Data Engineering

Что такое Data Lake простыми словами Data Lake (озеро данных) — это хранилище, куда можно «сбрасывать» данные в их сыром виде: структурированные (например, таблицы из БД), полуструктурированные (JSON, XML) и даже неструктурированные (логи, видео, картинки). Главная идея — не нужно сразу приводить данные к строгой схеме. Вы складываете всё «как есть», а потом, при анализе, уже решаете, как и что использовать. Чем Data Lake отличается от Data Warehouse? Data Warehouse (DWH) — строгая структура, данные заранее обрабатываются (ETL). Data Lake — гибкость, данные сохраняются «сырыми» (ELT), структура накладывается позже. Проще говоря: ...

Кто такой DataOps и зачем он нужен DataOps (Data Operations) — это подход и роль, направленные на улучшение управления данными, их качества и скорости доставки аналитических решений. Если DevOps автоматизирует цикл разработки ПО, а MLOps — машинное обучение, то DataOps помогает компаниям эффективно работать с данными. Чем занимается инженер DataOps? DataOps-инженер отвечает за создание процессов и инфраструктуры, которые обеспечивают быструю и надёжную работу с данными. Основные задачи: Автоматизация ETL/ELT-процессов. Обеспечение качества данных (Data Quality, Data Validation). Управление потоками данных (Kafka, Airflow, Spark). Мониторинг и логирование data pipeline. CI/CD для аналитических приложений и data pipeline. Взаимодействие между data engineering, аналитиками и DevOps. Чем DataOps отличается от DevOps и MLOps? DevOps → код и сервисы. MLOps → модели машинного обучения. DataOps → данные, их качество и доставка в аналитику. Примеры практик DataOps Автоматическая проверка качества данных при загрузке. Версионирование схем данных (Schema Registry, DBT). Мониторинг задержек и ошибок в data pipeline. CI/CD для ETL job-ов и аналитических отчётов. Зачем нужен DataOps Повышает доверие к данным и их качество. Ускоряет доставку аналитики и инсайтов. Снижает риски ошибок в отчётах и ML-моделях. Делает работу с данными более прозрачной и воспроизводимой. Итог DataOps — это DevOps для мира данных. Он помогает компаниям превратить данные в надёжный и предсказуемый актив. ...