Спроєктувала та створила 100 баз даних для сховищ даних на PostgreSQL, MS SQL та Google BigQuery, переважно з GIS‑даними та часовими рядами, і керувала ними, оптимізувавши продуктивність і масштабованість.

Ситуація. У технологічній компанії, що стрімко зростала, виникла критична потреба створити й оптимізувати різноманітний портфель зі 100+ баз даних у PostgreSQL, Microsoft SQL Server та Google BigQuery і керувати ним. Ці бази даних переважно обробляли складні набори даних, включно з даними геоінформаційних систем (GIS) (наприклад, просторові координати та аналітика на основі місцезнаходження) і часовими рядами (наприклад, показання сенсорів, логи та метрики в реальному часі). Наявна інфраструктура стикалася з проблемами масштабованості, продуктивності запитів і узгодженості даних, особливо коли обсяг даних почав зростати експоненційно. Організації потрібна була міцна архітектура, яка гарантувала б надійність даних і скоротила операційні витрати.

Завдання. Основна мета полягала в тому, щоб спроєктувати, реалізувати й підтримувати масштабовану, високопродуктивну екосистему сховища даних, розраховану на GIS‑дані й часові ряди. Це передбачало:

• Усунення вузьких місць продуктивності в складних просторових і часових запитах.
• Забезпечення масштабованості під дедалі більші обсяги даних зі збереженням економічної ефективності.
• Співпрацю з міжфункціональними командами (наприклад, дата‑сайєнтистами, продукт‑менеджерами), щоб узгодити проєктування баз даних із бізнес‑потребами.

Дія. Щоб досягти цих цілей:

1. Спроєктовано масштабовані архітектури:

• Створено нормалізовані та денормалізовані схеми для PostgreSQL і SQL Server із застосуванням просторової індексації (наприклад, PostGIS для PostgreSQL) і партиціонування часових рядів для оптимізації продуктивності запитів.
• Використано партиціоновані за часом і кластеризовані таблиці BigQuery для ефективної обробки великих обсягів часових рядів.

2. Впроваджено стратегії оптимізації:

• Запроваджено методи оптимізації запитів — індексацію, матеріалізовані подання й кешування, — щоб скоротити затримку GIS‑запитів і запитів до часових рядів.
• Застосовано стиснення даних і колонкове зберігання в BigQuery, щоб мінімізувати витрати на зберігання й пришвидшити сканування.

3. Спільно з іншими командами опрацьовано міжплатформну інтеграцію:

• Задокументовано найкращі практики моделювання GIS‑даних і часових рядів, на які команди можуть спиратися в майбутніх проєктах.

Результат. Ці ініціативи дали суттєві покращення:

• Приріст продуктивності: час відповіді на запити для GIS‑даних і часових рядів скоротився на 40–60%, що уможливило швидшу аналітику та ухвалення рішень.
• Операційна надійність: автоматизований моніторинг скоротив час простою на 50%, а стандартизовані процеси підвищили продуктивність команди та зменшили кількість помилок.
• Вплив на бізнес: оптимізована інфраструктура дала змогу компанії запустити нові продукти на основі даних (наприклад, дашборди аналітики в реальному часі) і виконати нормативні вимоги щодо управління даними (data governance).

Ця робота зміцнила здатність організації розв’язувати складні проблеми, пов’язані з даними.