Корпоративный сайт для сбора и анализа данных. Автоматизация работы аналитика.

Описание

Задача клиента заключалась в создании и развитии аналитической платформы для мониторинга социальных сетей и медиа, которая позволяла бы собирать, обрабатывать и анализировать большие объёмы пользовательского контента (Telegram, VK, форумы, СМИ) в реальном времени.

Клиенту было важно:
• получать структурированную аналитику по упоминаниям брендов и тем;
• видеть динамику метрик (просмотры, комментарии, вовлечённость);
• гибко фильтровать данные по периодам, источникам, тональности, тегам и нарративам;
• обеспечить стабильную работу системы при высокой нагрузке и росте объёма данных.

Отдельный акцент делался на производительность базы данных, корректность агрегаций и масштабируемость решения — платформа должна была уверенно работать с десятками миллионов записей и поддерживать дальнейшее развитие без переписывания архитектуры.

Решение

Для решения поставленной задачи я отвечал за проектирование и развитие backend-части аналитической платформы, архитектуру работы с данными и производительность системы.

Была спроектирована и реализована серверная часть приложения с поддержкой асинхронной обработки запросов, что позволило системе стабильно работать под высокой нагрузкой. Я разработал API-эндпоинты для получения аналитических данных с поддержкой сложной фильтрации, агрегаций и пагинации, обеспечив удобный и быстрый доступ к большим массивам информации.

Отдельное внимание было уделено работе с базой данных: проектированию схем, оптимизации SQL-запросов и устранению узких мест производительности. Система была адаптирована для хранения и обработки разнородных метрик и параметров, а критичные запросы оптимизированы для работы с большими объёмами данных.

Для выполнения ресурсоёмких и фоновых операций была внедрена очередь задач, что позволило вынести тяжёлые процессы из основного потока API и повысить устойчивость сервиса при пиковых нагрузках.

Дополнительно в платформу были внедрены несколько LLM-систем для автоматизации работы аналитика. Я реализовал интеграцию языковых моделей в существующую архитектуру для задач автоматической классификации контента, обогащения данных, формирования нарративов и предварительных аналитических выводов. Использование LLM позволило снизить объём ручной работы аналитиков и ускорить обработку и интерпретацию больших массивов текстовых данных.

Интеграция LLM была выполнена с учётом масштабируемости и контроля затрат: модели использовались в виде фоновых задач, с возможностью гибкой замены и расширения без изменения основной архитектуры системы.

Также была реализована интеграция с внешними источниками данных, механизмы нормализации и дедупликации контента, а для повышения надёжности системы внедрены интеграционные тесты, покрывающие ключевые сценарии работы API.

Проект развивался с расчётом на дальнейшее масштабирование и расширение аналитического функционала без необходимости кардинального пересмотра архитектуры.
Стэк:
• Python
• FastAPI (async API)
• PostgreSQL
• SQLAlchemy (async), Alembic
• AirFlow, Celery, Redis (фоновые задачи / очереди)
• Docker, Docker Compose (окружения, деплой)
• Telethon (парсинг Telegram)
• JSONB / PostgreSQL arrays, GIN / btree индексы (хранение метрик, фильтрация)
• Pytest, httpx AsyncClient (интеграционные тесты)
• LLM, n8n (автоматизация работы аналитика)

Результат

В результате была создана стабильная и масштабируемая аналитическая платформа, способная обрабатывать и анализировать большие объёмы данных из социальных сетей и медиа.

Система уверенно работает с десятками миллионов записей, поддерживает сложные аналитические запросы и обеспечивает быстрый отклик API даже при высокой нагрузке. Клиент получил инструмент, который позволяет в реальном времени отслеживать упоминания, анализировать тональность и динамику показателей, а также принимать решения на основе актуальных данных.

Архитектура проекта оказалась гибкой и расширяемой: добавление новых источников, метрик и аналитических сценариев не требует кардинальных изменений системы. Платформа продолжает развиваться и использоваться как основной аналитический инструмент для работы с социальными медиа.

Фото предоставить не могу. По приложенной ссылке можно все посмотреть.

Ссылки на примеры реализации

 brand-talk.ru

Презентация проекта