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	Qlik Compose
	Перенос данных from local in cloud/other local	SQL Server Migration Assistant (for azur) SQL Server Data Tool (for azure) Database Migration Service (for bigquery) много free software под любой вариант Qlik Replicate
Extracting data from systems/database	Создание "канала" получения данных из source	from RDBMS: ViXtract (script interface), Qlik Compose (visual interface) (мало возможных подключений)
Extracting data from systems/database	Настройка и автоматизирование	from noSQL:
Обработка данных	Структурирование данных	DBT, ViXtract (script interface), Jupiter(Python) (script interface), RDBS(SQL) (script interface), Qlik Compose (visual interface)
	Очисткой от «шумов» — невалидной информации
	Приведение их к единому формату
	Обогащение (при необходимости)	noSQL
	создание витрин данных	noSQL
Load in Local/Cloud DWH/DL, BI	Сохранение/передача обработанных данных на:	in Local DWH: Hadoop, Spark, Qlik Compose(ограничено)
		in Cloud DWH: Qlik Compose
		in Local/Cloud DL: Qlik Compose
		in BI: ViXtract, QlickSAP connector…
Transfer to cloud	Создание "канала" передачи данных	Qlik Replicate
Transfer to cloud	Настройка и автоматизирование	Qlik Replicate

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	Qlik DataTransfer	отправка данных и файлов в Qlik Sense для анализа
2	Qlik Replicate	создание копии (с обработкой) данных на альтернативный ресурс для возможности анализа
3	Qlik Compose	Интеграция исходных данных в режиме реального времени Автоматизированная генерация ETL Управление физическим хранилищем данных Создание витрин данных
4	Qlik Enterprise Manager	объединение в единый интерфейс п.2 и п.3

Google Cloud Platform	Amazon Web Services	Microsoft Azure	Oracle Cloud
Google Compute Engine	Amazon EC2	Azure Virtual Machines	Oracle Cloud Infra OCI
Google App Engine	AWS Elastic Beanstalk	Azure Cloud Services	Oracle Application Container
Google Kubernetes Engine	Amazon EC2 Container Service	Azure Container Service	Oracle Kubernetes Service
Google Cloud Functions	AWS Lambda	Azure Functions	Oracle Cloud Fn
Google BigQuery	Amazon Redshift	Microsoft Azure SQL Database	Oracle Autonomous DataWarehouse

Google Cloud Bigtable,	Amazon DynamoDB	Azure Cosmos DB	Autonomous NoSQL
Google Cloud Datastore
Google Cloud Storage	Amazon S3	Azure Blob Storage	Oracle Cloud Storage OCI

Еще по теме:

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.