BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Услуги

  • Переход на отечественные BI и DWH системы
  • Консалтинг
    • Проект внедрения российской BI-платформы
  • План обучения и сертификации
  • Бесплатное обучение
  • Пилотный проект
  • Сопровождение и поддержка
  • Технические задания
  • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
  • Аудит BI приложений и DWH
  • Разработка BI Стратегии
  • Styleguide для BI-системы
  • Выделенная команда
  • Как выбрать подходящую современную BI-систему
  • Настойка и поддержка баз данных

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс Современная архитектура хранилища данных » Что такое область подготовки данных?

Что такое область подготовки данных?

1. Введение

Работая с конвейерами данных, вы могли заметить промежуточную область в большинстве конвейеров данных. Если вы работаете в пространстве данных и у вас есть такие вопросы, как

  • Зачем там область подготовки данных? Разве мы не можем просто загрузить наши данные в целевые таблицы?
  • Зачем нам хранить сырые/необработанные данные, если у нас уже есть очищенные данные?
  • Не дорого ли хранить данные, которые мы не собираемся использовать?
  • Удаляются ли данные из области подготовки данных полностью после преобразования?

 

Тогда этот пост для вас. В этом посте мы рассмотрим, что такое промежуточная область и почему она имеет решающее значение для конвейеров данных.

 

2. Что такое область подготовки данных

Область подготовки данных — это концепция проектирования конвейера данных. Это относится к области, где хранятся необработанные данные, прежде чем они будут преобразованы для дальнейшего использования. Промежуточными областями могут быть таблицы базы данных, файлы в облачной системе хранения и т. д.

 

3. Преимущества наличия области подготовки данных

В большинстве конвейеров данных данные в исходной системе постоянно изменяются. Хранение данных из источника в промежуточной области при каждом запуске конвейера данных предоставляет нам исторический снимок исходных данных.

Предположим, у нас есть конвейер данных, каждый день извлекающий данные из базы данных приложения. База данных приложения представляет данные в текущем состоянии. Например, предположим, что у нас есть пользовательская таблица со столбцом zipcode. Если пользователь изменит свой zipcode, приложение перезапишет существующее значение zipcode . Это стандартный конструкция базы данных OLTP.

Предположим, мы обнаружили ошибку на этапе преобразования и должны повторно обработать данные за последние три месяца, используя правильную логику. У нас нет данных на момент времени за последние три месяца, так как база данных приложения будет содержать только текущее состояние. Но если мы сохранили извлеченные данные в промежуточной области, мы можем запустить обратную загрузку с правильной логикой для данных в промежуточной области.

Таким образом, мы видим, что в области подготовки данных хранятся исторические снимки исходных данных. Промежуточная область устраняет нашу зависимость от источника исторических данных.

Вот еще несколько примеров сценариев, в которых могут быть полезны промежуточные области.

  1. Промежуточные данные со скрейпинга веб-сайтов предоставляют нам исторический снимок веб-сайта. Промежуточная область имеет решающее значение, поскольку веб-сайт может блокировать парсеры, вызовы с ограничением скорости и т. д.
  2. Расхождения в данных можно проследить до необработанных исходных данных. Эта линия передачи данных имеет решающее значение при отладке проблем с вашим конвейером данных.
  3. Если входящие данные добавляют новый столбец после определенной даты, мы можем изменить наш сценарий загрузки с помощью простой логики if-else на основе даты, чтобы учесть это. Наличие логики, основанной на датах, позволяет нам управлять эволюцией схемы.
  4. Заполните целевые данные новой логикой преобразования, примененной к промежуточным данным.

Некоторые конвейеры данных имеют область необработанной/базовой/целевой зоны, где хранятся данные, извлеченные из исходной системы, и промежуточную область, где необработанные данные преобразуются для получения согласованных имен и типов столбцов.

Бизнес-логика применяется к промежуточным данным и тестируется перед вставкой в окончательные таблицы.

 

4. Заключение

Надеюсь, эта статья дало вам представление о том, что такое промежуточная область и почему она имеет решающее значение в конвейере данных. В следующий раз, когда вы будете строить конвейер данных, убедитесь, что у вас есть область подготовки данных, и ваше «я» из будущего скажет вам спасибо.

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Успешное внедрение озера данных с помощью организованности
Следующая статья →
Полное руководство по происхождению данных в 2022 году

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • Ситилинк

    Электронный дискаунтер «Ситилинк» — один из крупнейших онлайн‑ритейлеров России (3‑е место по объему онлайн‑продаж в рейтинге Data Insight и Ruward 2016 года E‑commerce Index TOP‑100, 8 место в рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2017»). На рынке работает 9 лет.

    В ассортименте дискаунтера более 50 000 наименований компьютерной цифровой, бытовой и садовой техники, офисной мебели и других товарных категорий. Более 700 мировых брендов в портфеле. Около 4 000 сотрудников по всей России

  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • ПАО «Банк Уралсиб» (Публичное акционерное общество «Банк Уралсиб») — российский коммерческий банк. В 2020 году входил в топ-20 банков РФ по размеру активов (рэнкинг рейтингового агентства Эксперт РА), в 2021 году — в топ-25 крупнейших банков страны по расчётам агрегатора Банки.ру

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.