Data Engineering

С КАКИМИ ПРОБЛЕМАМИ СТАЛКИВАЮТСЯ КОМПАНИИ?

Компании используют Корпоративные хранилища (Data Warehouses, DWH) и Data Lakes для сбора и накапливания большого количества информации. Проблема возникает, когда предприятия пытаются объединить неструктурированные и противоречивые данные из разных источников. Данные теряются, дублируются, появляются логические конфликты. Это приводит к снижению качества данных и аналитических отчетов на их основе.

Что такое Data Engineering?

Data Engineering – программирование сбора, хранения, обработки, поиска и визуализации данных.

Data Engineering помогает построить стабильные процессы ETL и ELT добычи и подготовки данных для систем аналитики, алгоритмов машинного обучения, Data Science.

Какие преимущества получают компании?

1/ Прозрачность процессов сбора данных из внешних и внутренних источников, их хранения, обработки и передачи в корпоративные системы.

2/ Актуальные подготовленные данные для систем аналитики, алгоритмов машинного обучения и Data Science

3/ Точные модели аналитики, например, для прогнозирования оттока клиентов, мошенничества и пр.

КАКИЕ СЕРВИСЫ ПРЕДЛАГАЕМ ПРЕДПРИЯТИЯМ?

1/ Внедрение методов интеграции данных

Разрабатываем и внедряем процессы извлечения, трансформации и загрузки данных (процессы ETL и ELT), методы проверки качества и маскирования данных (DQM), проектируем процессы для распределённых вычислений.

Консультация эксперта

2/ Внедрение систем аналитики и визуализации данных

Внедряем системы аналитики, способные обрабатывать текущие данные: формировать отчеты и строить прогнозы. При необходимости настраиваем прескриптивную аналитику, чтобы проверить гипотезы и получить вероятные сценарии развития ситуации.

Консультация эксперта

3/ Разработка DWH, Data Lake

Разрабатываем Data Warehouse и Data Lake на базе решений классических СУБД, СУБД MPP (Multi Parallel Processing) и Big Data (distributed computing).

Решения способны обрабатывать большие объемы информации и потоки данных в режиме реального времени.

Консультация эксперта

4/ Миграция систем в облако

Мигрируем с on-premise в облако как в рамках одного, так и разных вендоров.

Консультация эксперта

ЭКСПЕРТИЗА DATA ENGINEERING В ОБЛАЧНЫХ СЕРВИСАХ

Развертываем и настраиваем инфраструктуру решений в облаке.

DATA ENGINEERING В ИЕРАРХИИ ПОТРЕБНОСТЕЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ

КЛЮЧЕВЫЕ ОТЛИЧИЯ ПРОЦЕССОВ ETL И ELT

ETL-процесс работает с данными, структура которых определяется заранее при моделировании DWH. Трансформация данных происходит в зоне подготовки, и в целевые системы попадает обработанная информация, которая соответствует стандартам, например, GDPR, HIPAA и пр.

При ELT-процессах в Data Lake или целевые системы загружаются любые данные и обрабатываются уже после загрузки. Такой подход дает больше гибкости и упрощает хранение при появлении новых форматов данных.

Этапы процесса ETL

Extract

Данные извлекаются из внешних и внутренних источников: ERP, CRM, локальные документы, интернет, облачные системы, IoT-датчиков и других источников online streaming и пр. Затем передают их дальше для преобразований.

Transform

Данные очищаются, фильтруются, группируются и агрегируются. Сырые данные преобразуются в готовый для анализа набор. Процедура требует понимания бизнес задач и наличия базовых знаний в области.

Load

Обработанные структурированные данные загружаются в DWH или целевые системы. Полученный набор данных используется конечными пользователями или является входным потоком к еще одному ETL-процессу.

Этапы процесса ELT

Extract

Данные извлекаются из внешних и внутренних источников: ERP, CRM, локальные документы, интернет, облачные системы, IoT-датчиков и других источников online streaming и пр.

Load

Необработанные данные загружаются в Data Lake или целевые системы. Затем данные преобразуются.

Transform

Данные очищаются, фильтруются, группируются и агрегируются. ELT-процесс может обрабатывать только ту часть данных, которая необходима для конкретной задачи.