Skip to content

Учебный проект по курсу “Системная аналитика DWH”, онлайн-школа T1

Notifications You must be signed in to change notification settings

be17happy/Data-Warehouse-Design-Banking-Domain

Repository files navigation

Учебный проект по курсу “Системная аналитика DWH”, онлайн-школа T1

Описание проекта

Проект моделирует хранилище данных крупного банка, предоставляющего финансовые услуги для частных лиц (Retail) и малого/среднего бизнеса (SME). Основная цель — разработать архитектуру хранилища, включающую концептуальную, логическую и аналитическую (витринную) модели, а также определить потоки данных и трансформации между слоями (S2T).

Проект состоит из трёх этапов, каждый из которых отражает отдельный уровень проектирования DWH.

Структура проекта

1️⃣ Conceptual_&_Logical_Model_DWH_Banking.pdf Этап 1. Анализ предметной области и построение моделей данных

•	Разработана концептуальная модель, описывающая основные сущности банковской системы: клиент, банковский продукт, счет, транзакции, каналы взаимодействия.
•	Построена логическая модель с нормализацией до 3НФ.
•	Описаны предположения и допущения, использованные при проектировании.
•	Инструменты: Draw.io, ERD, нормализация, DWH fundamentals.

2️⃣ Star_Schema_&_S2T_Mapping.pdf Этап 2. Проектирование аналитической модели (витрины)

•	Построена снежинка (Snowflake) для анализа количества клиентов и продуктов в разрезе канала, продукта и даты (granularity — день).
•	Реализована возможность агрегации данных по месяцам, кварталам, годам.
•	Добавлена поддержка отслеживания изменений условий по продуктам (SCD Type 2, например изменение процентной ставки).
•	Подготовлен S2T-документ, описывающий соответствие между 3НФ и витриной.

3️⃣ Data_Flows_Design_&_ETL_Pipeline.pdf Этап 3. Проектирование потоков данных и ETL-архитектуры

•	Описана схема потоков перемещения данных из источников в хранилище.
•	Обоснован порядок загрузки данных в таблицы хранилища (staging → core → marts).
•	Для каждого потока данных:
•	Определён метод извлечения (Extract)
•	Перечислены ключевые преобразования (Transform)
•	Подробно описаны структуры и правила загрузки (Load) в формате S2T Mapping.

Используемые технологии и подходы

•	Моделирование: Draw.io / ERD
•	Хранилища данных: 3NF, Star/Snowflake Schema
•	Процессы: ETL, SCD Type 2, Data Flows, S2T Mapping
•	Предметная область: банковские продукты, клиенты, счета, транзакции

Результат

Проект демонстрирует навыки системного анализа и проектирования DWH, включая:

•	построение многослойной архитектуры (3NF → Snowflake → Data Mart),
•	разработку S2T-документов,
•	понимание логики загрузки и трансформаций данных,
•	анализ и моделирование предметной области в банковском секторе.

About

Учебный проект по курсу “Системная аналитика DWH”, онлайн-школа T1

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published