Big Data Mapping: що таке мапування великих даних

У цій статті розглянуто, що таке мапування великих даних, як це пов'язано з Data Science, коли і як часто виконується цей процес, а також які програмні інструменти дозволяють автоматизувати Big Data mapping.

Що таке мапування даних і де це використовується

Припустимо, що в одній із корпоративних систем відомості про сімейне становище співробітника зберігаються так, що «1» у полі «діти» означає їхню наявність. У іншій системі ці дані записані з допомогою значення «True», а третьої – словом «так». Таким чином, різні системи для позначення тих самих даних використовують різні відображення. Щоб привести інформацію до однаковості, слід зіставити позначення однієї системи позначення інших джерелах, тобто. виконати процедуру мепінгу даних (від англійської map - зіставлення). У широкому значенні мапування – це визначення відповідності даних між різними семантиками чи уявленнями одного об'єкта у різних джерелах. На практиці цей термін найчастіше використовується для перекладу чи перекодування значень [1].

Дисципліна управління даними, Data Management, трактує мапінг як процес створення відображень елементів даних між двома різними моделями, який виконується на початку наступних інтеграційних завдань [2]:

• перетворення або передача даних між джерелом та приймачем;
• ідентифікація відношень даних як частина аналізу походження даних (data lineage);
• виявлення прихованих конфіденційних даних, при їх маскування або де-ідентифікації, наприклад, коли один ідентифікатор міститься в іншому;
• консолідація кількох баз даних на одну і визначення надлишкових стовпців їх виключення.

Таким чином, мапування даних є процес генерації інструкцій з об'єднання інформації з декількох наборів даних в єдину схему, наприклад, конфігурацію таблиці. Оскільки схеми даних у різних джерелах зазвичай відрізняються одна від одної, інформацію з них слід зіставити, виявивши перетин, дублювання та протиріччя [3].

З прикладної точки зору можна наступні програми мапінгу даних [4]:

• одноразова міграціяколи дані переміщаються з однієї системи в іншу. Після успішного завершення цього процесу нове призначення стає місцем зберігання перенесених даних, а вихідне джерело видаляється. У цьому випадку мапірування необхідно для порівняння вихідних полів із полями призначення.
• Регулярна інтеграція даних, коли виконується періодичний обмін даними між кількома різними системами. Як і при вищеописаному перенесенні даних, мапінг необхідний зіставлення вихідних полів з полями призначення.
• Перетворення даних з одного формату до іншого, включаючи очищення (видалення пропущених значень та дублів), зміна типів, агрегування, збагачення та інші перетворення.

У Big Data меппінг виконується при завантаженні інформації в озеро даних (Data Lake) та корпоративне сховище (DWH, Data Warehouse). Чим Data Lake відрізняється від DWH, розглянуто тут. І тут мапінг реалізується у межах ETL-процесу (Extract, Transform, Load) на етапі перетворення. При цьому налаштовується відповідність вихідних даних із цільовою моделлю (рис. 1). У разі реляційних СУБД для ідентифікації однієї сутності у різних уявленнях потрібно з ключами таблиць та налагодженням відносин (1:1, *:1, 1:* або *:*) [5].

Рис.1. Мапування даних при консолідації таблиць

Data Science мапування даних входить у етап їх підготовки до ML-моделированию, коли виконується формування датасета як матриці значень обробки відповідними алгоритмами. Зокрема, коли Data Scientist збагачує вихідний датасет даними зі сторонніх джерел, він займається мапінгом даних. Проводити процедуру дату мепінгу можна вручну або автоматично за допомогою відповідних підходів та інструментів, які розглянуті далі.

Особливості процесу дата мепінгу

На практиці трудомісткість мепінгу залежить від таких факторів [3]:

• розміри зіставлюваних датасетів;
• кількість джерел інформації, що об'єднуються;
• формати схеми даних, зокрема. первинні та зовнішні ключі в реляційних таблицях;
• відмінності між вихідними та цільовою структурами даних;
• ієрархія даних.

Полегшити процес мапування можна за рахунок метаданих – відомості про ознаки та властивості об'єктів, які дозволяють автоматично шукати та керувати ними у великих інформаційних потоках. Зокрема, якщо кожен додаток буде виконувати публікацію метаданих, що дозволить створити їхній стандартизований реєстр, то мапінг буде повністю автоматизованим. [2]. Однак у більшості випадків процес мапування даних не повністю автоматизований і складається з наступних етапів [4]:

1. визначення даних, які потрібно перемістити, включаючи таблиці, поля у кожній таблиці та формат поля після його переміщення. При регулярній інтеграції також визначається частота передачі.
2. зіставлення вихідних полів із полями призначення;
3. перетворення значень, включаючи кодування формули чи правила перетворення;
4. тестування отриманих результатів перенесення (збагачення) шляхом порівняння їх із зразками даних із первинних джерел.
5. розгортання production-рішень щодо регулярної консолідації даних відповідно до плану перенесення чи інтеграції.

При роботі з великими обсягами даних виділяють 3 основні підходи до мапування [2]:

• ручне кодуванняколи доводиться писати код для консолідації даних з різних таблиць або форматів. Сюди можна віднести зіставлення даних у графічному режимі, коли GUI спеціалізованих програм дозволяє користувачеві малювати лінії від полів в одному наборі даних до з'єднання з іншим джерелом. При цьому під капотом автоматично генерується програмний код перетворення на SQL, XSLT, Java, C++ та інших мовах програмування. Такі графічні засоби часто зустрічаються в ETL-інструментах як основний засіб завдання мепінгів для переміщення даних. Наприклад, SAP BODS, Informatica PowerCenter та Talend Data Fabric (рис. 2).

• data-driven мепінг, який поєднує оцінку фактичних значень даних у різних джерелах даних із використанням евристики та статистики для автоматичного виявлення складних взаємозв'язків між ними. Цей інтелектуальний підхід використовується для пошуку перетворень між різними датасетами, виявлення підрядків, конкатенацій, математичних залежностей, умовних операторів та інших логічних перетворень. Також він дозволяє знайти винятки, що не відповідають виявленій логіці перетворення. Зазвичай саме цей підхід використовують у спеціалізованих системах підготовки даних до ML-моделированию, наприклад, SAS, IBM SPSS тощо.
• семантичний мапінг схожий на вищеописаний data-driven метод, але тут до інтелектуального зіставлення також підключається реєстр метаданих.Наприклад, якщо у вихідній системі вказано FirstName, а в системі-приймачі є поле PersonGivenName, зіставлення буде успішно виконано, якщо ці елементи даних перераховані як синоніми в реєстрі метаданих. Семантичне зіставлення здатне виявити лише точні збіги між стовпцями даних, але виявить ніякої логіки перетворення чи винятків між стовпцями. Насправді цей підхід застосовується при інтеграції реляційних СУБД і побудові DWH.

Також варто згадати напівавтоматичне мапування у вигляді конвертування схем даних, коли спеціалізована програма порівнює джерела даних та цільову схему для консолідації. Потім розробник перевіряє схему мапування та вносить виправлення, де це необхідно. Далі програма конвертування схем даних автоматично генерує код C++, C # або Java для завантаження даних у систему приймач (рис. 3) [3].

Мал. 3. Конвертування схем даних у процесі мепінгу

Далі розглянемо, які інструментальні засоби реалізують перелічені вище підходи.

Інструменти мапування великих даних

Як і більшість прикладних рішень, всі засоби для мапінгу даних можна розділити на 3 категорії [6]:

• пропрієтарні (on-premise), наприклад, Centerprise Data Integrator, CloverDX, IBM InfoSphere, Informatica PowerCenter, Talend Data Integration. Як правило, ці продукти широко використовуються у корпоративному секторі.
• відкриті (open-source), які дешевші за попередні аналоги і є більш легковажними з точки зору функціональних можливостей. Проте їх цілком достатньо для індивідуальних досліджень Data Science. Найбільш популярними у цій категорії вважаються Pentaho, Pimcore, Talend Open Studio.
• хмарнісервіси, такі як Informatica Cloud Data Integration, Oracle Integration Cloud Service, Talend Cloud Integration, Dell Boomi AtomSphere, DX Mapper, Alooma, Jitterbit. Сучасні Cloud-рішення вважаються безпечними, швидкими, масштабованими, відносно недорогими та зручними для використання. Тому їх можна застосовувати як у корпоративних, так і в особистих цілях.

Більшість перелічених продуктів підтримують всі 3 підходи до мапування: ручний (GUI та кодування), data-driven та семантичний. Однак, семантичний меппінг вимагає наявності реєстрів метаданих, що є далеко не в кожному підприємстві. А публічні реєстри метаданих, такі як національні, галузеві чи міські репозиторії [7] не завжди безпосередньо корелюють, наприклад, із завданнями побудови локального DWH. Але, поряд з відкритими державними даними та іншими громадськими датасетами, їх можна використовувати в дослідницьких DS-завданнях.

При виборі конкретного інструменту для мапінгу великих даних варто враховувати такі фактори:

• складність даних – обсяги, різноманітність форматів та схем. Цей критерій безпосередньо пов'язаний із специфікою завдання. Наприклад, якщо потрібно збагатити невеликий датасет для ML-моделювання, зіставивши дані з декількох джерел, Data Scientist може скористатися простим хмарним сервісом або написати власний скрипт. Однак, у разі регулярного завантаження інформації з безлічі СУБД у корпоративне сховище або озеро даних, необхідно вибирати надійний ETL-засіб enterprise-рівня.
• розширюваність– наочний GUI підвищує зручність користування, проте на практиці часто виникає завдання кастомізації автоматично згенерованих відповідностей.Тому інструмент мапування повинен містити можливість редагувати створені меппінги, налаштовувати правила і писати власні перетворення у вигляді програмних скриптів.
• вартістьвключаючи всі витрати на придбання, використання, технічну підтримку та інші витрати.

Резюме

Отже, мапування даних – це важлива частина процесу роботи з даними, у тому числі й для Data Scientist'а. Ця процедура виконується в рамках підготовки до ML-моделювання, зокрема при збагаченні датасетів. У разі одноразового формування датасета з кількох різних джерел зіставлення даних можна виконати вручну або за допомогою Python-скрипта. Проте, такий підхід не застосовується у промисловій інтеграції кількох інформаційних систем чи побудові корпоративних сховищ та озер даних. Тому знання інструментів дата мепінгу стане в нагоді як Data Scientist'у, так і Data Engineer'у. Нарешті, зіставлення даних з метою позбавлення від дублюючих та суперечливих значень входить у завдання забезпечення якості даних (Data Quality) [4]. У свою чергу, Data Quality відноситься до галузі відповідальності стратега за даними та інженера з якості даних. Таким чином, розуміння процесу мапування необхідне кожному Data-фахівцю.

Мапінг - це ключ до розуміння структури даних компанії

Мапінг даних - найважливіший інструмент розуміння та управління інформаційними потоками у компанії. Розберемося, що це таке і як мапінг допомагає бізнесу.

Що таке мапінг і навіщо він потрібен

Мапінг даних є процес зіставлення атрибутів (полів даних) між різними базами даних, додатками або іншими джерелами інформації.Мапінг встановлює співвідношення між моделями даних, що у різних місцях.

Основні цілі використання мапінгу:

• Інтеграція даних із розрізнених джерел
• Міграція даних під час переходу на нові системи
• Забезпечення єдиного представлення даних у компанії
• Побудова аналітичних звітів

Головна перевага мапінгу в тому, що він дозволяє забезпечити цілісність та несуперечність даних у компанії. На основі мапінгу можна оптимізувати бізнес-процеси, зробивши інформаційні потоки прозорими.

Основні помилки при проведенні мапінгу:

1. Неповне зіставлення атрибутів
2. Некоректний вибір ключових полів
3. Дублювання чи втрата даних
4. Невідповідність форматів даних

Як скласти мапінг вітрини даних

Розглянемо з прикладу, як провести мапінг для вітрини даних - простий форми аналітичного сховища, орієнтованого на конкретну бізнес-завдання.

Етапи формування мапінгу вітрини

1. Фіксація вимог бізнесу до вітрини
2. Аналіз атрибутного складу вітрини
3. Пошук систем-джерел даних для вітрини
4. Зіставлення атрибутів вітрини та цільової системи
5. Перевірка та узгодження мапінгу

На першому етапі необхідно уточнити бізнес-підрозділи:

• Чи плануються зміни у логіці чи складі вітрини
• Який бізнес-сенс використання вітрини
• Вимоги до історичності та регламенту оновлення даних

Це дозволить уникнути переробки вже виконаного мапінгу при внесенні бізнесом змін у вітрину.

На другому етапі проводиться аналіз кожного атрибуту вітрини – його формату, бізнес-сенсу, можливості розрахунку через інші атрибути.

Далі визначаються системи, що є джерелами даних для аналізованої вітрини нині. Це допоможе при подальшому аналізі нових джерел.

На четвертому етапі відбувається безпосереднє зіставлення атрибутів вітрини та цільової системи (куди здійснюється міграція). В результаті формується мапінг, який надалі перевіряється та узгоджується з бізнесом.

Аналіз атрибутного складу

Мапінг - це важливий етап робіт, оскільки дозволяє виявити всі атрибути та розрахункові поля, що використовуються при формуванні вітрини. Атрибути повинні мати однозначний бізнес-сенс. Наприклад, для атрибуту "Тип компанії" необхідно уточнити - це інформація про юридичну/фізичну особу або організаційно-правову форму (ТОВ, АТ тощо).

Ретельний атрибутний аналіз дозволяє надалі коректно зіставити поля вітрини та цільової системи.

Мапінг у бюджетуванні

Розглянемо застосування мапінгу що це у бюджетуванні. Тут маппинг необхідний зіставлення планових показників із фактичними даними з оперативного та бухгалтерського обліку.

Цілі використання мапінгу в бюджетуванні:

1. Збереження цілісності інформації
2. Контроль за виконанням бюджету
3. Формування аналітичних звітів

Суть мапінгу тут у тому, що для кожної статті бюджету визначається, на основі яких первинних даних вона формується. Одна стаття бюджету може складатися з кількох аналітик обліку.

Наприклад, стаття "Витрати реклами". Вона може складатися з таких аналітик оперативного обліку, як "Витрати на контекстну рекламу", "Витрати на рекламу, що таргетує", "Витрати на банерну рекламу".

Для кожної з цих аналітик у мапінг закладається правило: при виконанні яких умов її дані потрапляють до загальної статті бюджету.

Такий мапінг дозволяє надалі контролювати виконання бюджету та коректно зіставляти заплановані та фактичні показники.

Інструменти для автоматизації мапінгу

Ручне складання мапінгу - трудомісткий процес. Для його автоматизації використовуються різні програмні засоби.

Одним з таких інструментів є програмне забезпечення Informatica PowerCenter. Його основні можливості:

• Візуальне конструювання потоків даних
• Автоматизація обробки за заданими правилами
• Наочне відображення взаємозв'язків даних

Іншим корисним інструментом може бути ER-діаграма (сутність-зв'язок). Вона дозволяє побачити, як різні сутності (документи, довідники) пов'язані між собою через ключі.

Наприклад, ER-діаграма наочно показує, що сутність Клієнт пов'язана з сутністю Договір через ідентифікатор клієнта. Це полегшує розуміння бази даних та складання мапінгу.

Крім спеціалізованих інструментів, для автоматизації мапінгу можуть використовуватися Excel та Access. Вони також відображають зв'язки між даними та дозволяють сформувати початкову модель.

Дата Мапінг у програмуванні - що це таке?

Мапінг – це процес визначення узгодженості даних між різними семантиками одного чи кількох об'єктів. Процедура використовується програмістами, які працюють з великими масивами даних (в області Big Data), у тому числі фахівцями Data Science. Вона застосовується під час ML-моделювання (ML – machine learning, машинне навчання) і насичення датасетів новими даними, яких раніше у ньому був. Датасети – це потужні вибірки даних з певним тематикам.

Якщо говорити простими словами, мапінг у програмуванні – це процес зіставлення та перетворення даних із різних систем для їх інтеграції в цільову систему чи базу. Також під мапінг розуміють метод поділу коду програми на шари. Технологія потрібна при розробці додатків для Android. Інші назви процедури: Data Mapping, Big Data Mapping, меппінг, мапірування.

Чим обумовлена ​​потреба в мапінгу?

При створенні невеликого датасету на один раз узгодженість даних із різних джерел можна перевіряти вручну або за допомогою Python-скрипта. Але ці методи малоефективні для формування корпоративних сховищ (DWH, Data Warehouse) і озер даних (Data Lake) великих підприємств. Тому використовується метод мапування даних ручними, напівавтоматичними або автоматичними засобами.

Розглянемо приклад.

Допустимо, системному аналітику потрібно зібрати дані по одному проекту з різних таблиць. Але в кожній з них ті самі дані можуть бути заповнені по-різному. Наприклад, в одній таблиці у графі наявності вищої освіти вказується true, в іншій – цифра 1, у третій просто стоїть плюс. Інформація одна й та сама, але відображена вона по-різному. Або в одній таблиці поля можуть бути не заповнені, тоді як інші дані є.

Завдання дата-фахівця – знайти дублі, зіставити їх, визначити невідповідності та створити на основі кількох таблиць одну, в якій не буде повторів. Так можна описати процедуру мапінгу простими словами. Насправді все набагато складніше, адже в інформаційній системі може бути безліч таких паралелей. Плюс дані в кожному джерелі можуть бути записані в різних форматах, а самі вихідні системи можуть мати різну структуру.Тому для використання мапінгу розроблено масу програмних інструментів. Одні зроблені на аматорському рівні, інші – лише професійного застосування; десь буде можливе використання технік ручного мапінгу (написання коду програмістом), десь ефективніше автоматизовані засоби. Жодне програмне забезпечення для мапування не є універсальним. ПЗ підбирається в залежності від особливостей датасетів, їх складності, завдань, які потрібно вирішити.

Інструменти мапінгу

Розрізняють три категорії програмних засобів для зіставлення даних:

• пропрієтарні (on-premise) інструменти - Розгортаються на серверах підприємства, а не на зовнішній інфраструктурі. Приклади такого програмного забезпечення: CloverDX, Centerprise Data Integrator, Informatica PowerCenter, IBM InfoSphere, Talend Data Integration. В основному це рішення для корпоративних цілей.
• відкриті (open-source) інструменти. Вони доступніші за ціною і легші в розгортанні, але менш потужні і мають більш скромний набір можливостей. Це відповідні рішення для індивідуальної роботи в галузі Data Science. Приклади: Pimcore, Pentaho, Talend Open Studio.
• хмарні (on-cloud) інструменти. Розташовуються в хмарному сховищі та потрібні як у корпоративному сегменті, так і при індивідуальних дослідженнях. До цієї категорії входять такі рішення, як Talend Cloud Integration, Alooma, Informatica Cloud Data Integration, DX Mapper, Oracle Integration Cloud Service, Jitterbit, Dell Boomi AtomSphere. Хмарні інструменти відрізняються високим рівнем безпеки, швидкою роботою, зручністю використання та доступною ціною.

Розглянемо приклади популярних платформ Data Mapping у кожній із категорій.

Один з кращих засобів для корпоративного мапінгу. Має багато корисних функцій і підходить для виконання складних інформаційних завдань.

Особливості:

• Автоматизація та організація перетворень та процесів
• Локальний або хмарний хостинг
• Масштабування за ядрами або вузлами
• Можливість використання коду
• Створення розширюваних фреймворків
• Корпоративна підтримка від творців платформи

Оракл – це функціональне програмне забезпечення для зберігання та обробки даних. Платформа розташовується у хмарі та забезпечує одночасний доступ користувачів для більш продуктивної роботи.

Особливості:

• Розподіл даних на дисках для забезпечення однакової продуктивності
• Можливість застосування для поодиноких та реальних кластерів додатків
• Пропонує реальне тестування додатків
• Єдине середовище для будь-якої приватної хмари та публічної хмари в Оракул
• Висока швидкість з'єднання для роботи з великими датасетами
• Можливість віртуалізації
• Підключення до віддаленої БД, таблиці або іншого джерела

TOS – потужний інструмент із простим у освоєнні графічним середовищем розробки. Має відкритий вихідний код.

Особливості:

• Підтримка масивних перетворень даних
• Можливість об'єднання понад 900 БД
• Управління проектуванням, розробкою, тестуванням інтеграційних процесів
• Синхронізація метаданих між різними БД

Плюси використання Data Mapping

Мапування даних забезпечує:

• легкість перенесення, інтеграції, перетворення даних, створення сховищ, озер;
• можливість налагодження прямого зв'язку між декількома вашими джерелами;
• автоматичне визначення некоректних даних. ПЗ для мапування знаходить, відкидає або зазначає дані, які можуть бути неточними;
• можливість відстеження тенденцій.

Як застосовується мапінг?

Розрізняють кілька варіантів застосування Data Mapping у програмуванні:

• Одноразова інтеграція даних - Переміщення інформації з однієї системи в іншу (їх злиття). Наприклад, значення вихідних полів зіставляються з полями призначення. Після виконання маппинга вся інформація, що містилася у вихідній системі даних, буде в цільовій системі. Тому дані з початкової бази видаляються, що дозволяє економити серверний простір. Хоча початкове завдання дата маппинга – все-таки збагачення датасета і приведення інформації з різних джерел до спільного знаменника (для виключення плутанини та підвищення продуктивності під час роботи з базами даних).
• Регулярна міграція потоків - Постійний обмін даними між різними системами. Можна назвати це оновленням систем, яке дозволяє містити в базах лише актуальну інформацію на момент обміну. Це підвищує точність аналітичної роботи, прогностичних моделей та інших результатів, для отримання яких використовується датасет.
• Зміна формату даних в одній системі для їх використання в іншій, зміна типів інформації, агрегування та інші перетворення.

Особливості Data Mapping

Складність при реалізації методу залежить від ряду факторів:

• Обсягу застосовуваних вибірок даних;
• Числа зіставних систем (їх може бути не тільки дві);
• Формата даних у різних джерелах, необхідність його перетворення;
• Відмінностей у структурах (принципах побудови) різних систем;
• Складнощі ієрархії даних,

Для спрощення роботи з датасетами використовуються метадані. Це інформація про ознаки та властивості об'єктів, за допомогою якої простіше ними керувати, особливо у великих масивах.Взагалі, для систем, які містять метадані до всіх об'єктів, стає можливим застосування автоматичного мапування.

Але частіше процес зіставлення автоматизований в повному обсязі і включає такі кроки:

• визначення та локалізація об'єктів, які потрібно перемістити, у тому числі таблиці, поля таблиць та формат полів після інтеграції. При постійному переміщенні визначається періодичність обміну;
• зіставлення початкових полів із полями системи призначення;
• форматування значень;
• оцінка якості перенесення (дані у системі призначення порівнюються з вихідною системою). Це важливий крок, який дозволяє виключити втрати даних через недосконалість інструментів мапінгу або помилок програміста.

Техніки мапінгу

Є три ключові підходи: ручне, напівавтоматичне та автоматичне мапування. Розглянемо кожен метод докладніше.

Для зіставлення даних із різних систем програміст пише код. Також можуть використовуватись графічні засоби на зразок SAP BODS, Talend Data Fabric, Informatica PowerCenter.

Мінуси техніки: трудомісткість, необхідність постійного контролю IT-фахівцем.

• Напівавтоматичний мапінг, Semi-automated Data Mapping, Schema Mapping або data-driven Mapping

Поєднує ручну роботу кодувальника та засоби автоматичного зіставлення датасетів. Спочатку програмне забезпечення для мапування налагоджує зв'язок між джерелами, а потім програміст оцінює результат зіставлення і при необхідності коригує дані вручну. Це популярна техніка спеціалізованих систем підготовки даних до ML-моделювання.З її допомогою можна знаходити винятки, які не вдається визначити стандартними методами (оскільки вони є нелогічними і не вкладаються в загальну схему).

Окремо слід сказати про Semi-automated Data Mapping, у якому конвертуються схеми даних. Спочатку програма здійснює порівняння джерел та схеми цільової системи для консолідації. Потім програміст оцінює коректність схеми, вносить зміни. Потім спеціалізоване програмне забезпечення створює код на C++, C# або Java для інтеграції даних у цільову систему.

• Автоматичний мапінг, Automated Data Mapping або семантичний мапінг

Тут ПЗ для мапування доповнюється реєстром метаданих, що дозволяє виконувати зіставлення в автоматичному режимі, без участі оператора.

Мінус техніки в тому, що не всі системи мають повноцінні реєстри, а без них робота методу неможлива. До того ж Automated Data Mapping визначає лише точні відповідності, але не бачить логіки перетворень, винятків між даними. Однак підхід затребуваний при впровадженні реляційних систем управління базами даних (СУБД) та побудові Data Warehouse (DWH) – сховищ для збирання та обробки даних підприємства.

Застосування мапінгу дозволяє максимально ефективно використовувати ваші дані. З його допомогою забезпечується підтримка високої якості даних, автоматизація процесів впровадження, перетворення, передачі. Інструменти мапування та основи їх використання важливо знати кожному дату-фахівцеві, з будь-якої сфери, будь то Data Science, Data Engineering або інша область, де потрібна робота з великими даними.

Читайте також

Що таке Change Data Capture (CDC).

В епоху стрімкого зростання обсягів даних компанії все частіше стикаються із завданням ефективного управління та аналізу інформації. Однією з технологій, що дозволяють досягти високої точності та актуальності відомостей, є Change Data Capture (Захоплення змін даних). Цей метод активно використовується для фіксування змін у базах даних та їх інтеграції у різні бізнес-системи, такі як аналітичні платформи, ETL-процеси та сховища даних. Сьогодні ми докладно розберемо, що це таке, як він працює, його приклади використання, переваги та можливі обмеження.

В епоху стрімкого зростання обсягів даних компанії все частіше стикаються із завданням ефективного управління та аналізу інформації.

Сучасний бізнес стикається з величезними обсягами даних, що надходять із різних джерел: транзакційні системи, CRM, ERP та IoT-пристрої. Щоб отримати цінну інформацію з цих потоків, організації використовують ЕТЛ. Якщо ви раніше не стикалися з подібними технологіями, то у вас виникне питання про те, як ETL розшифровується. Це абревіатура для Extract, Transform, Load (витяг, перетворення, завантаження). Простими словами - це комплекс процедур, який готує цінні відомості для аналітичних систем та BI-інструментів. Розглянемо, як влаштовані ETL-процеси, у чому їх переваги, і де вони знаходять застосування.

Сучасний бізнес стикається з величезними обсягами даних, що надходять із різних джерел: транзакційні системи, CRM, ERP та IoT-пристрої.

Data Lakehouse: переваги та застосування озер-сховищ.

Організації сьогодні стикаються з зростаючими обсягами інформації, що потребує нових підходів до її зберігання та обробки.Одним з таких рішень є Data Lakehouse, що поєднує переваги класичних сховищ та озер даних. Цей підхід дозволяє ефективно управляти структурованою та неструктурованою інформацією, забезпечуючи швидкий доступ до аналітики.

Залишились питання?

Залишіть контактні дані і ми зв'яжемося з вами найближчим часом