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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. Обработка данных: включает очистку, преобразование и структурирование данных, чтобы их можно было проанализировать.
  4. Интеграция данных. Специалисты по обработке данных отвечают за интеграцию данных из нескольких источников и обеспечение их согласованности и точности.
  5. Моделирование данных. Сюда входит создание моделей данных, которые можно использовать для анализа и составления отчетов.
  6. Безопасность данных. Специалисты по обработке данных несут ответственность за обеспечение безопасного хранения данных и их защиту от несанкционированного доступа.
  7. 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:

  1. 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.
  2. 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
  1. 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.