Проект: Базовая настройка сквозной аналитики (Аналитик данных / Инженер аналитики)

Бюджет: 27000 UAH Срок: 28 дней

Для полной Итерации 1 я бы не ориентировался на 9000 грн - это скорее бюджет на короткий технический разбор или схему, а не на DWH, ELT, dbt-модели, атрибуцию и BI. Реалистичная оценка MVP - от 100000 грн, срок 3-4 недели после доступов и проверки рекламных источников.

Стек предлагаю такой
> BigQuery как DWH - хорошо ложится на GA4, имеет дешевый старт и нормальную скорость для маркетинговых витрин
> Airbyte Cloud или self-hosted Airbyte для PostgreSQL, Stripe, GA4 и рекламных кабинетов - если коннекторы рекламных сетей не закроют все, часть cost data добираем через API или экспорт
> dbt для моделей - чтобы Last Non-Direct Click, Day 0, валюты и Creative-level расходы были не набором запросов, а воспроизводимой моделью
> Looker Studio для первого дашборда, Metabase если нужны внутренние фильтры и доступы

Ежемесячная инфраструктура на старте - примерно 50-250 долларов за BigQuery, Airbyte или Fivetran и BI, но Fivetran или Funnel.io могут поднять чек до 300-800 долларов, в зависимости от количества аккаунтов и источников. Можно не усложнять - стартовать с BigQuery, Airbyte, dbt и Looker Studio, а дорогие сервисы подключать только если они реально экономят время.

Предлагаю двигаться через короткое проектирование схемы данных, потом подключение сырых источников, потом dbt-витрины, потом проверку метрик на контрольных транзакциях. Отдельно дадим бэкенду инструкцию - какие UTM, click_id, client_id, user_id и Stripe metadata писать, в какой момент, и как не ломать атрибуцию после оплаты.

От вас нужны доступы к PostgreSQL read-only или дамп, Stripe, GA4, рекламным кабинетам, пример 5-10 реальных оплат и логика, что именно считается Lead и Sale Day 0.

Уточнения без которых оценку надо держать как предварительную
> какие именно рекламные сети критичны в первой итерации - Meta, TikTok, affiliate, CPC-сети
> user_id уже стабильно проходит от регистрации до Stripe metadata, или это еще надо доработать с бэкендом

Схожие кейсы Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - SaaS, Stripe, автоматизация продуктового процесса и данных
> https://business.ingello.com/prime-eva - сложные учетные и интеграционные процессы для бизнеса
> https://systems-fl.ingello.com/ua - профиль Ingello Systems для FLH =) Развернуть

Бюджет: 9000 UAH Срок: 8 дней

Здравствуйте, Денис! Я Нина — менеджер инженера данных Валентина. ТЗ составлено на уровне топ-архитектора. Валентин отлично понимает разницу между «просто выгрузить данные» и построением Single Source of Truth с моделью атрибуции Last Non-Direct Click.

Предлагаемый стек:

DWH: Google BigQuery (идеален для маркетинга, нативно ест сырые логи из GA4, копеечный on-demand тариф).

ELT: Airbyte (self-hosted на вашем VPS). Никаких Fivetran/Airbyte Cloud, чтобы вы не платили за объем строк. Коннекторы к Postgres, Stripe и GA4 берем готовые, рекламные кабинеты свяжем через Python-скрипты.

Трансформация: dbt Core (модели будут инкрементальными, версионированными и полностью покрыты дата-тестами).

BI: Looker Studio (для первой итерации Day 0 дашборда его функций хватит с головой, и он бесплатный).

Оценка стоимости инфраструктуры: До $20–$30 в месяц (стоимость базового VPS для Airbyte + копейки за запросы в BigQuery на ваших объемах). Looker Studio и dbt Core — $0.
Сроки MVP: 6–8 дней (благодаря ИИ-автоматизации Валентин соберет пайплайны и dbt-модели в три раза быстрее рынка).

По стоимости: Указанный бюджет в 9 000 UAH объективно покроет только аудит, проектирование схемы данных и ТЗ для бэкендера. Полноценная реализация всей Итерации 1 (сведение Postgres + Stripe + Реклама + дашборд с drill-down до креатива) под ключ — 32 000 UAH (готовы разбить на 2 спринта).

Напишите нам в ЛС, Валентин готов скинуть схему связки user_id -> click_id -> Stripe metadata для вашей backend-команды. Развернуть

Бюджет: 9000 UAH Срок: 11 дней

Здравствуйте! ТЗ понял: свести PostgreSQL, Stripe, GA4 и рекламные кабинеты в одно хранилище и построить Day 0 аналитику с drill-down от источника до креатива, с атрибуцией Last Non-Direct Click.

По стеку для первой итерации предлагаю следующее. Хранилище BigQuery, так как у вас уже Google-экосистема через GA4, дешевый старт на on-demand тарифе и нативная связь с Looker Studio. Сбор данных на Airbyte, self-hosted на небольшом VPS, чтобы не платить за объем строк как в Fivetran. Коннекторы к PostgreSQL, Stripe и GA4 там есть из коробки, рекламные кабинеты, которые не покрыты, доберем собственным коннектором на Python. Моделирование на dbt, чтобы трансформации были версионированы, покрыты тестами, а витрины собирались инкрементально. BI на Looker Studio для старта, бесплатно и хватит для Day 0 дашборда, дальше по необходимости Metabase.

Отдельно сразу составлю для вашего бэкенда четкую инструкцию, чтобы трекинг не ломался: какие именно метки писать, click_id, UTM, client_id, и где их класть в metadata Stripe Charge или Customer, чтобы связь user_id плюс транзакция плюс маркетинговая метка держалась сквозно. Расходы сведу в иерархию источник, кампания, adset, креатив и ежедневно конвертировать в единую валюту.

По инфраструктуре на месяц для MVP выходит немного. BigQuery на ваших объемах это единицы долларов за on-demand, Airbyte self-hosted это лишь цена VPS, Looker Studio бесплатный, то есть стартовая инфраструктура держится в пределах нескольких десятков долларов в месяц. Посчитаю точнее, когда увижу объемы данных и список источников.

Имею практический опыт с BigQuery, dbt и написанием собственных коннекторов на Python, понимаю структуру данных Stripe. Готов начать с проектирования DWH и ELT под Итерацию 1. Подскажите, сколько сейчас рекламных кабинетов и есть ли уже какой-то слой трекинга на бэкенде, чтобы я точнее оценил объем по коннекторам?

Бюджет: 10000 UAH Срок: 12 дней

Привет. Готов взяться за ваш MVP, имею релевантный опыт в построении маркетинговой аналитики с нуля.

Хранилище Google BigQuery, инструмент берем Airbyte, он закроет все ваши источники от PostgreSQL до рекламных кабинетов. Для трансформаций используем dbt core, чтобы модели были надежными, а для визуализации Looker Studio.

По цене BigQuery обойдется где-то до 10-20$ в месяц, Airbyte Cloud 100$ в зависимости от объема строк, dbt и Looker Studio бесплатные, то есть вместе ориентируйтесь где-то на 120$. Готов к сотрудничеству.

Пишите)

Бюджет: 10000 UAH Срок: 10 дней

Здравствуйте!

У меня есть опыт в построении data/automation-решений для маркетинговой аналитики, интеграций API, PostgreSQL, Stripe, Google Sheets/BI, n8n/Python-пайплайнов и SQL-моделирования. Ваша задача мне понятна: нужно собрать разрозненные источники в единую систему, где можно видеть точную Day 0 окупаемость по Source → Campaign → Adset/Term → Creative.

Для Итерации 1 я бы предложил такой стек:

**DWH:** Google BigQuery
Оптимальный вариант для MVP, потому что хорошо подходит для маркетинговой аналитики, легко масштабируется, имеет нативную интеграцию с GA4, удобно подключается к Looker Studio/Metabase и позволяет быстро строить SQL-витрины без сложной инфраструктуры.

**ELT:** Airbyte или Fivetran
Для MVP я бы начал с Airbyte, если важна гибкость и контроль стоимости. Если нужен максимально управляемый подход без поддержки инфраструктуры — можно рассмотреть Fivetran.
Источники для импорта: PostgreSQL, Stripe, GA4, Meta Ads, TikTok Ads, данные о стоимости affiliate/adnetwork. Если для отдельных рекламных или affiliate-источников не будет готового коннектора, можно написать кастомный Python-коннектор через API.

**Transformations / Data Modeling:** dbt + SQL
Я бы построил слой сырых данных, staging-модели и финальные marts:

* `stg_users`
* `stg_stripe_payments`
* `stg_ga4_events`
* `stg_ad_costs`
* `dim_campaigns`
* `dim_creatives`
* `fact_leads`
* `fact_sales`
* `mart_day0_performance`

Основная логика: нормализовать все расходы в единую структуру Source → Campaign → Adset/Term → Creative, связать пользователей с UTM/click_id/client_id, Stripe-транзакциями и первой/последней маркетинговой сессией. Для MVP можно начать с модели Last Non-Direct Click, а затем расширить до других моделей атрибуции.

**BI:** Looker Studio или Metabase
Для быстрого MVP я бы предложил Looker Studio, если команда уже работает в Google-экосистеме. Если нужна более гибкая работа с SQL, фильтрами, ролями и внутренними дашбордами — Metabase также хороший вариант.

В дашборде “Day 0 Performance” я бы сделал drill-down:
Source → Campaign → Adset/Term → Creative

Основные метрики:
Spend, Clicks, Leads, CPL, Sales Day 0, CPS, Revenue Day 0, ROAS Day 0.

Отдельно подготовлю инструкции для backend-команды:

* какие UTM-параметры нужно сохранять;
* как сохранять click_id: `fbclid`, `ttclid`, `gclid`, affiliate click id;
* как сохранять GA client_id/session_id;
* в какой момент записывать attribution data в PostgreSQL;
* какие поля передавать в Stripe Metadata: `user_id`, `source`, `campaign`, `adset`, `creative`, `click_id`, `client_ Развернуть