🌟Задачи конвейера данных, которые должен знать каждый инженер данных. Надежный конвейер данных имеет решающее значение для принятия обоснованных решений в области обработки данных. Рутинные задачи необходимы для точности, качества и надежности. Инженеры данных должны понимать эти задачи для эффективной и действенной обработки данных. Знание конвейера данных имеет решающее значение для успеха. 1️⃣ Проверка: - Проверка схемы: проверка соответствия данных предопределенной схеме, обеспечение согласованности и структуры. - Проверка типа: обеспечение соответствия типов данных ожидаемым форматам предотвращает конфликты типов данных. - Проверка диапазона: проверка того, попадают ли числовые значения в допустимые диапазоны, чтобы избежать аномалий. - Проверка бизнес-правил: применение определенных бизнес-правил для обеспечения соответствия и целостности данных. 2️⃣ Очистить: - Дедупликация: Выявление и удаление повторяющихся записей для обеспечения точности данных и предотвращения избыточности. - Обработка отсутствующих значений: чтобы предотвратить необъективность результатов, устраняйте отсутствующие точки данных путем импутации или исключения. - Форматирование: стандартизация формата и стиля данных для бесшовной интеграции и анализа. - Обнаружение выбросов: выявление и обработка выбросов, влияющих на статистический анализ и понимание. 3️⃣ Стандартизация: - Стандартизация таксономии: создание единой таксономии для наборов данных для улучшения согласованности данных. - Преобразование единиц измерения: преобразование единиц данных в общий стандарт для значимых сравнений. - Преобразование: применение преобразований данных, таких как масштабирование, логарифмирование или нормализация, для повышения качества данных. - Сопоставление типов данных: сопоставление различных типов данных с согласованным форматом для более доступной обработки данных. 4️⃣ Куратор: - Моделирование данных: Разработка моделей для структурирования и организации данных для эффективного запроса и анализа. - Агрегация/обобщение: суммирование данных для создания значимых сводок и выводов. - Денормализация: объединение данных из разных источников в единый денормализованный набор данных для упрощения анализа. - Обогащение: дополнение существующих данных дополнительной информацией для более глубокого анализа и контекстуального понимания. Помните, что хорошо спроектированный конвейер данных — это ключ к раскрытию всего потенциала ваших данных и принятию обоснованных бизнес-решений. - 🤝Присоединяйтесь к нам в этом захватывающем путешествии, пока мы исследуем сложный мир данных, технологий, архитектуры и лучших практик. Давайте делиться знаниями, обмениваться идеями и формировать будущее инноваций, основанных на данных! #DataOps #DataArchitecture #BestPractices #DataEngineering #DataManagement #DataPipeline #DataEngineering #DataQuality #DataAnalysis