Data Engineering

Data Engineering – это процесс сбора, обработки, хранения и управления данными для использования в аналитических и операционных приложениях.

Назначение Data Engineering:

построение стабильных процессов ETL и ELT добычи и подготовки данных для систем аналитики, алгоритмов машинного обучения, Data Science.

Инструменты Data Engineering:

• Корпоративные хранилища (Data Warehouses, DWH);
• Озера данных (Data Lakes).

Основное назначение инструментов: сбор и агрегация большого количества информации.

Цели Data Engineering

1. Агрегация данных из различных источников компании в едином пространстве и удобном для использования виде;
2. Монетизация накопленных данных;
3. Сокращение времени на сбор данных;
4. Реализация возможности легкой смены учетных систем при необходимости.

Преимущества внедрения Data Engineering

• Повышение эффективности и производительности: Data Engineering позволяет бизнесу управлять большим объемом данных и улучшить процессы обработки и анализа данных.
• Увеличение точности и качества данных: Data Engineering помогает бизнесу управлять качеством данных и обеспечить их точность, а также облегчает процессы проверки и очистки данных.
• Помощь в принятии управленческих решений: наличие систематизированной и актуальной информации помогает принимать более точные управленческие решения.
• Расширение возможностей бизнеса: разработка новых продуктов и услуг и повышение их конкурентоспособности на базе детализированных имеющихся данных.

Результаты внедрения Data Engineering

• Вся информация о бизнесе систематизирована и приведена в единый вид:
  • Разрозненные данные унифицированы и структурированы;
  • Исключены дубликаты данных;
• Данные готовы к применению/использованию инструментов машинного обучения.