BI Consult
  • Перейти на QlikSense
  • Перейти на QlikView
  • Перейти на Tableau
  • Перейти на Power BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • EN
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Business-Qlik
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • Энергетика
    • Фрод-менеджмент
    • E-Commerce
    • Фармацевтика
    • Построение хранилища данных
    • 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)
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Платформы
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • Qlik NPrinting - рассылка отчетности QlikView/Qlik Sense
    • KliqPlanning Suite - бюджетирование в QlikView
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • QlikView R-Коннектор
    • Qlik Web Connectors - коннектор Google, Facebook, Twitter
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • Библиотека extention для Qlik
    • Qlik Alerting
    • Qlik Data Integration Platform - создание Data Lake
    • Qlik Data Catalog решение для Data Governance
    • ATK BiView документация
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • План обучения и сертификации
    • Подготовка специалистов по Qlik
    • Бесплатное обучение Qlik
    • Сертификация Qlik
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • Аудит приложений Qlik и Tableau
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по BigQuery
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс администратора Qlik Sense
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Услуги

  • Консалтинг
    • Продуктивный и согласованный анализ закупок, продаж и маркетинговых активностей в Fashion-Retail
    • Тренинг «S&OP для производственно-торговых компаний»
    • Проект внедрения Qlik
  • План обучения и сертификации
    • Учебные курсы Qlik
    • Учебные курсы Tableau
    • Учебные курсы Microsoft PowerBI
  • Бесплатное обучение
  • Сертификация Qlik
  • Пилотный проект
  • Сопровождение и поддержка
  • Технические задания
  • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
  • Аудит приложений QlikView / Qlik Sense / Tableau
  • Разработка BI Стратегии
    • Становясь Data-Driven организацией: скрытые возможности и проблемы
  • Styleguide для BI-системы
  • Как выбрать подходящую современную BI-систему

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
    • Business-Qlik Дистрибуция
  • Розничная торговля
    • Business-Qlik Розничная торговля
    • Business-Qlik Розничная торговля: DIY
    • Business-Qlik Розничная торговля: Fashion
    • Business-Qlik для сетей аптек
    • BusinessPack для Tableau: POS - Point of Sales Perfomance
  • Производство
    • Business-Qlik Производство
  • Операторы связи
  • Банки
    • Business-Qlik for Banking на базе QlikView/Qlik Sense
    • Бизнес-аналитика в банке
  • Страхование
  • Фармацевтика
    • Business-Qlik Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • Анализ мошенничеств (фрод-менеджмент)

Функциональные решения

  • Управление по KPI
    • Самоуправляемая компания
  • Финансы
    • Бюджетирование
    • Консолидация финансовой отчетности
    • Панель управления, KPI для CFO
    • Рабочий капитал
    • Финансовая отчетность по МСФО
    • Платежный календарь / прогнозный ДДС
  • Продажи
    • Анализ данных из CRM
    • Планирование
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Построение хранилища данных
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и прогнозная аналитика
    • Прогнозная аналитика
    • Прогноз спроса на основании данных о вторичных продажах
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Сквозная аналитика
  • Process Mining
Главная » Курсы » Учебный курс Современная архитектура хранилища данных

Инженерия данных с Databricks: что, почему и как?

В наши дни все говорят об «инженерии данных». Но что это? И чем это отличается от того, что вы делали как архитектор или разработчик баз данных? Прочтите эту статью и узнайте больше!

 

Что такое инженерия данных?

Большинство из архитекторов и разработчиков баз данных, занимались их проектированием на протяжении всей своей карьеры. Только в последние несколько лет термин «инженерия данных» стал де-факто способом описания перемещения больших объемов данных из источников различных типов, а затем их загрузки и преобразования для анализа представителями бизнеса и специалистами по обработке данных.

Этот термин также используется чтобы различать работу, которую выполняют разработчики баз данных в конвейере данных, и работу в области науки о данных, выполняемую после инженерии данных. Инструменты, доступные для крупномасштабной науки о данных, побудили компании начать крупные проекты в сфере машинного обучения. Однако многие из этих проектов уже потерпели неудачу из-за того, что данные не чистые, не корректные или непригодные для использования. Следовательно, в настоящее время упор делается на инженерию данных, чтобы дать возможность компаниям заниматься наукой о данных и другим анализом, в котором они нуждаются, когда хотят сделать данные более точными и удобными.

Проще говоря: наука о данных – это борьба с данными.

 

 

ETL и ELT

Наличие всей вычислительной мощности, которая есть в облаке, и озера данных для хранения всех корпоративных данных в одном месте, изменило конвейер перемещения данных, который мы использовали в течение многих лет. Теперь «Извлечение – преобразование – загрузка» (ETL) переходит в «Извлечение – загрузка – преобразование» (ELT). Поэтому преобразование стало намного более сложной задачей. Теперь данные могут поступать откуда угодно в любом формате и для них могут потребоваться сложные преобразования, а такие инструменты, как SSIS или Informatica, могут их не поддерживать. Преобразования на основе наборов – не всегда лучший способ выполнить эту задачу.

В ETL тяжелую работу выполняет конвейер. Здесь SSIS лучше, но вы столкнетесь с ограничениями ресурсов. В ELT эта работа выполняется в облаке, и там доступны все инструменты. Пора взглянуть на новый набор инструментов.

 


Ваш новый любимый инструмент инженерии данных – Databricks

Databricks – это продукт, созданный командой, ранее создавшей Apache Spark. На платформе Microsoft Azure он выполняет всю сложную работу, необходимую для создания кластеров из нескольких машин с распределенными данными и запросами. Он обеспечивает унифицированную платформу обработки больших объемов данных с высокой производительностью и масштабируемостью.

Но убийственная особенность инженерии данных – это поддержка нескольких языков и конвейеров данных. Вы можете использовать SQL, Python или Scala в одном процессе. Он также может поддерживать потоковые и графические данные, которые получают из множества различных источников.

Поскольку теперь у нас есть несколько типов данных во всех форматах, нам нужен набор инструментов, который инкапсулирует все эти потребности. Вы используете соответствующий язык и его функции для решения соответствующей задачи. Если он манипулирует реляционными данными, вы используете SQL. Если вам нужно выполнить синтаксический анализ JSON, или поработать со строками, вы можете использовать Python или что-то, требующее объектно-ориентированной поддержки, например, Scala.

Фреймворк Databricks позволяет создавать код, используя любой из вышеперечисленных языков, а также другие языки в одном процессе. Это то, чего у нас никогда раньше не было.

Мы выполняем множество современных проектов по анализу данных с помощью хранилища данных Azure. Там корпоративные хранилища данных строятся из данных множества форматов, а не только из реляционных баз данных. Прежде чем мы сможем перенести данные в хранилище данных Azure, необходимо будет выполнить большой объем обработки, особенно в части обеспечения правильного разделения данных, отсутствия текстовых переводов строк и других распространенных проблем миграции данных. Преобразования Databricks можно построить с использованием Python (для синтаксического анализа строк, не основанных на множестве) и SQL для реляционных запросов внутри одного и того же фрагмента кода преобразования, и это делает его вашим «швейцарским армейским ножом» в инженерии данных.

Как видите, хотя инженерия данных и не нова, сейчас она стала более сложной и включает нереляционные данные, а это требует добавления в наш набор инструментов нереляционных инструментов. Также это стало важным первым шагом для корпоративного хранилища данных и многих проектов в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

 

Дополнительные сведения о Azure Databricks см. в документации по Azure Databricks и наш учебный курс.

  • Обзор Databricks. Что облачный продукт может дать начинающим специалистам
  • Руководство по Azure Databricks для начинающих
  • Azure Databricks для начинающих
  • Как начать работу с Databricks

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты

  • classic-spb

    Созданная в 1998 году, компания "Классик" сегодня - современная, обладающая огромными возможностями организация, специализирующаяся в сфере оптовых и розничных продаж продовольствия, оказания услуг по логистике.

  • Внедрение BusinessQlik for Retail - готового отраслевого решения для сетей магазинов по аналитике. Блоки - продажи, товародвижение и маркетинг.

  • Линзмастер

    Детальный анализ заказов и оплат клиентов компании; анализ эффективности рабочего времени сотрудников на местах; анализ эффективности проводимых акций; реализация складской аналитики; перенос существующей аналитики из Oracle BI в QlikView; реализация аналитики для выявления аномалий, ошибок и подозрительных ситуаций,прогнозирование производства в QlikView, прогнозирование производства продукции в QlikView, прогнозирование объема производства в QlikView, прогнозирование издержек производства в QlikView.

  • Сбер банк

    В 2016 году в ПАО «Сбербанк» стартовало внедрение BI-платформы Qlik, которая уже стала инструментом принятия решений на основе данных для более чем 20 тысяч сотрудников розничного бизнеса банка.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Банки
    • Страхование
    • Фармацевтика
    • Лизинг
    • Логистика
    • Медицина
    • Нефтегазовый сектор
    • Сеть ресторанов
  • Продукты
    • Qlik Sense
    • QlikView
    • Tableau
    • Microsoft Power BI
    • ATK BiView-1C Коннектор (для Qlik/Tableau/PowerBI)
    • Vizlib Qlik Sense extentions (библиотека экстеншнов)
    • NPrinting
    • Геоаналитика Qlik GeoAnalytics
    • KliqPlanning Suite
    • Qlik WebConnectors
    • QlikView R Коннектор
    • QlikView/Qlik Sense SAP Коннектор
    • Alteryx
    • Qlik Data Catalog
    • Документация ATK BiView
  • Услуги
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Поддержка
    • План обучения и сертификации Qlik
    • Бесплатное обучение
    • Учебные курсы
    • Сертификация Qlik
    • Аудит приложений
  • Курсы
    • Учебный курс по Qlik Sense
    • Учебный курс по Tableau
    • Учебный курс по Microsoft Power BI
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс по NPrinting
    • Учебный курс по Azure Databricks
    • Учебный курс по Google BigQuery
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
  • Функциональные решения
    • Продажи
    • Финансы
    • Склад
    • HR
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Внутренний аудит
    • Геоаналитика
    • Категорийный менеджмент
    • Построение хранилища данных
    • Система управления KPI и BSC
    • Управление цепочками поставок
    • Маркетинг
    • Цифровая трансформация
    • Сквозная аналитика
    • Process Mining
QlikView Partner
LinkedInYouTubeVkontakteFacebook
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