Data Engineering

З ЯКИМИ ПРОБЛЕМАМИ СТИКАЮТЬСЯ КОМПАНІЇ?

Компанії використовують Корпоративні сховища (Data Warehouses, DWH) та Озера даних (Data Lakes) для збору та накопичення великої кількості інформації. Проблема виникає, коли підприємства намагаються об’єднати неструктуровані та суперечливі дані з різних джерел. Дані втрачаються, дублюються, з’являються логічні конфлікти. Це призводить до зниження якості даних та аналітичних звітів на їх основі.

ЩО ТАКЕ DATA ENGINEERING?

Data Engineering – програмування збору, зберігання, обробки, пошуку та візуалізації даних.

Data Engineering допомагає побудувати стабільні процеси ETL та ELT видобутку та підготовки даних для систем аналітики, алгоритмів машинного навчання, Data Science.

ЯКІ ПЕРЕВАГИ ОТРИМУЮТЬ КОМПАНІЇ?

1/ Прозорість процесів збору даних із зовнішніх та внутрішніх джерел, їх зберігання, обробки та передачі в корпоративні системи.

2/ Актуальні підготовлені дані для систем аналітики, алгоритмів машинного навчання та Data Science.

3/ Точні моделі аналітики, наприклад, для прогнозування відтоку клієнтів, шахрайства тощо.

ЯКІ СЕРВІСИ ПРОПОНУЄМО ПІДПРИЄМСТВАМ?

1/ Впровадження методів інтеграції даних

Розробляємо та впроваджуємо процеси вилучення, трансформації та завантаження даних (процеси ETL та ELT), методи перевірки якості та маскування даних (DQM), проектуємо процеси для розподілених обчислень.

2/ Розробка DWH, Data Lake

Розробляємо Data Warehouse та Data Lake на базі рішень класичних СКБД, СКБД MPP (Multi Parallel Processing) та Big Data (distributed computing).Рішення здатні обробляти великі обсяги інформації та потоки даних в режимі реального часу.

3/ Впровадження систем аналітики та візуалізації даних

Впроваджуємо системи аналітики, здатні обробляти поточні дані: формувати звіти та будувати прогнози. При необхідності налаштовуємо прескриптивну аналітику, щоб перевірити гіпотези та отримати ймовірні сценарії розвитку ситуації.

4/ Міграція систем в хмару

Мігруємо з on-premise в хмару як в рамках одного, так і різних вендорів.

ЕКСПЕРТИЗА DATA ENGINEERING У ХМАРНИЙ СЕРВІС

Розгортаємо та налаштовуємо інфраструктуру рішень в хмарі

DATA ENGINEERING В ІЄРАРХІЇ ПОТРЕБ ДЛЯ КЕРУВАННЯ ДАНИМИ

КЛЮЧОВІ ВІДМІННОСТІ ПРОЦЕСІВ ETL та ELT

ETL-процес працює з даними, структура яких визначається заздалегідь при моделюванні DWH. Трансформація даних відбувається в зоні підготовки, та в цільові системи потрапляє оброблена інформація, яка відповідає стандартам, наприклад, GDPR, HIPAA тощо.

При ELT- процесах в Data Lake або цільові системи завантажуються будь-які дані та обробляються вже після завантаження. Такий підхід дає більше гнучкості та спрощує зберігання при появі нових форматів даних.

Процес ETL

Extract

Дані беруться з зовнішніх та внутрішніх джерел: ERP, CRM, локальні документи, інтернет, хмарні системи, IoT-датчиків та інших джерел online streaming тощо. Потім передають їх далі для перетворень.

Transform

Дані очищуються, фільтруються, групуються та агрегуються. Сирі дані перетворюються в готовий для аналізу набір. Процедура вимагає розуміння бізнес завдань та наявності базових знань в області.

Load

Оброблені структуровані дані завантажуються в DWH або цільові системи. Отриманий набір даних використовується кінцевими користувачами або бути вхідним потоком до ще одного ETL-процесу.

Процес ELT

Extract

Дані беруться з зовнішніх та внутрішніх джерел: ERP, CRM, локальні документи, інтернет, хмарні системи, IoT-датчиків та інших джерел online streaming тощо.

Load

Необроблені дані завантажуються в Data Lake або цільові системи. Потім дані перетворюються.

Transform

Дані очищуються, фільтруються, групуються та агрегуються. ELT-процес може обробляти тільки ту частину даних, яка необхідна для конкретного завдання.