Содержание
Spark in me — канал с информацией о сфере данных, содержащий много ссылок на интересные статьи, видео и блоги. Профессия дата инженера достаточно новая, поэтому привычного карьерного пути на данный момент нет. Но я бы выделил два распространенных способа как зачастую становятся дата инженером. Команда разработчиков имеет достаточный опыт в области BI, ее поддерживает поставщик и независимые консультанты, согласно партнерскому соглашению.
Организации имеют дело с огромными объемами данных, описывающих повседневные операции. BI порождает итерационный процесс бизнес-пользователя, включающий доступ к данным и их анализ, и тем самым делает возможным проявление интуиции, формирование заключений, нахождение взаимосвязей для успешной деятельности предприятия. Круг ВІ-пользователей в компании очень широк — от рядовых менеджеров и аналитиков до высшего руководства.Значительный сдвиг в развитии ВІ-систем произошел в 2003 году. Взаимопоглощения некоторых вендоров, а также новаторские решения, воплощенные в очередных релизах продуктов, придали новый импульс процессу созревания рынка. Business Objects объявила о выпуске шестой версии Enterprise 6, а затем и о покупке компании Cristal.
Однако в последнее время все ощутимей становится тенденция сближения этих двух технологий. Так, планы IBM и Microsoft включают интеграцию программных средств В1 и инструментов КМ и создание нового поколения ПО, которое будет работать как со структурированными, так и неструктурированными данными. Традиционные методы В1 позволяют использовать не более 20 % от общего количества доступных данных. С использованием NBI эта доля может быть увеличена от 50 до 60 % за счет использования документации на изделия, исследовательских отчетов, записей о работниках и т. Составление отчетов всегда относилось к разряду скучных и утомительных занятий.
Эван Томас, Lead Software Engineer в компании Tilting Point, рассказал о задачах дата инженеров, особенностях их профессии, а также вместе со своей командой поделился полезными ресурсами для обучения, которые помогут профессиональному росту в дата инженерии. Пользователи могут создавать планы, согласно которым происходит выполнение определенных правил. Например, сотрудниками отдела маркетинга разрабатываются специальные кампании, сформированные на основе анализа потребительских сегментов и результатов предыдущих кампаний.
Многие компании создают интранет-сети, размещая там все возможные документы в виде HTML-файлов. Однако современные ВІ-инструменты могут сохранять созданные ими отчеты в родном формате, оставляя более гибкие возможности для оперативного обновления содержимого документов. А благодаря таким технологиям, как вэб и электронная почта, количество пользователей ВІ-инструментами может исчисляться десятками тысяч.
Bi И Хранилища Данных
Многие считают, что BI относится только к аналитической среде. Но концептуально и архитектурно BI — гораздо шире и включает не только формирование запросов, отчетов и другие аналитические средства, а образуют еще и среду обучения (рис. 2), позволяя организациям более рационально вести свой бизнес. Традиционно DOLAP означает настольные OLAP-механизмы, ибо большинство операций осуществляется непосредственно на ПК. Иногда встречается расшифровка «динамичные OLAP».
Первая – использование таких инструментов как DBT , которые позволяют расширить круг специалистов, которые могут работать с данными и достаточно автономно строить ETL pipelines – логические цепочки обработки данных. С помощью DBT, дата аналитики могут создавать собственные дата пайплайны, а инженерам нужно поддерживать инфраструктуру и загружать данные в систему. Этот подход значительно облегчает работу и у инженеров появляется больше времени для решения более сложных задач и работы над самой дата платформой. В отличие от В1, технология управления знаниями связана с анализом неструктурированной или слабоструктурированной информации (например, HTML). KM также обеспечивает категоризацию, разведку и семантическую обработку текстов, расширенный поиск информации и т. Но если за время своего существования В1 оформилось как направление, где есть устоявшиеся технические и алгоритмические принципы, специалисты, накопившие значительный практический опыт, то управление знаниями — область в этом смысле не сформировавшаяся.
Затем при выполнении плана знания и правила преобразуются в действия. Отдельно стоит упомянуть о ВІ-порталах, с помощью которых пользователь также может получить доступ к стандартным или же индивидуальным отчетам. В наилучших реализациях ВІ-порталов пользователь получает возможность подогнать портал к виду инструменатальной панели (Dashboard, по примеру My Yahoo!), где будут отображены различные отчеты, вэб-сайты, списки отчетов и т.д. Заметна тенденция размещения документов, не относящихся к BI (например, PDF-файлов и др.), в его репозитории с последующим доступом через портал. Второй – переход к дата инжинирингу с бэкенд инженерии. Это достаточно распространенная практика, так как большинство принципов работы этих профессий применимы друг для друга.
Именно «второй сценарий» произошел в моем случае. Моим любимым рабочим инструментом для оркестрации является AirFlow, а для обработки больших объемов данных – Spark. Эти инструменты позволяют с легкостью строить и управлять потоками данных, используя наиболее удобный для вас https://deveducation.com/ язык программирования. Среди языков программирования я бы выделил Scala. Многие поставщики МБД используют комбинацию реляционных и многомерных OLAP — HOLAP. Microsoft Analysis Services и Hyperion Essbase, например, применяют ROLAP для размещения большего объема данных.
Hyperion приобрела другого игрока на рынке BI — компанию Brio. Cognos выпустила новый генератор отчетов ReportNet 1.0. Увидела свет новая версия (7.5) продукта с долгожданным модулем для построения отчетов от еще одного участника рынка — компании etl это MicroStrategy. Ну а появление генератора отчетов Reporting Services от такого гиганта ИТ-индустрии, как Microsoft, и вовсе заставило многих участников ВІ-ралли серьезно задуматься, а тот ли продукт выбран для дальнейших инвестиций.
Инструменты Для Генерации Запросов И Отчетов
А при составлении отчета времени уходит намного больше, поэтому он формируется по расписанию и в нерабочее время при более свободных ресурсах сети. Претерпевая определенные этапы обработки, они преобразуются во множество информационных продуктов (рис. 2). «Инжиниринг Данных» — канал для всех, кто интересуется или работает с данными и аналитикой. «Высоконагруженные приложения», Мартин Клеппман — в этой книге вы найдете ключевые принципы, алгоритмы и компромиссы при разработке высоконагруженных систем для работы с данными. Главной чертой хорошего дата инженера является базовое умение решать сложные инженерные задачи, разбивая их на простые, управляемые части. Из-за специфики работы с Big Data, очень важно проектировать ПО с большим запасом адаптивности к изменениям.
Стоит также упомянуть о компании Sun InterBrew Ukraine, которая использует модуль Cognos PowerPlay для анализа данных. Некоторые разработки в этой области представляет также и Microsoft. Собственную технологию контент-мониторинга InfoStream разработал Информационный центр ElVisti. Она выступает одним из звеньев для решения задачи агрегирования информации, полученной из разнородных источников.
На рисунке 1 изображена одна из реализации SOA с тремя возможными ВІ-сервисами — запросы, презентации, расписание задач. Безусловно, каждый инструмент может включать и другие наборы сервисов. Предусматривается генерация отчетов в соответствии с графиком и распространение результатов через портал, e-mail или с помощью беспроводных технологий. На первый взгляд, такой подход представляет собой идеальный способ управления доставкой документов. Однако, как заметил один из топ-менеджеров, громадный поток отчетов сводит на нет полноценное использование содержащейся в них информации. Очевидно, что успешность измеряется не возможностью масштабной рассылки отчетов, а их реальным использованием в процессе принятия решений.
Интеллект Для Бизнеса
Она является развитием серверов приложений и корпоративных порталов. Эта новация связана также с технологиями J2EE и .NET. Применимы также такие технологии, как компонентная объектная модель (Component Object Model, СОМ), разработанная корпорацией Microsoft, и общая архитектура брокеров объектных запросов от консорциума OMG. BI вэб-сервисы делают инструменты открытыми компонентами с известными интерфейсами, доступными в сетях разных конфигураций.
Lake House – новый термин в индустрии, объединяющий в себе структуру данных и элементов управления данными, аналогичных Data Warehouses, по типу экономичного хранения данных, используемого для классических Data Lakes. Работа с многомерными данными предполагает более сложные вычисления, которые, как правило, выполняются в установленном порядке и требуют определенного набора входных данных, которые пользователь, в свою очередь, никогда и не видел. В то время как в детализированных отчетах вычисления базируются на значениях, отображенных в самом отчете (табл. 1). Вы получите письмо со ссылкой для создания нового пароля.
- Из-за специфики работы с Big Data, очень важно проектировать ПО с большим запасом адаптивности к изменениям.
- Поэтому полностью завершенных проектов пока нет.
- KM также обеспечивает категоризацию, разведку и семантическую обработку текстов, расширенный поиск информации и т.
Вторая – переход от Data Lakes и Data Warehouses к Lake Houses. Индустрия переходит от данных в BigQuery, Redshift и Snowflake к более децентрализованным системам, которые берут лучшее от существующих решений. К примеру, в нашей работе мы используем технологию Delta Lake.
Где И Как Учиться Дата Инженерам?
Более того, важно, в каком виде документ отправлен конечному пользователю — в PDF-файле, который открывается непосредственно на ПК, не занимая ресурсов сети или в виде URL-ссылки, что вызовет поток одновременных обращений к серверу. OLAP позволяет организовать измерения в виде иерархии. Сами данные организованы определенным образом в логические и физические модели показателей — гиперкубы (кубы) — коллективно использующие измерения, а также иерархии в этих измерениях. Некоторые данные предварительно агрегированы в БД, другие рассчитываются «на лету».
Тем самым подчеркивается построение динамического микрокуба, которое, как правило, выполняется на промежуточном сервере приложений, но возможно и на компьютере пользователя. В отличие от MOLAP, куб данных формируется непосредственно во время выполнения запроса пользователя. Поэтому отсутствует необходимость перестраивать куб каждый раз при реорганизации компании или появлении нового продукта. Огромная проблема MOLAP — недостаточная масштабируемость и гибкость. При изменении размерности (введении нового продукта или открытии нового подразделения компании) приходиться перестраивать весь MOLAP-куб, что порой может занять целую неделю, особенно при его изначально плохо продуманной структуре. В то же время ROLAP может с помощью реляционных таблиц осуществлять многомерный анализ.
Ві
А используя кросс-детализацию , и между измерениями. В начале 90-х годов Essbase (еще до того как его купил Hyperion) пригласил на работу родоначальника реляционных БД Эдгара Кодда , чтобы тот описал новый по тем временам механизм OLAP. Приведем лишь четыре из них, которые максимально отражают отличительные особенности OLAP от составления отчетов. Создает компанию, которая способна гибко и легко реагировать на любые изменения (рис. 2).
Пользователи имеют возможность одновременно анализировать числовые значения по нескольким различным параметрам, например, виду продукции, времени (реализации, поставки и т. д.) и региону (географии). Тогда как в отчете допускается одновременный анализ лишь по одному параметру — например, цене продукта. Пользователи могут выбрать, какие показатели анализировать, какие измерения и как отображать в кросс-таблице, обменять строки и столбцы pivoting, делать срезы и вырезки (slice&dice), чтобы сконцентрироваться на определенной комбинации размерностей. DataEng — канал про дата инжиниринг и распределенные системы. Все, что вы хотели знать про построение инфраструктуры для хранения, обработки и эффективного анализа гигантского объема данных.
Исключением являются разве что хранилища данных (ХД). ХД извлекает данные из множества транзакционных или оперативных систем, а затем интегрирует и помещает их в специализированной БД, преобразуя в новый продукт — информацию. 1Большинство современных ВІ-инструментов имеют так называемую сервис-ориентированную архитектуру (Service-Oriented Architecture, SOA).
ВІ-система рассматривается как корпоративный ресурс с адекватным финансированием, что гарантирует ее долгосрочное развитие и жизнеспособность. Data Engineering Podcast — еженедельный подкаст с Тобиасом Мейси о неочевидных подходах в работе с данными, дата менеджменте и детальными разборами реальных кейсов. «Принципы организации распределенных баз данных», М. Тамер Есу — в книге представлено подробное описание распределенных и параллельных баз данных. «Концепты систем баз данных седьмое издание», Авраам Зильбершац.
Для этого всего лишь нужно поделиться с нами ресурсами для обучения и развития в области дата инженерии и Big Data и получить рассылку с дополнительными ресурсами. Medium Airbnb Engineering — отличный ресурс для программистов и дата инженеров от компании, известной своими стандартами качества кода и данных. Вместе с командой дата инженеров Tilting Point мы подобрали список полезных ресурсов для обучения и развития. Перемещение между измерениями и уровнями измерения в OLAP происходит практически мгновенно.
Однако в обоих случаях функциональность привязана к конкретным системам ERP, а, следовательно, ограничена. На украинском рынке среди поставщиков ВІ-решений представлена компания Cognos. Компании Robertson&Blums, «БМС-консалтинг» и Zept Group являются равноправными партнерами этого разработчика и совсем недавно начали реализацию его продуктов в Украине. Поэтому полностью завершенных проектов пока нет. Разве что Robertson&Blums предельно близка к окончанию внедрения решения Cognos BI в компании «Альянс-Украина», где оно будет применяться для анализа сбыта нефтепродуктов через сети АЗС.
Вряд ли стопы бумаг, содержащие громадное количество «сырой» и поэтому малопригодной для анализа информации, могут вдохновить кого бы то ни было на принятие конструктивного управленческого решения. Кроме того, многие организации создают отчеты, управляемые исключениями, например, динамические панели управления или карты показателей, где можно сравнить реальную эффективность с запланированной. Существует много причин, по которым пользователю может понадобиться доступ сразу к нескольким источникам данных. Как правило, на практике может оказаться, что данные о доходах берутся из ХД, а данные о сегментации — из БД MSAccess.
Умение разобраться в том, как устроен конкретный бизнес, как эта система зарабатывает деньги и что для этого важно делать. Понимание того, каким образом хранятся большие объемы данных в Redshift, BigQuery, Snowflake, Delta Lake. Самыми востребованными являются Python и Scala.
