Разработка системы управленческой отчетности

Цель проекта

Автоматизация формирования управленческой отчетности (Прибыли и убытки, Движение денежных средств) для товарного бизнеса с визуализацией в BI-системе.

Технологический стек

• Python (скрипты ETL)
• PostgreSQL (хранилище данных)
• Yandex DataLens (визуализация и дашборды)
• API системы учета (в качестве источника данных)

Основные задачи

Этап 1: Разработка ETL-процесса

• Написание Python-скрипта для выгрузки данных из API системы учета (Отгрузки, Платежи, Остатки товаров).
• Реализация бизнес-логики для автоматического распределения (Data Mapping) операций по двум направлениям:
  • «Проект Продажи» (операционная деятельность).
  • «Проект Развитие» (инвестиционная деятельность).
  Правила распределения будут предоставлены отдельно.
• Организация загрузки очищенных и преобразованных данных в базу данных PostgreSQL.

Этап 2: Работа с данными и актуальностью

• Проектирование и реализация механизма обработки исторических изменений в источнике. Важно: система должна корректно реагировать на удаление или изменение данных задним числом (например, отмененный платеж) и синхронизировать эти изменения в целевой БД.

Этап 3: Визуализация и отчетность

• Настройка подключения Yandex DataLens к PostgreSQL.
• Создание сводного дашборда P&L с графиками и фильтрами по периодам.
• Использование LOD-выражений для расчетов в DataLens.

Требования к исполнителю

• Уровень знаний: Middle.
• Опыт работы с Pandas, SQLAlchemy, REST API.
• Умение строить сложные запросы и LOD-выражения в Yandex DataLens или аналогичных BI-инструментах.

Детализация

Подробное техническое задание с архитектурой и схемой данных будет предоставлено после рассмотрения портфолио и релевантных кейсов.

Проект рассчитан на долгосрочное сотрудничество. На следующих этапах планируется интеграция с CRM-системой и настройка сквозной аналитики.

Для отклика необходимо

• Приложить примеры реализованных проектов (ETL на Python, дашборды в DataLens или других BI-системах).
• Кратко описать ваш подход к решению проблемы актуализации исторических данных (синхронизация удалений/изменений из источника).