Добро пожаловать в серию блогов об инженерии данных! Я очень рад поделиться с вами своим опытом, идеями и примерами из реальной жизни. Давайте вместе погрузимся в мир обработки данных!
В этой главе я собираюсь затронуть следующие основные темы:
- Что такое инженерия данных?
- Технические обязанности
- Инструменты инженерии данных 🧰 🛠️
В современную цифровую эпоху предприятия и организации всех размеров ежедневно генерируют огромные объемы данных. От транзакций клиентов и веб-аналитики до взаимодействия в социальных сетях и показаний датчиков IoT объем и разнообразие данных растут беспрецедентными темпами.
Однако одних необработанных данных недостаточно для понимания и принятия обоснованных решений. Данные должны быть преобразованы, очищены, организованы и сохранены таким образом, чтобы сделать их доступными и пригодными для анализа. Вот где в дело вступает инженерия данных.
📜 Что такое инженерия данных?
Инжиниринг данных — это практика проектирования, создания и обслуживания инфраструктуры и процессов, необходимых для поддержки сбора, хранения, обработки и анализа данных. Инженеры данных отвечают за разработку и внедрение систем и рабочих процессов, которые позволяют организациям превращать необработанные данные в полезную информацию.
Инжиниринг данных — это междисциплинарная область, в которой используются навыки и концепции из компьютерных наук, статистики, математики и бизнеса. Некоторые из ключевых концепций и инструментов, используемых в разработке данных, включают:
- Моделирование данных. Процесс проектирования структуры и взаимосвязей данных таким образом, чтобы упростить доступ, запросы и анализ.
- Хранилище данных. Метод хранения и управления данными в централизованном репозитории, к которому могут обращаться различные приложения и инструменты.
- ETL (извлечение, преобразование, загрузка): процесс извлечения данных из разных источников, преобразования их в стандартизированный формат и загрузки в хранилище данных или другую систему хранения.
- Большие данные. Термин, используемый для описания очень больших наборов данных, для обработки и анализа которых требуются специальные инструменты и методы.
- Облачные вычисления. Метод доступа и управления вычислительными ресурсами (такими как хранилище, вычислительная мощность и сеть) через Интернет, часто с оплатой по факту использования.
📜 Технические обязанности
Инженеры данных имеют широкий спектр технических обязанностей, в том числе:
- Проектирование и разработка архитектур данных. Это включает в себя проектирование и разработку систем, которые могут обрабатывать большие объемы данных, и их интеграцию с другими системами. Инженер данных должен знать, как создавать архитектуры, которые оптимизируют производительность и затраты при минимальных затратах. высокого уровня с использованием предварительно упакованных или отечественных компонентов.
- Сбор и хранение данных. Инженеры данных отвечают за сбор данных из различных источников и их хранение таким образом, чтобы они были легко доступны для специалистов по данным и других заинтересованных сторон.
- Обработка данных: включает очистку, преобразование и структурирование данных, чтобы их можно было проанализировать.
- Интеграция данных. Специалисты по обработке данных отвечают за интеграцию данных из нескольких источников и обеспечение их согласованности и точности.
- Моделирование данных. Сюда входит создание моделей данных, которые можно использовать для анализа и составления отчетов.
- Безопасность данных. Специалисты по обработке данных несут ответственность за обеспечение безопасного хранения данных и их защиту от несанкционированного доступа.
- Оптимизация производительности. Инженеры данных отвечают за оптимизацию производительности систем обработки и анализа данных.
📜 Инструменты обработки данных 🧰 🛠️
Существует несколько инструментов и технологий, которые используются в Data Engineering, в том числе:
- Инструменты ETL (извлечение, преобразование, загрузка): они используются для извлечения данных из различных источников, преобразования их в структурированный формат и загрузки в хранилище данных или озеро данных. Сейчас самым требовательным инструментом в отрасли является Apache Spark.
- Инструменты хранилища данных. Они используются для хранения и управления большими объемами данных в структурированном формате. Вы можете изучить следующие инструменты хранилища данных:
- Амазонка Красное смещение
- Google BigQuery
- Snowflake (рекомендую изучить Snowflake, так как спрос на него растет день ото дня)
- Синапс Аналитика Microsoft Azure
- Автономное хранилище данных Oracle
3. Инструменты для работы с большими данными. Они используются для обработки больших объемов данных, как правило, в распределенной вычислительной среде.
- Апач Хадуп
- Апач Спарк
- Апач Кафка
- Апач Флинк
- Луч Апача
4. Платформы облачных вычислений: они используются для предоставления масштабируемых и экономичных вычислительных ресурсов для обработки и анализа данных.
- Веб-сервисы Amazon (AWS)
- Microsoft Azure
- Облачная платформа Google (GCP)
- IBM Облако
- Облако Oracle
- Инструменты интеграции данных. Они используются для интеграции данных из нескольких источников и обеспечения их согласованности и точности.
- Апач Нифи
- Таленд
- IBM InfoSphere DataStage
- Фабрика данных Microsoft Azure
- Интегратор данных Oracle
Вывод:
Инжиниринг данных — важный процесс для любой организации, которая опирается на данные. Он включает в себя проектирование, создание и обслуживание инфраструктуры, поддерживающей обработку и анализ данных. Инженеры данных имеют широкий спектр технических обязанностей, включая архитектуру данных, сбор и хранение данных, обработку данных, интеграцию данных, моделирование данных, безопасность данных и оптимизацию производительности. Существует несколько инструментов и технологий, которые используются в Data Engineering, включая инструменты ETL, инструменты для хранения данных, инструменты для работы с большими данными, платформы облачных вычислений и инструменты для интеграции данных.
Счастливого обучения! Ваше здоровье!
Если вам интересно узнать больше об инженерии данных, следите за нашими будущими статьями из серии «Инженерия данных», в которых мы более подробно рассмотрим каждую тему, а также конкретные инструменты, методы и рекомендации по созданию и обслуживанию. инфраструктура данных.