ANG. Argument Next Gen
Proposal № 2026-04 / Confidential
Data Platform Proposal · ГК Интерлизинг

Строим платформу данных
с учётом текущих задач
и кратного роста.

Архитектура изначально закладывается с учётом масштабирования. Стартовый контур решает задачи управленческой аналитики и регуляторной отчётности; последующие этапы расширяют платформу без изменения базовых принципов.

Объём данных
~1.5 ТБ
Этапы внедрения
3 фазы
Time-to-Production
10–12 нед.
Размещение
On-premise
01 — Контекст

Бизнес-контекст и приоритеты

Лизинговая компания — договорный бизнес с длинным циклом, сложным скорингом и плотной регуляторной отчётностью. Платформа должна одинаково эффективно поддерживать операционные процессы, управленческую аналитику и взаимодействие с регулятором.

Управленческая аналитика

Портфель, платежи, просрочка, маржинальность сделок, эффективность менеджеров и филиалов — с единой логикой расчёта показателей.

SUPERSET · CLICKHOUSE · JUPYTERHUB

Регуляторная отчётность

ЦБ РФ, ФНС, МСФО — прослеживаемость, версионирование и воспроизводимость данных с точностью до транзакции.

AUDIT · LINEAGE · REPLAY

Data Science и риск

Среда для работы аналитиков и Data Science: скоринговые модели, оценка портфельного риска, сегментация клиентов и предметов лизинга.

JUPYTERHUB · SPARK
Архитектурный принцип

Соразмерность решений текущему объёму данных

На текущем объёме данных (~1.5 ТБ) мы не навязываем избыточные решения, такие как Greenplum или сложные Lakehouse-архитектуры. Стартовый контур подобран так, чтобы закрыть задачи управленческой аналитики и регуляторной отчётности с первых недель эксплуатации.

При этом архитектура изначально закладывается с учётом масштабирования: расширение до полноценной платформы данных происходит последовательно, по мере роста объёмов, количества источников и появления новых задач.

02 — Архитектура

Три этапа: MVP, расширение, зрелость

Каждый следующий этап добавляет компоненты к предыдущему — ни один компонент не исчезает. Переключайте табы, чтобы увидеть целевой контур на каждом этапе.

01 · Sources
Источники
Kafka optional
Debezium optional
NiFi optional
02 · Ingestion
Доставка
Airflow orchestration
03 · Storage / Compute
Хранение / обработка
ClickHouse DWH
Spark optional
04 · Consumption
Потребление
Superset BI
JupyterHub Data Science
ClickHouse JDBC
обязательный компонент
optional — подключается по составу источников
MVP-принцип: минимальный контур, необходимый для запуска аналитики и регуляторной отчётности. Состав компонентов в блоке Sources определяется по результатам discovery: если источники поддерживают CDC — используется Kafka + Debezium; если требуется интеграция через файлы/API — NiFi.
01 · Sources
Источники
ERP
CRM sales
API external
Kafka streaming
02 · Ingestion
Доставка
Kafka event bus
NiFi optional
Airflow orchestration
03 · Data Platform
Платформа данных
ClickHouse DWH
Iceberg + S3 MinIO
Spark processing
Trino query engine
Data Catalog metadata
04 · Consumption
Потребление
Superset BI
JupyterHub Data Science
Принцип развития: все компоненты MVP сохраняются. Добавляются новые источники, Kafka переходит в роль основной шины событий, платформа данных пополняется Iceberg + S3 (MinIO), Trino и Data Catalog. Это создаёт условия для работы с историческими данными, федеративными запросами и централизованного управления метаданными.