Data Engineering
С КАКВИ ПРОБЛЕМИ СЕ СБЛЪСКВАТ КОМПАНИИТЕ?
Компаниите използват Корпоративни хранилища (Data Warehouses, DWH) и Езера от данни (Data Lakes) за събиране и натрупване на голямо количество информация. Проблемът възниква, когато предприятията се опитват да комбинират неструктурирани и конфликтни данни от различни източници. Данните се губят, дублират се, появяват се логически конфликти. Това води до намаляване на качеството на данните и аналитичните отчети въз основа на тях.
КАКВО Е DATA ENGINEERING?
Data Engineering – програмиране за събиране, съхранение, обработка, извличане и визуализация на данни.
Data Engineering помага за изграждането на стабилни ETL и ELT процеси за добив и подготовка на данни за аналитични системи, алгоритми за машинно обучение, Data Science..
| Качествените данни стават достъпни в необходимата форма за служителите на компанията. |
КАКВИ ПРЕДИМСТВА ПОЛУЧАВАТ КОМПАНИИТЕ?
- Прозрачност на процесите на събиране на данни от външни и вътрешни източници, тяхното съхранение, обработка и прехвърляне в корпоративните системи.
- Актуални подготвени данни, за аналитични системи, алгоритми за машинно обучение и Data Science.
- Точни аналитични модели, например, за прогнозиране на изтичане на клиенти, измами и др.
КАКВИ УСЛУГИ ПРЕДЛАГАМЕ НА ПРЕДПРИЯТИЯ?
1/ Внедряване на методи за интегриране на данни
Разработваме и внедряваме процеси на извличане, трансформация и зареждане на данни (ETL и ELT процеси), методи за контрол на качеството и маскиране на данни (DQM), проектираме процеси за разпределени изчисления.
2/ Внедряване на системи за анализ и визуализация на данни
Внедряваме системи за анализ, които могат да обработват текущи данни: да генерират отчети и да правят прогнози. Ако е необходимо, създаваме предписващ анализ за тестване на хипотези и получаване на вероятни сценарии за развитие ситуация.
3/ Разработка на DWH, Data Lake
Разработваме Data Warehouse и Data Lake на базата на решенията на класическите СУБД, СУБД MPP (Multi Parallel Processing) и Big Data (distributed computing). Решенията могат да обработват големи обеми информация и потоци от данни в реално време.
4/ Миграция на системи към облак
Мигрираме от on-premise към облака както в рамките на един, така и на различни вендори.
ЕКСПЕРТИЗА НА DATA ENGINEERING В ОБЛАЧНИ СЕРВИЗИ
Разгръщаме и настройваме инфраструктурата на решения в облака
DATA ENGINEERING В ХИЕРАРХИЯТА НА НУЖДИТЕ ЗА УПРАВЛЕНИЕ НА ДАННИ
КЛЮЧОВИ РАЗЛИКИ НА ETL И ELT ПРОЦЕСИ
TL- процесът работи с данни, чиято структура се определя предварително при моделиране на DWH. Преобразуването на данни се извършва в зоната на подготовка и в целевите системи попада обработената информация, която отговаря на стандарти като, GDPR, HIPAA и т.н.
С ELT процеси в Data Lake или целеви системи различни данни се зареждат и обработват след зареждане. Този подход осигурява повече гъвкавост и опростява съхранение, когато се появят нови формати на данни.
ETL процес
Extract
Данните се извличат от външни и вътрешни източници: ERP, CRM, местни документи, интернет, облачни системи, IoT сензори и други източници за online streaming и др. След това те се прехвърлят за преобразуване.
 |
Transform
Данните се изчистват, филтрират, групират и агрегират. Суровите данни се преобразуват в набор, готов за анализ. Процедурата изисква разбиране на бизнес задачите и наличието на основни знания в областта.
|
Load
Обработените структурирани данни се зареждат в DWH или целеви системи. Полученият набор от данни се използва от крайните потребители или като входящ поток към друг ETL процес.
ELT процес
Extract
Данните се извличат от външни и вътрешни източници: ERP, CRM, местни документи, интернет, облачни системи, IoT сензори и други източници за online streaming и др.
|
Load
Необработените данни се качват в Data Lake или целеви системи. След това данните се преобразуват.
|
Transform
Данните се изчистват, филтрират, групират и агрегират. ELT процесът може да обработва само онази част от данните, която е необходима за конкретна задача.