О компании

ООО ДиджиталБайт — аудит данных, DWH и BI для финансового сектора

года

банка

проектов

специалистов

направлений

модулей

Направления экспертизы

🤝 Вход в проект

От встречи до Quick scan — начните без обязательств.

• Установочная встреча (E0)

• Вопросная сессия (E1)

• Quick scan — бесплатная диагностика (E2)

модулей

Наша команда

41 специалистов · 7 ролей

🏗 Архитекторы данных

Проектирование DWH, ревью архитектуры, миграции между платформами

чел.

• Greenplum: MPP-архитектура, distribution keys, партиционирование

• ClickHouse: ReplacingMergeTree, Distributed tables, materialized views

• Oracle: RAC, Exadata, partitioning, AWR

• Data Vault 2.0, Kimball, Medallion Architecture

• Capacity planning, sizing, DR-стратегии

Как мы находим проблемы

8 методов · инструменты · примеры из практики

🎯 Интервью стейкхолдеров

Выявляем боли, ожидания и контекст у ключевых людей: DWH lead, BI lead, бизнес-заказчики, ops.

2–3 дня

длительность

👥 Интервьюируем

• Head of DWH / Data Platform

• BI Lead / Head of Analytics

• Бизнес-заказчик (CFO / CRO / COO)

• DevOps / Infrastructure Lead

• Владелец данных (Data Owner)

❓ Ключевые вопросы

• Какие отчёты чаще всего врут?

• Сколько времени тратится на ручные сверки?

• Когда последний раз DWH не справился?

• Какие данные вы не доверяете?

• Что сломается, если уволится ключевой человек?

🔧 ИНСТРУМЕНТЫ

Miro — визуализация карты болейConfluence — фиксация результатовСтруктурированный шаблон интервью (30 вопросов)

💡 ПРИМЕР ИЗ ПРАКТИКИ

В банке топ-50 за 5 интервью выявили: 3 витрины с ручными корректировками, отсутствие lineage для 2 форм ЦБ, bus factor=1 на ETL.

📦 DELIVERABLE

Карта болей + матрица приоритетов + scope аудита

Как выглядит результат

6 типов отчётов · SQL-доказательства · roadmap

📋 Полный список артефактов по всем 86 модулям →

🔴 Findings Report

Главный deliverable — все findings с приоритетами

PDF/HTML · 30–80 стр. · структурированный

📋 СОДЕРЖАНИЕ

• Executive Summary (1-2 стр.) — для CTO/CDO

• Scope и методология

• Findings по категориям (Critical / High / Medium / Low)

• Каждый finding: описание, SQL-доказательство, impact, рекомендация, effort

• Heatmap: модули × severity

• Roadmap устранения (Quick wins → Medium term → Long term)

🔍 ПРИМЕРЫ FINDINGS

CRITICALРасхождение 340M ₽ между управленч. балансом и формой 101 из-за некорректного ку...

SELECT SUM(amount_rub) FROM mart.balance WHERE dt='2024-01-01' -- 45.2B
SELECT SUM(amount_rub) FROM reg.form_101 WHERE dt='2024-01-01' -- 44.86B
DELTA: 340M ₽ (0.75%)

HIGH15 витрин без единого DQ-теста — ошибки обнаруживаются пользователями в дашборда...

SELECT table_name FROM information_schema.tables
WHERE table_schema='mart' AND table_name NOT IN (SELECT DISTINCT table_name FROM dq.test_results)
-- 15 rows

HIGHBus factor=1 на ETL: весь код в голове одного разработчика, 0 комментариев, 0 до...

SELECT author, COUNT(*) FROM git.commits GROUP BY 1
-- developer_a: 847 commits (94%)
-- developer_b: 53 commits (6%)

Кейсы

7 реальных проектов: проблема → что сделали → результат в цифрах

Все кейсы подробно →

КЕЙС #1

Расхождение управленческого баланса и формы 101 ЦБ на 340M ₽

Банк ТОП-50 · Универсальный банк, 1200 таблиц в DWH, Greenplum, 8 форм ЦБ

6 недель (PKG-F)

PKG-F

⚠ Проблема

Расхождение обнаружено аудиторами Big4. Банк не мог объяснить причину 8 месяцев. Под угрозой — предписание ЦБ. Ручные корректировки перед каждой отправкой формы.

🛠 Что сделали

Построили матрицу сверок (50 пар показателей). Параллельный расчёт обоих контуров. Трассировка SQL через 4 слоя DWH. Обнаружили: курс ЦБ берётся на T-1 вместо T для валютных переоценок.

✓ Результат

Расхождение устранено. 0 ручных корректировок. Автотест: ежедневная сверка с порогом 0.01%. Время расследования любого расхождения: 30 мин вместо 5 дней.

findings

critical

нед. fix

~12M ₽

экономия/год

регуляторнаяreconciliationЦБ

КЕЙС #2

Bus factor = 1. Единственный DWH-инженер уволился, ETL упал на 3 дня

Цифровой банк · Необанк, 400 таблиц, PostgreSQL, 15 аналитиков, нет регуляторки

4 недели (PKG-S + PKG-GOV)

PKG-S

⚠ Проблема

Весь код (47 витрин) написан одним человеком без комментариев. Git есть, но 0 документации. Деплой через pgAdmin. При уходе инженера — 3 дня простоя, бизнес без отчётов.

🛠 Что сделали

За 2 недели: парные сессии с оставшейся командой для документирования бизнес-логики. Data dictionary для 200 таблиц. Настройка CI/CD (GitHub Actions + sqlfluff). dbt tests для 20 критичных витрин. Менторинг junior-разработчика.

✓ Результат

Bus factor = 3. Онбординг нового человека: 3 дня вместо 2 недель. 0 production-инцидентов за 6 мес. после аудита. CI/CD: автодеплой за 5 мин вместо ручного copy-paste.

findings

critical

нед. fix

~8M ₽

экономия/год

bus factorCI/CDдокументация

КЕЙС #3

ECL-модель IFRS 9 в Excel. Аудиторы Big4 дали замечание о невоспроизводимости

Банк ТОП-30 · Розничный банк, 2000+ таблиц, Oracle → Greenplum миграция, МСФО

10 недель (PKG-F + PKG-IFRS)

PKG-F+

⚠ Проблема

ECL для портфеля 50K+ кредитов считается в Excel с VBA (20 вкладок). Один человек знает формулы. Нет version control, нет backtesting. Big4 поставили замечание: 'результат невоспроизводим'.

🛠 Что сделали

Параллельный расчёт ECL в SQL/Python vs Excel — выявили 12 расхождений в формулах. Перенесли модель в DWH (PostgreSQL). Git для version control. Автотесты: PD backtesting, stage migration consistency. Dual-run 3 месяца.

✓ Результат

ECL в DWH: воспроизводимый, версионированный, с audit trail. Замечание Big4 снято. Время расчёта: 45 мин вместо 8 часов. Backtesting PD: автоматический, ежемесячный.

findings

critical

нед. fix

~25M ₽

экономия/год

МСФОECLIFRS 9Big4

КЕЙС #4

PII 2M клиентов в открытом виде. Нет маскировки, нет audit trail

Региональный банк · 200 таблиц, PostgreSQL, 3 формы ЦБ, команда 2 человека

3 недели (PKG-SEC)

PKG-SEC

⚠ Проблема

ФИО, паспорта, СНИЛС, ИНН в 23 таблицах без маскировки. 47 ролей с доступом, включая 15 аналитиков. Нет pgaudit. Проверка Роскомнадзора ожидается через 6 мес.

🛠 Что сделали

PII-сканирование всех таблиц (regex по 10 паттернам). Классификация: обязательные vs избыточные PII. Column-level masking (SHA-256). View-based security. Пересмотр RBAC: revoke excessive privileges. pgaudit для логирования.

✓ Результат

100% PII замаскированы в непроизводственных средах. RBAC: с 47 до 12 ролей. Audit trail: полный. Проверка Роскомнадзора пройдена без замечаний.

findings

critical

нед. fix

~18M ₽

экономия/год

PII152-ФЗбезопасностьRBAC

КЕЙС #5

DQ = 0. Ноль автоматических проверок. 15-20 часов/неделю на расследование ошибок

Банк ТОП-20 · Корпоративный банк, 3000+ таблиц, Greenplum, 50 витрин, 30 аналитиков

6 недель (PKG-DQ)

PKG-DQ

⚠ Проблема

Типичный цикл: аналитик видит аномалию в дашборде → Slack → DWH-команда расследует 2-4 часа. 3-5 раз в неделю. Бизнес не доверяет данным — перепроверяет вручную в Excel.

🛠 Что сделали

DQ Maturity Assessment (Level 1 → target Level 3). Профилирование 50 витрин. 200 DQ-правил в dbt tests. Reconciliation framework (source↔staging, staging↔ODS, ODS↔mart). DQ-дашборд в Grafana. Runbook для каждого типа нарушения.

✓ Результат

DQ score: с 0% до 87% покрытие. Инциденты от бизнеса: с 15/нед до 1/нед. Время расследования: с 3 часов до 15 мин (благодаря lineage). Бизнес начал доверять данным.

findings

critical

нед. fix

~15M ₽

экономия/год

DQreconciliationdbtGrafana

КЕЙС #6

Дашборды грузятся 30-60 секунд. 20 аналитиков теряют по 30 мин/день

Банк ТОП-100 · Универсальный, 600 таблиц, MS SQL, миграция на PostgreSQL

3 недели (PKG-S + PKG-BI)

PKG-S

⚠ Проблема

BI на Superset поверх MS SQL. Full table scan на 500M строк (нет партиций, нет индексов). SELECT * в 12 витринах. CROSS JOIN в 3 чартах. Аналитики ждут, бизнес раздражён.

🛠 Что сделали

pg_stat_statements: ТОП-20 slow queries. EXPLAIN ANALYZE каждого. Индексы на WHERE/JOIN поля. Partitioning (monthly) для 3 таблиц >100M строк. Materialized views для 5 тяжёлых агрегаций. Замена SELECT * на явные списки.

✓ Результат

Среднее время запроса: с 45с до 2.3с (в 20 раз). 0 запросов >10с. Аналитики экономят 200 часов/мес. VACUUM FULL: таблицы уменьшились на 40%.

findings

critical

нед. fix

~6M ₽

экономия/год

performanceBIиндексыпартиционирование

КЕЙС #7

CTO подозревает проблемы, но нет конкретики для обоснования бюджета

Экспресс-диагностика · Банк ТОП-70, 800 таблиц, Greenplum, CTO хочет понять масштаб проблем

2 недели (PKG-QUICK)

PKG-QUICK

⚠ Проблема

CTO пришёл с запросом: 'У нас что-то не так с DWH, но я не могу аргументировать бюджет на полный аудит перед правлением. Нужны конкретные цифры за 2 недели.'

🛠 Что сделали

Quick scan: установочная встреча + интервью с 5 ключевыми людьми + экспресс-анализ архитектуры и SQL. За 10 рабочих дней: 12 findings (3 critical), карта рисков, рекомендация по scope полного аудита.

✓ Результат

CTO получил presentation для правления с конкретными цифрами. Бюджет на полный аудит (PKG-F) утверждён за 1 неделю. Экономия 2 месяца на согласованиях.

findings

critical

нед. fix

Аргумент для бюджета 8.9M ₽

экономия/год

quick scanCTOбюджетправление

Мы vs альтернативы

	Digital Byte	Big 4	Фриланс	In-house
Стоимость аудита DWH	2–5M ₽	8–20M ₽	1–3M ₽	ФОТ команды
Срок (типовой аудит)	4–8 нед	3–6 мес	2–4 нед	нет дедлайна
Экспертиза в банках	Специализация	Широкая	Зависит	Свою знают
Greenplum / ClickHouse / dbt	Глубокое	Oracle-центричны	1–2 технол.	Свой стек
Ответственность	Deliverable по ТЗ	Deliverable	На словах	Нет внешн.
NDA + изолированный контур	✓	✓	слабый	внутренний
Замена специалиста	Быстро	Бюрократия	Искать нового	Долгий найм
Свежий взгляд	✓	✓	✓	✗

Отраслевой benchmark

Выберите тир — покажем профиль и наш fit

ИНФРАСТРУКТУРА

Greenplum / Oracle Exadata / Teradata, 200TB–2PB, 5+ кластеров

КОМАНДА

DWH: 50–150 чел, DBA: 10–25, выделенные команды DQ и DataOps

ИСТОЧНИКИ

15–40 систем-источников (АБС, процессинг, CRM, казначейство, риски, AML, HR, 1С, SWIFT, БККИ и др.)

БЮДЖЕТ

Аудит: 5–15M ₽/проект

5 000–30 000

Таблиц

500–3 000 jobs

ETL

50–200 форм ЦБ

Отчётов

1 000–5 000 BI

Users

ТИПОВЫЕ FINDINGS

Расхождение РСБУ↔МСФО на сотни миллионов, ECL-модели не согласованы между подразделениями, lineage отсутствует для 40%+ витрин, FTP-кривая stale, дублирование логики в 5+ системах

НАШ FIT

PKG-FULL или точечные модули (R1–R6, F1–F6). Субподряд: Architect для архитектурного ревью.

Как мы работаем

Кликните шаг для деталей

Заявка

Вы описываете задачу — по почте, Telegram или на встрече.

1 день

E0: встреча

Знакомство, уточняем scope. Бесплатно.

1–2 ч

E2: quick scan

Смотрим 3–5 витрин, находим первые findings. Бесплатно.

3–5 дн

ТЗ и договор

Фиксируем scope, deliverables, сроки. NDA.

3–5 дн

Работа

Команда работает. Статус каждую неделю.

по модулю

Результат

Презентация findings. Передача deliverables.

1–2 ч

Приёмка

Проверка по checklist. Акт.

1–3 дн

Риски, гарантии и SLA

Quick scan: без обязательств

• Quick scan (E2) — бесплатная экспресс-диагностика: 3–5 витрин, 5–10 findings за 3–5 дней

• Если по результатам мы рекомендуем дальнейшие модули, а вы решаете не продолжать — никаких обязательств

• Quick scan создан, чтобы вы приняли информированное решение на основе реальных данных

• Мы не продаём «кота в мешке» — вы видите качество работы ДО заключения договора

Частые вопросы

Можно начать с одного модуля, а не с пакета?

Да, любой модуль можно заказать отдельно. Пакет — это скидка 15–20% при заказе связанных модулей. Начните с Quick scan (E2, бесплатно) → мы порекомендуем оптимальный набор. Часто клиенты начинают с 1–2 модулей и расширяют scope по результатам.

О компании

Направления экспертизы

Наша команда

Как мы находим проблемы

Как выглядит результат

Кейсы

Мы vs альтернативы

Отраслевой benchmark

Как мы работаем

Риски, гарантии и SLA

Частые вопросы

Что нового

Бесплатная диагностика