
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
- Агрегация данных из различных источников компании в едином пространстве и удобном для использования виде;
- Монетизация накопленных данных;
- Сокращение времени на сбор данных;
- 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.
