Тарифы
Блог
Сервисы
Сквозная аналитика
Выгрузка и загрузка данных из разных систем
Загрузка расходов
Загружайте рекламные расходыв Google Analytics и Яндекс Метрику
Leads
Автоматизация экспорта лидов
из рекламных кабинетов
из рекламных кабинетов
Аудитории
Автоматизация загрузки аудиторий
в рекламные кабинеты
в рекламные кабинеты
Data Backup
Миграция данных
из Google BigQuery в ClickHouse
из Google BigQuery в ClickHouse
Контакты
Использование Data Lake для комплексного хранения и анализа маркетинговых данных
14 июля 2025
Введение
Представьте, что вы стоите на берегу огромного озера. Вода в нём чистая, прозрачная, и вы видите, как в неё впадают сотни ручьёв и рек. Каждый ручей – это поток данных: из социальных сетей, рекламных платформ, CRM-систем, веб-аналитики и даже видео- и аудиоматериалов. Это озеро – Data Lake, современное хранилище данных, которое позволяет вам не только собирать, но и гибко анализировать всю эту информацию. В мире маркетинга, где данные стали новым золотом, такое озеро – настоящий клад для тех, кто умеет им пользоваться.
Но почему именно Data Lake? В отличие от традиционных хранилищ данных, таких как Data Warehouse, где информация предварительно очищается и структурируется, Data Lake позволяет хранить данные в их исходном виде. Это как если бы вы могли сохранить воду из всех ручьёв в её естественном состоянии, а уже потом решать, как её использовать: для питья, полива или создания энергии. Такая гибкость особенно важна для маркетинга, где данные поступают из множества источников и в самых разных форматах.
В этой статье мы подробно разберём, как работают хранилища Data Lake, чем они отличаются от других решений и какие уникальные преимущества они предлагают для хранения маркетинговых данных.
Но почему именно Data Lake? В отличие от традиционных хранилищ данных, таких как Data Warehouse, где информация предварительно очищается и структурируется, Data Lake позволяет хранить данные в их исходном виде. Это как если бы вы могли сохранить воду из всех ручьёв в её естественном состоянии, а уже потом решать, как её использовать: для питья, полива или создания энергии. Такая гибкость особенно важна для маркетинга, где данные поступают из множества источников и в самых разных форматах.
В этой статье мы подробно разберём, как работают хранилища Data Lake, чем они отличаются от других решений и какие уникальные преимущества они предлагают для хранения маркетинговых данных.
Что такое Data Lake и чем оно отличается от других решений?
Data Lake (озеро данных) – технология относительно новая. Термин ввел в 2011 году Джеймс Диксон, CTO компании Pentaho, сравнив хранилище с озером, куда беспрепятственно стекаются данные из самых разных источников. В отличие от Data Warehouse (DWH), где информация предварительно очищается, нормализуется и сохраняется в строго структурированном виде, Data Lake позволяет хранить данные «как есть» – в их неструктурированном состоянии.
Такой подход ценен для задач, где необходима гибкость в работе с данными, от поиска нестандартных паттернов до обучения моделей машинного обучения. Например, маркетолог может использовать Data Warehouse, если ему нужно построить отчёт в Power BI по продажам в разбивке по неделям и регионам на основе чистых, проверенных данных. А вот Data Lake больше подойдёт, если ваша задача – загрузить большие объёмы «сырых» данных из соцсетей, веб-аналитики или видео, чтобы сегментировать аудиторию или обучить модель, предсказывающую отток клиентов.
Data Lake обеспечивает возможность «нырять» в данные в их изначальном виде и находить в них взаимосвязи, которые часто теряются при преждевременной очистке. Это делает технологию особенно полезной для маркетинга, где ценится глубина, скорость и разнообразие анализа.
Такой подход ценен для задач, где необходима гибкость в работе с данными, от поиска нестандартных паттернов до обучения моделей машинного обучения. Например, маркетолог может использовать Data Warehouse, если ему нужно построить отчёт в Power BI по продажам в разбивке по неделям и регионам на основе чистых, проверенных данных. А вот Data Lake больше подойдёт, если ваша задача – загрузить большие объёмы «сырых» данных из соцсетей, веб-аналитики или видео, чтобы сегментировать аудиторию или обучить модель, предсказывающую отток клиентов.
Data Lake обеспечивает возможность «нырять» в данные в их изначальном виде и находить в них взаимосвязи, которые часто теряются при преждевременной очистке. Это делает технологию особенно полезной для маркетинга, где ценится глубина, скорость и разнообразие анализа.
Сравнение Data Warehouse и Data Lake (источник: sap.com)
Еще одна система – Data Mart (витрина или банк данных) – это как небольшой пруд структурированных данных, предназначенный для конкретного отдела компании, например, маркетинга или финансов.
А в начале 2020-х появился гибридный подход – Data Lakehouse, который объединяет преимущества Lake и Warehouse, позволяя хранить информацию как в структурированном, так и в неструктурированном виде. По меркам рынка система совсем новая и ей ещё предстоит развитие и более широкое распространение.
А в начале 2020-х появился гибридный подход – Data Lakehouse, который объединяет преимущества Lake и Warehouse, позволяя хранить информацию как в структурированном, так и в неструктурированном виде. По меркам рынка система совсем новая и ей ещё предстоит развитие и более широкое распространение.
Сравнение систем Data Warehouse, Data Mart, Data Lake и Data Lakehouse
Архитектура Data Lake: как это работает?
Давайте разберёмся подробнее в том, как работают Data Lake. Подобные системы состоят из нескольких ключевых компонентов:
1. Собственно хранилище данных – место, куда информация поступает в исходном виде, без какой-либо обработки.
Data Lake могут размещаться локально, в облаке, гибридно или мультиоблачно (сочетание 2-ух и более облачных решений). Для российских компаний одним из самых удобных решений является Yandex Object Storage – масштабируемое облачное хранилище, подходящее для Data Lake. Оно поддерживает API совместимый с Amazon S3 и легко интегрируется с остальными сервисами Яндекса.
Известные облачные решения от крупных вендоров это Amazon S3, Google Cloud Storage и Microsoft Azure Data Lake. Локальные реализации на базе Hadoop HDFS применяются реже из-за сложности масштабирования и поддержки.
2. Инструменты обработки данных – компоненты, отвечающие за очистку, преобразование и анализ данных. Для российских пользователей отлично подходит Yandex Data Processing – управляемый сервис на базе Apache Spark, позволяющий обрабатывать большие объёмы данных параллельно и эффективно.
Также применяются Apache Hadoop, Apache Flink – в облаке или локально.
1. Собственно хранилище данных – место, куда информация поступает в исходном виде, без какой-либо обработки.
Data Lake могут размещаться локально, в облаке, гибридно или мультиоблачно (сочетание 2-ух и более облачных решений). Для российских компаний одним из самых удобных решений является Yandex Object Storage – масштабируемое облачное хранилище, подходящее для Data Lake. Оно поддерживает API совместимый с Amazon S3 и легко интегрируется с остальными сервисами Яндекса.
Известные облачные решения от крупных вендоров это Amazon S3, Google Cloud Storage и Microsoft Azure Data Lake. Локальные реализации на базе Hadoop HDFS применяются реже из-за сложности масштабирования и поддержки.
2. Инструменты обработки данных – компоненты, отвечающие за очистку, преобразование и анализ данных. Для российских пользователей отлично подходит Yandex Data Processing – управляемый сервис на базе Apache Spark, позволяющий обрабатывать большие объёмы данных параллельно и эффективно.
Также применяются Apache Hadoop, Apache Flink – в облаке или локально.
3. Современные Data Lake часто включают системы управления метаданными, которые позволяют быстро находить нужные данные, понимать их структуру и обеспечивать навигацию по озеру. Для этого используются, например:
- Yandex DataSphere Catalog (в рамках экосистемы DataSphere)
- Apache Hive Metastore, AWS Glue Data Catalog, Azure Data Catalog
- BI-инструменты для визуализации и отчётности: Yandex DataLens, Tableau, Power BI, Qlik Analytics.
- Языки программирования (Python, R) и платформы для анализа (Jupyter Notebook, Apache Zeppelin, Databricks) для более глубокой аналитики и машинного обучения.
5. Системы управления доступом и безопасностью, которые обеспечивают защиту данных и контроль доступа. В экосистеме Яндекса это Yandex Identity and Access Management (IAM). В других решениях: Apache Ranger, AWS IAM, Azure Active Directory.
6. Интеграционные инструменты соединяют Data Lake с другими корпоративными системами, от CRM до ETL-инфраструктуры. На российском рынке популярны ClickHouse для аналитической интеграции и Yandex Data Transfer.
7. Зоны данных. Чтобы данные не превращались в хаос, их разделяют по зонам в зависимости от стадии подготовки:
6. Интеграционные инструменты соединяют Data Lake с другими корпоративными системами, от CRM до ETL-инфраструктуры. На российском рынке популярны ClickHouse для аналитической интеграции и Yandex Data Transfer.
7. Зоны данных. Чтобы данные не превращались в хаос, их разделяют по зонам в зависимости от стадии подготовки:
- Landing Zone ("посадочная" зона) – место, куда данные поступают в исходном виде.
- Staging Zone (промежуточная зона) – здесь данные очищаются, преобразуются и структурируются.
- Curated Zone (зона подготовленных данных) — данные готовы для использования в отчётности и анализе.
- Exploration Zone (зона исследования) — зона для экспериментов и исследований, где можно тестировать гипотезы.
Преимущества Data Lake для маркетинга
1. Гибкость и масштабируемость
Data Lake позволяет хранить данные любого типа и объёма, что особенно важно в контексте маркетинговой аналитики, где информация поступает из множества источников:
- Данные рекламных платформ (к примеру Яндекс Директ, Google Ads)
- Данные из социальных сетей
- Данные веб-сайтов (поведение пользователей, клики, конверсии)
- Данные из CRM-систем (история покупок, взаимодействие с клиентами)
- Системы аналитики (к примеру Яндекс Метрика, Google Analytics)
- Видео, изображения и аудио (рекламные материалы, отзывы)
2. Низкая стоимость хранения Big Data по сравнению с другими решениями
Data Lake позволяет хранить большие объемы данных с минимальными затратами, особенно при использовании облачных решений. Это делает технологию доступной даже для небольших компаний. Озера также часто строятся на основе Open Source технологий – типа Hadoop или Spark – которые бесплатны для использования.
3. Глубокий анализ
Благодаря хранению данных в исходном виде, данные из озера могут быть использованы для более глубокого анализа, в том числе с использованием методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Например:
- Прогнозирование поведения клиентов с помощью предиктивной аналитики и ИИ
- Сегментация аудитории на основе сложных критериев
- Анализ тональности отзывов и комментариев
4. Быстрый доступ к данным
Благодаря индексации и параллельной обработке запросов, озера данных предоставляют быстрый доступ к данным для анализа.
5. Обработка в реальном времени
Data Lake позволяет анализировать данные в режиме реального времени (в отличие от традиционного Data Warehouse) – что особенно полезно для маркетинга и рекламы, где очень важно быстро реагировать на изменения.
Какие маркетинговые данные можно эффективно обрабатывать в Data Lake?
При использовании Data Lake можно обрабатывать самые разнообразные типы маркетинговых данных в любой форме:
- Данные о клиентах: демография, история покупок, информация о предыдущих взаимодействиях с брендом.
- Рекламные кампании: клики, показы, ROI/ROAS, результаты A/B тестирования.
- Социальные сети: посты, комментарии, упоминания бренда.
- Веб-аналитика: поведение пользователей, данные о конверсии.
- Мультимедиа: изображения, видео, аудио.
- Геоданные: местоположение клиентов, посещение торговых точек.
Стратегии внедрения Data Lake для маркетинговых данных
1
Определите цели
Перед внедрением Data Lake важно чётко определить, какие задачи хранилище будет решать в контексте маркетинга. Например:
Перед внедрением Data Lake важно чётко определить, какие задачи хранилище будет решать в контексте маркетинга. Например:
- Построение сквозной аналитики через интеграцию данных из различных источников (соцсети, CRM, веб-аналитика).
- Улучшение персонализации маркетинговых кампаний.
- Анализ поведения клиентов и прогнозирование спроса.
2
Выберите подходящие инструменты
Для эффективного внедрения Data Lake необходимо выбрать подходящие инструменты для каждого из компонентов архитектуры.
Для эффективного внедрения Data Lake необходимо выбрать подходящие инструменты для каждого из компонентов архитектуры.
3
Создайте систему организации данных
Разделите данные на зоны: Landing Zone (сырые данные), Staging Zone (очистка и преобразование), Curated Zone (готовые данные), Exploration Zone (эксперименты).
Разделите данные на зоны: Landing Zone (сырые данные), Staging Zone (очистка и преобразование), Curated Zone (готовые данные), Exploration Zone (эксперименты).
4
Обучите команду
Обеспечьте сотрудников необходимыми навыками для работы с Data Lake.
Обеспечьте сотрудников необходимыми навыками для работы с Data Lake.
5
Внедряйте поэтапно
Вы можете начать с пилотного проекта, чтобы протестировать технологию и оценить её эффективность:
Вы можете начать с пилотного проекта, чтобы протестировать технологию и оценить её эффективность:
- Пилотный этап: выберите один источник данных (например, данные из CRM или Google Analytics). Оцените результаты и внесите корректировки.
- Масштабирование: подключите дополнительные источники данных (соцсети, рекламные платформы). Расширьте команду и внедрите новые инструменты.
- Оптимизация: регулярно анализируйте производительность системы. Внедряйте новые технологии и улучшайте процессы.
Возможные вызовы при использовании Data Lake и способы их преодоления
Проблемы с качеством и организацией данных: главное, чтобы озеро не превратилось в болото
Data Lake упрощает сбор данных, но неструктурированные данные сложнее организовывать и анализировать. Озеро может быстро превратиться в "болото данных" (Data Swamp). Для избежания данной ситуации вам придут на помощь четкая структура зон данных и системы управления метаданными, которые мы описали выше.
Недостаток навыков работы с данными у сотрудников: не все готовы работать с Big Data, ИИ и технологиями машинного обучения
Работа с Data Lake требует знаний современных технологий и опыта работы с данными, которых может не хватать у сотрудников.
Игорь Гончаров, руководитель Службы управления данными Уралсиба, делится опытом и объясняет, почему банк на данный момент выбрал решение Data Warehouse и витрины данных, а не Data Lake:
«Сейчас на рынке наступило своего рода протрезвление: все чаще от коллег можно услышать, что вопрос правильной организации управления данными (Data Governance) важнее, чем их количество. Даже возник новый термин — «болото данных» (Data Swamp). Пришло понимание, что даже в «озёра» надо заливать не все подряд, а классифицированные и систематизированные данные.
Всё это говорит о том, что самоцель получить как можно больше данных ведёт в тупик. Пользователи в организации хотят, чтобы данные были описаны: откуда они приходят, как модифицируются, что означают и как правильно их интерпретировать. …
Впрочем, неправильно будет утверждать, что Data Lake — это ошибочный путь развития. Противопоставление DWH и Data Lake в принципе не совсем правильно. Это не исключающие друг друга решения. Напротив, они способны отлично дополнять друг друга. …
Но перед тем, как начать бегать (в нашем случае это переход на машинное обучение и «озёра данных»), важно сначала научиться ходить: использовать внутренние данные организации, DWH и BI. И конечно же, следует ориентироваться на потребности бизнеса и монетизацию данных».
Игорь Гончаров, руководитель Службы управления данными Уралсиба, делится опытом и объясняет, почему банк на данный момент выбрал решение Data Warehouse и витрины данных, а не Data Lake:
«Сейчас на рынке наступило своего рода протрезвление: все чаще от коллег можно услышать, что вопрос правильной организации управления данными (Data Governance) важнее, чем их количество. Даже возник новый термин — «болото данных» (Data Swamp). Пришло понимание, что даже в «озёра» надо заливать не все подряд, а классифицированные и систематизированные данные.
Всё это говорит о том, что самоцель получить как можно больше данных ведёт в тупик. Пользователи в организации хотят, чтобы данные были описаны: откуда они приходят, как модифицируются, что означают и как правильно их интерпретировать. …
Впрочем, неправильно будет утверждать, что Data Lake — это ошибочный путь развития. Противопоставление DWH и Data Lake в принципе не совсем правильно. Это не исключающие друг друга решения. Напротив, они способны отлично дополнять друг друга. …
Но перед тем, как начать бегать (в нашем случае это переход на машинное обучение и «озёра данных»), важно сначала научиться ходить: использовать внутренние данные организации, DWH и BI. И конечно же, следует ориентироваться на потребности бизнеса и монетизацию данных».
Проблемы с безопасностью и доступом
Как в случае и с другими системами хранения данных, Data Lake может стать уязвимым местом для утечек данных, если у вас не будут настроены механизмы безопасности. Для избежания данной ситуации:
- Настройте системы управления доступом.
- Используйте шифрование данных на уровне хранения и передачи.
- Регулярно проводите аудит безопасности и обновляйте политики доступа.
Кейсы использования Data Lake в маркетинге
Data Lake для персонализации предложений Россельхозбанка
Перед Россельхозбанком стояла задача собрать полноценную картину данных о своих клиентах из разрозненных источников, чтобы проводить продвинутую аналитику. Банком было принято решение создать озеро данных.
РСХБ реализовал проект Data Lake совместно с ИТ-партнером «Инфосистемы Джет» на базе технологии Hadoop и платформы интеграции Informatica Data Engineering Integration.
Результатом стало «мега-озеро данных», позволяющее собирать максимально исчерпывающие данные о клиентах при полном соблюдении требований регуляторов. Александр Сабуров, заместитель директора Департамента корпоративного развития РСХБ, комментирует о преимуществах Data Lake:
«До внедрения озера путь данных от источника до дата-сайнтистов мог занимать несколько месяцев, за это время данные теряют свою актуальность. Сейчас наши аналитики сами находят нужные данные в Data Lake, благодаря чему они начинают работать и давать результат практически сразу. С помощью озера мы можем строить больше гипотез на актуальных данных, и делать нашим клиентам релевантные предложения. Таким образом мы сможем больше зарабатывать на маркетинговых активностях, и меньше тратить, уменьшая риски и оптимизируя процессы».
РСХБ реализовал проект Data Lake совместно с ИТ-партнером «Инфосистемы Джет» на базе технологии Hadoop и платформы интеграции Informatica Data Engineering Integration.
Результатом стало «мега-озеро данных», позволяющее собирать максимально исчерпывающие данные о клиентах при полном соблюдении требований регуляторов. Александр Сабуров, заместитель директора Департамента корпоративного развития РСХБ, комментирует о преимуществах Data Lake:
«До внедрения озера путь данных от источника до дата-сайнтистов мог занимать несколько месяцев, за это время данные теряют свою актуальность. Сейчас наши аналитики сами находят нужные данные в Data Lake, благодаря чему они начинают работать и давать результат практически сразу. С помощью озера мы можем строить больше гипотез на актуальных данных, и делать нашим клиентам релевантные предложения. Таким образом мы сможем больше зарабатывать на маркетинговых активностях, и меньше тратить, уменьшая риски и оптимизируя процессы».
Сквозная аналитика на базе Garpun для одного из крупнейших авто-импортеров
Один из крупнейших импортеров автомобилей в России обратился в Garpun с задачей внедрения ETL-системы для сквозной аналитики. Им был нужен мощный инструмент для анализа платной рекламы, который мог бы отслеживать результаты маркетинговых кампаний более чем 50 дилеров по всей стране.
Каждый дилер запускал свои рекламные акции самостоятельно со значительными различиям в их эффективности. Наша цель заключалась в том, чтобы дать импортеру возможность видеть распределение бюджета между дилерами и рекламными каналами в одном месте — едином «командном пункте».
Первым шагом мы провели анализ платного трафика. Мы разработали техническое задание и создали прототипы необходимых отчетов и уровней доступа. Все данные собирались в Data Lake (Google BigQuery), а для защиты информации мы настроили автоматический бэкап в ClickHouse и Яндекс.Облако. Мы собирали данные не только от дилеров, но и о маркетинговых активностях самого импортера. Это позволяло оценить вклад его рекламы в общую эффективность дилерской сети.
На втором этапе работы мы сосредоточились на комплексной аналитике и медиапланировании. Мы интегрировали систему с CRM клиента, что дало возможность отслеживать звонки и продажи. Затем осуществили полноценное медиапланирование, учитывающее особенности каждой роли пользователя. В итоге клиент получил систему, которая не только анализировала платный трафик, но и управляла всей маркетинговой аналитикой, обеспечивая прозрачность расходования бюджета.
Каждый дилер запускал свои рекламные акции самостоятельно со значительными различиям в их эффективности. Наша цель заключалась в том, чтобы дать импортеру возможность видеть распределение бюджета между дилерами и рекламными каналами в одном месте — едином «командном пункте».
Первым шагом мы провели анализ платного трафика. Мы разработали техническое задание и создали прототипы необходимых отчетов и уровней доступа. Все данные собирались в Data Lake (Google BigQuery), а для защиты информации мы настроили автоматический бэкап в ClickHouse и Яндекс.Облако. Мы собирали данные не только от дилеров, но и о маркетинговых активностях самого импортера. Это позволяло оценить вклад его рекламы в общую эффективность дилерской сети.
На втором этапе работы мы сосредоточились на комплексной аналитике и медиапланировании. Мы интегрировали систему с CRM клиента, что дало возможность отслеживать звонки и продажи. Затем осуществили полноценное медиапланирование, учитывающее особенности каждой роли пользователя. В итоге клиент получил систему, которая не только анализировала платный трафик, но и управляла всей маркетинговой аналитикой, обеспечивая прозрачность расходования бюджета.
Подводим итоги
Data Lake – это мощное решение для хранения и анализа данных, которое открывает новые возможности для маркетинга. Благодаря своей гибкости, масштабируемости и поддержке разнородных данных, озера позволяют компаниям проводить глубокий анализ, оптимизировать маркетинговые стратегии и принимать более обоснованные решения.
Внедрение Data Lake требует тщательного планирования и выбора подходящих инструментов, но результаты оправдывают усилия. Компании, которые уже используют эту технологию, демонстрируют значительное улучшение эффективности маркетинга, удобства и прозрачности работы с данными.
В будущем хранилища типа Data Lake станут неотъемлемой частью маркетинговой инфраструктуры, помогая компаниям оставаться конкурентоспособным в мире, где данные играют ключевую роль.
Если вы хотите узнать больше о том, как внедрить Data Lake для отдела маркетинга в своей организации, свяжитесь с командой Garpun: sales@garpun.com.
Внедрение Data Lake требует тщательного планирования и выбора подходящих инструментов, но результаты оправдывают усилия. Компании, которые уже используют эту технологию, демонстрируют значительное улучшение эффективности маркетинга, удобства и прозрачности работы с данными.
В будущем хранилища типа Data Lake станут неотъемлемой частью маркетинговой инфраструктуры, помогая компаниям оставаться конкурентоспособным в мире, где данные играют ключевую роль.
Если вы хотите узнать больше о том, как внедрить Data Lake для отдела маркетинга в своей организации, свяжитесь с командой Garpun: sales@garpun.com.