[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-data-pipeline":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":150},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":102,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":103,"related":117,"views_count":147,"helpful_yes_count":106,"helpful_no_count":106,"created_at":148,"updated_at":149,"published_at":17},308,"data-pipeline",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"Пайплайн данных","Последовательность шагов, по которой данные двигаются от источника до конечного потребителя — отчёта, модели или системы.","Пайплайн данных — это «производственная линия» для цифр. Один пайплайн забирает заказы из биллинга, очищает их, считает выручку по сегментам и кладёт в витрину аналитики. Другой собирает события мобильного приложения, сводит их в дневные метрики и отдаёт в отчётность и в ML-модель. Хорошие пайплайны работают регулярно и предсказуемо, плохие — ломаются ночью и оставляют команду без свежих данных утром.","\u003Cp>Пайплайн обычно описывают как граф зависимостей: задачи, которые выполняются в определённом порядке. У каждой задачи есть свой код, входные и выходные таблицы, расписание и сигналы об ошибках.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Из чего состоит\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Источник данных: продуктовая база, файлы, API.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Шаги извлечения, преобразования и загрузки.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Оркестратор (Airflow, Dagster, Prefect и подобные), который запускает задачи по расписанию.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Мониторинг и оповещения, чтобы команда узнала о поломках раньше пользователей.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>Что важно\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Идемпотентность: повторный запуск шага не должен дублировать данные и портить картину.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Контроль качества: проверки на пустые значения, дубликаты, расхождения с источниками.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Документация: какие таблицы что значат, кто за них отвечает, как часто обновляются.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Регулярные процессы перемещения данных между системами\u003C\u002Fli>\u003Cli>Аналитика, машинное обучение и отчётность опираются на свежие данные\u003C\u002Fli>\u003Cli>Расчётов становится слишком много, чтобы делать их вручную\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Маленькие разовые задачи — для них достаточно одного SQL-запроса или скрипта\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Раньше команда собирала маркетинговый отчёт вручную: выгружала траты из рекламных кабинетов, склеивала в Excel, добавляла выручку из биллинга и присылала по почте. С запуском пайплайна на Airflow всё это делает оркестратор: каждое утро в 6:00 данные обновляются, дашборд показывает свежие цифры, а команда уже к 9:00 видит окупаемость рекламы (ROAS) по каналам за вчерашний день. Если что-то ломается, в Slack приходит автоматическое уведомление.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Перед запуском нового пайплайна спросите себя: что произойдёт, если он сломается в три часа ночи? Если ответ «мы узнаем об этом от руководителя в обед», добавьте мониторинг и оповещения раньше, чем пайплайн начнёт работать на боевых данных.\u003C\u002Fp>","пайплайн данных, конвейер данных, поток данных, data pipeline","Data Pipeline","Пайплайн данных — что это и из чего состоит | Глоссарий Shtab","Пайплайн данных — последовательность шагов от источника до потребителя. Из чего состоит, зачем нужен оркестратор и мониторинг, где такие процессы ломаются.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},11,"analytics-data","#06b6d4",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Аналитика и данные","Понятия и инструменты работы с данными: виды аналитики, статистические основы, A\u002FB-тестирование, продуктовые метрики, дашборды и BI, инфраструктура данных, качество и управление данными.",[93],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":99},44,"data-engineering","tool","#0F9488",102,{"ru":100},{"title":101},"Инфраструктура данных","П",[104,111],{"id":105,"order":106,"translations":107},1510,0,{"ru":108},{"question":109,"answer":110},"Чем пайплайн отличается от ETL?","\u003Cp>ETL — конкретный вид пайплайна: извлечение, преобразование, загрузка. Пайплайн — более общее понятие: внутри него могут быть и ETL, и ELT, и обработка потоков событий, и подготовка признаков для моделей машинного обучения. Любой ETL — это пайплайн, но не каждый пайплайн — ETL. На практике команды часто называют пайплайном любой регулярный процесс переноса и подготовки данных.\u003C\u002Fp>",{"id":112,"order":61,"translations":113},1511,{"ru":114},{"question":115,"answer":116},"Какой оркестратор выбрать?","\u003Cp>Самый известный — Apache Airflow, его выбирают по умолчанию. Современные альтернативы — Dagster и Prefect: у них удобнее работа с зависимостями данных и с тестированием. Для маленьких задач подойдёт даже планировщик cron, но при росте сложности он быстро становится узким местом: нет истории запусков, нет удобных перезапусков и связей между задачами.\u003C\u002Fp>",{"related":118},[119,126,133,140],{"id":120,"slug":121,"translations":122},305,"etl-elt",{"ru":123},{"title":124,"short_definition":125},"ETL и ELT (загрузка и преобразование данных)","Два подхода к переносу и подготовке данных: ETL — извлечение, преобразование, загрузка; ELT — извлечение, загрузка, преобразование.",{"id":127,"slug":128,"translations":129},306,"data-warehouse",{"ru":130},{"title":131,"short_definition":132},"Хранилище данных (Data Warehouse)","Специализированная база данных, в которой собраны и согласованы данные из разных источников для аналитики.",{"id":134,"slug":135,"translations":136},307,"data-lake",{"ru":137},{"title":138,"short_definition":139},"Озеро данных (Data Lake)","Хранилище сырых данных в исходных форматах: логов, файлов, выгрузок — без жёсткой схемы.",{"id":141,"slug":142,"translations":143},310,"data-quality",{"ru":144},{"title":145,"short_definition":146},"Качество данных","Свойство данных, при котором они полны, актуальны, точны, непротиворечивы и пригодны для принятия решений.",118,"2026-05-11T20:16:07.657294+03:00","2026-05-11T20:16:07.657309+03:00",[151,174,194],{"id":152,"slug":153,"translations":154,"category":159,"tags":162,"letter":172,"cover":17,"updated_at":173,"published_at":17},313,"arpu",{"ru":155},{"title":156,"short_definition":157,"translation_en":158},"ARPU и ARPPU (средняя выручка на пользователя)","ARPU — средняя выручка на пользователя. ARPPU — средняя выручка на платящего пользователя.","ARPU and ARPPU",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":160},{"ru":161},{"title":90,"description":91},[163],{"id":164,"slug":165,"kind":166,"hex":167,"order":168,"translations":169},45,"product-analytics","metric","#5e79ec",103,{"ru":170},{"title":171},"Продуктовая аналитика","A","2026-05-11T20:16:09.534333+03:00",{"id":175,"slug":176,"translations":177,"category":182,"tags":185,"letter":192,"cover":17,"updated_at":193,"published_at":17},304,"bi",{"ru":178},{"title":179,"short_definition":180,"translation_en":181},"Business Intelligence (бизнес-аналитика)","Совокупность процессов и инструментов сбора, хранения и визуализации данных для принятия деловых решений.","Business Intelligence (BI)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":183},{"ru":184},{"title":90,"description":91},[186,189],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":187},{"ru":188},{"title":101},{"id":164,"slug":165,"kind":166,"hex":167,"order":168,"translations":190},{"ru":191},{"title":171},"B","2026-05-11T20:16:06.204990+03:00",{"id":195,"slug":196,"translations":197,"category":202,"tags":205,"letter":209,"cover":17,"updated_at":210,"published_at":17},312,"dau-wau-mau",{"ru":198},{"title":199,"short_definition":200,"translation_en":201},"DAU, WAU, MAU (активная аудитория за день, неделю и месяц)","Количество уникальных активных пользователей за день, неделю и месяц соответственно.","DAU \u002F WAU \u002F MAU",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":203},{"ru":204},{"title":90,"description":91},[206],{"id":164,"slug":165,"kind":166,"hex":167,"order":168,"translations":207},{"ru":208},{"title":171},"D","2026-05-11T20:16:09.166914+03:00"]