Создание Data Lake и Data Engineering

Консалтинг по современной архитектуре данных (Data Engineering)

Мы поможем вам сэкономить время в вашей организации с помощью современной архитектуры данных, помогая вашим командам быстро находить и унифицировать ваши данные с помощью различных технологий хранения и платформ цифрового маркетинга. Мы поможем вам собирать, преобразовывать и передавать полезные данные бизнес-командам, чтобы помочь им принимать мудрые решения от имени вашей компании.

Разработка модели данных

Хорошая модель данных помогает правильно хранить данные и получать к ним доступ по мере необходимости. Существуют различные стратегии и тактики разработки моделей данных. Мы поможем Вам выбрать и реализовать лучший для Вашей компании и бизнес-целей.

Интеграция данных и разработка конвейера данных

Мы поможем вам с интеграцией данных из различных источников, чтобы вы могли иметь единое представление о ключевых показателях при принятии решений. Мы можем создать конвейеры данных для извлечения информации из этих различных источников для обмена с вашим хранилищем данных или другим инструментом или приложением цифрового маркетинга, чтобы это могло оказать большее влияние на ваш бизнес.

Подготовка данных и ETL для отчетности

Data Prep и ETL (извлечение, преобразование, загрузка) помогают преобразовать ваши данные (поступающие из различных источников и форматов) в общую архитектуру, чтобы подготовить их к анализу и отчетности. Мы помогаем с внедрением и обучением в этой области и помогаем вам создавать наборы данных для улучшения оптимизации коэффициента конверсии (CRO).

Большие данные и облачные технологии

Ваши данные замедляют вас? Вам нужен более эффективный способ хранения и доступа к вашим данным? Вам нужны данные, чтобы предоставить информацию для вашего бизнеса, но ресурсам инженерии данных может быть трудно соответствовать темпу бизнеса. Данные должны собираться,храниться, получаться в режиме, близком к реальному времени, и доступны в различных форматах (числовой, текстовый, даты и т. Д.). Мы помогаем с внедрением и управлением большими данными и облачными технологиями, чтобы как можно быстрее получить отдачу от ваших данных.

Процесс	Действия	Инструмент
Миграция	Создание нового DWH
	Формирование архитектуры нового хранилища	С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional
	Перенос данных from local in cloud/other local	С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional
Extracting data from systems/database	Создание "канала" получения данных из source	Airflow / Nifi
Extracting data from systems/database	Настройка и автоматизирование	from noSQL; Airflow / Nifi
Обработка данных	Структурирование данных	DBT, ViXtract (script interface), Jupiter(Python) (script interface), Airflow / Nifi
	Очисткой от «шумов» — невалидной информации
	Приведение их к единому формату
	Обогащение (при необходимости)	noSQL; Clickhouse
	создание витрин данных	noSQL; Clickhouse
Load in Local/Cloud DWH/DL, BI	Сохранение/передача обработанных данных на:	in Local DWH: Hadoop, Spark, С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional
		in Cloud DWH: С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional
		in Local/Cloud DL: С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional
		in BI: С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional
Transfer to cloud	Создание "канала" передачи данных	С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional
Transfer to cloud	Настройка и автоматизирование	С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional

Таким образом, инженер данных (Data Engineer) выполняет следующие операции:

Организация автоматизированного сбора данных из различных источников в единое централизованное хранилище (Data Warehouse) или озеро данных (Data Lake);
Перемещение и хранение информационных массивов;
Настройка, интеграция и создание витрин данных для работы аналитиков и исследователей;
Создание конвейеров регулярной и непрерывной подготовки данных (CI/CD pipelines);
Контроль и повышение качества данных.
Выбор наиболее подходящей архитектуры, использующейся для хранения информации;
Создание инфраструктуры, обрабатывающую данные, и поддержкой ее функционирования;
Устранением в полученной системе ошибок и багов;
Структурированием данных, очисткой от «шумов» — невалидной информации, — приведением их к единому формату;
Постоянным совершенствованием системы хранения и обработки данных, улучшением ее характеристик (например, увеличением скорости извлечения данных) и расширением возможностей для более быстрой и точной работы с Big Data;
Настройкой кластера на десятки или сотни серверов для хранения и обработки данных;
Контролем и поддержкой различных потоков данных и связанных с ними систем (мониторинг алертов, уведомляющих об изменениях, произошедших в системе, что позволяет вовремя среагировать на проблему).

Data Engineer - профессиональные знания и навыки:

алгоритмы и структуры данных;
принципы хранения информации в SQL и NoSQL, а также умение работать с реляционными и нереляционными базами данных (MySQL, MSSQL, PostgreSQL, MongoDB, SQL Server, Oracle, HP Vertica, Amazon Redshift и т.д.)
ETL-системы (Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend и пр.);
облачные платформы для Big Data решений (Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure и другие подобные решения от крупных PaaS/IaaS-провайдеров);
стек Apache Hadoop (HDFS, HBase, Cassandra) и SQL-движки для анализа данных, хранящихся в распределенных файловых системах типа HDFS (Apache Hive, Impala и пр.);
кластеры Big Data на базе Apache (Hadoop, Kafka, Spark);
языки программирования (Python, Java, Scala) для работы с Big Data системами.

Стек технологий:

1	С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional	отправка данных и файлов в BI для анализа
2	CDC технологии	создание копии (с обработкой) данных на альтернативный ресурс для возможности анализа
3	С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional, Airflow / Nifi	Интеграция исходных данных в режиме реального времени Автоматизированная генерация ETL Управление физическим хранилищем данных Создание витрин данных
4	С помощью компонентов Arenadata и Postgre Professional	объединение в единый интерфейс п.2 и п.3

Еще по теме:

Apache Iceberg: транзакционный Data Lake для аналитических систем

Вы получите:

Data Lake (Озеро данных) – это метод хранения данных системой или репозиторием в натуральном (RAW) формате, который предполагает одновременное хранение данных в различных схемах и форматах. Обычно используется blob-объект (binary large object) или файл. Идея озера данных в том чтобы иметь логически определенное, единое хранилище всех данных в организации (enterprise data) начиная от сырых, необработанных исходных данных (RAW data) до предварительно обработанных (transformed) данных, которые используются для различных задач: отчеты, визуализация, аналитика и машинное обучение.

Data Lake (озеро данных) включает структурированные данные из реляционных баз данных (строки и колонки), полуструктурированные данные (CSV, лог файлы, XML, JSON), неструктурированные данные (почтовые сообщения, документы, pdf) и даже бинарные данные (видео, аудио, графические файлы).

Data Lake (озеро данных), кроме методов хранения и описания данных, предполагает определение источников и методов пополнения данных. При этом используются следующие термины:

источники – sources;
настройки каналов – pipelines;
регулярность обновлений – schedulers;
владельцы – custodians;
время хранения – retention time;
метаданные – другие “данные о данных”.

Data Lake (озеро данных) может использовать единый репозиторий в качестве хранилища данных (HDFS, EDW, IMDG, Cloud и т.д.) либо использовать модульную концепцию источников хранения данных для разных требований по безопасности, скорости, доступности при соблюдении условий хранения данных: неизменяемые RAW данные, согласованное время хранения (retention time), доступность.

Статьи по теме Data Lake

Lakehouse

Традиционные хранилища данных и озера данных уже не справляются с растущими требованиями бизнеса из-за недостаточной гибкости, масштабируемости, интеграции, автоматизации и управления.

Решения data lakehouse преодолевают эти проблемы, предоставляя единую платформу данных с передовыми возможностями AI, что ускоряет получение ценности от новых бизнес-инициатив.

В отчете Forrester Wave за второй квартал 2024 года рассмотрены 13 ключевых вендоров решений для data lakehouse, их предложения и позиции на рынке. Авторы отчета с коллегами провели анализ по 24 критериям, оценивая важнейшие компании, предоставляющие услуги в области управления данными.

Особое внимание уделено интегрированным решениям, использованию GenAI и производительности при масштабировании, что является критически важным для современных бизнес-задач.

В докладе подробно описываются сильные и слабые стороны каждого поставщика, а также даны рекомендации по выбору подходящего поставщика в зависимости от специфических бизнес-потребностей.

Компании Databricks, Google и Snowflake выделены как лидеры рынка благодаря своим инновационным платформам, обеспечивающим масштабируемость, безопасность и комплексную интеграцию.

Lakehouse: объединение преимуществ DWH и Data Lake

Наша команда внедряет архитектуру Lakehouse, которая объединяет надежность и управляемость хранилищ данных с масштабируемостью и гибкостью Data Lake. Благодаря этому подходу вы можете хранить и обрабатывать данные в единой среде, использовать одни и те же данные для BI и AI-задач, снижая избыточность и стоимость инфраструктуры.

Следующая статья →

Создание Data Lake 2