масштабируемость, ML-интеграция Google-экосистема
ClickHouse Real-time аналитика, open-source Высоконагруженные сайты
Snowflake Простота, data sharing Средний и крупный бизнес
Yandex DataLens + CH Российский стек, интеграция с Метрикой E-commerce в РФ
Amazon Redshift AWS-экосистема AWS-инфраструктура

Как DWH поддерживает ML-персонализацию

DWH хранит:          ML-модели обучают:       Результат:
─────────────        ──────────────────       ──────────────
Транзакции      →    Churn Prediction    →    Churn Score / пользователь
Поведение       →    Affinity Model      →    Аффинити-профиль
RFM-признаки    →    LTV Prediction      →    Прогноз LTV
Сессионные      →    Next Best Product   →    Персональная рекомендация

Экспорт предсказаний из DWH → в CDP → в платформу персонализации выполняется через ETL-пайплайны.