Ценность ваших данных

Lambda Architecture – решение, построенное в том числе на концепции озера данных, которое позволяет решать задачи, связанные с обработкой в режиме реального времени, обрабатывая данные за миллисекунды.

Data Mesh Architecture активно использует стриминг-технологии, объединяет пакетную и потоковую обработки данных, а хранит данные в облаке. Благодаря этому у организаций появляется возможность анализировать данные в режиме реального времени, снизив при этом затраты на управление инфраструктурой хранилища.

Два последних слоя на рисунке 14.10 выделены для обозначения деятельности в области науки о данных (ее осуществляют ученые по данным и инженеры машинного обучения) и деятельности в области BI (ей занимаются BI-инженеры).

В таблице 14.3 описаны основные роли специалистов, работающих с аналитической средой организации.

Деятельность в рамках слоев обработки и хранения данных обычно осуществляется инженером данных. Коротко рассмотрим ее на примере операций, выполняемых в ходе процесса ETL[486].

Извлечение данных

На этом этапе данные извлекаются из одного или нескольких источников и подготавливаются к преобразованию. Отметим, что для корректного представления данных после их загрузки в хранилище из источников должны извлекаться не только сами данные, но и информация, описывающая их структуру, из которой будут сформированы метаданные для хранилища,

Преобразование данных

Чаще всего преобразование включает следующие шаги:

● Преобразование структуры данных

Данные из различных источников могут отличаться своей структурной организацией: соглашениями о назначении имен полей и таблиц, порядком их описания, форматами, типами и кодировкой данных. Перед передачей в хранилище их нужно свести к единой структуре.

● Агрегирование данных

Наибольший интерес для анализа представляют данные, обобщенные по некоторому интервалу времени, по группе клиентов или товаров. Такие обобщенные данные называются агрегированными (иногда агрегатами), а сам процесс их вычисления – агрегированием.

● Перевод значений

Часто данные в источниках хранятся с использованием специальных кодировок, которые позволяют сократить избыточность данных и тем самым уменьшить объем памяти, требуемой для их хранения. Так, наименования объектов, их свойств и признаков могут храниться в сокращенном виде. В этом случае перед загрузкой данных в хранилище требуется выполнить перевод сокращенных значений в более полные и понятные.

● Создание новых данных

В процессе загрузки в хранилище может понадобиться вычисление некоторых новых данных на основе существующих, что обычно сопровождается созданием новых полей.

● Очистка данных

Наличие «грязных» данных – одна из важнейших и трудно формализуемых проблем аналитических технологий. Очистка данных – это процедура корректировки данных, которые в каком-либо смысле не удовлетворяют определенным критериям качества, т. е. содержат нарушения структуры данных, противоречия, пропуски, дубликаты или неправильные форматы.

Загрузка данных

Процесс загрузки заключается в переносе данных из промежуточных таблиц в структуры хранилища данных. От продуманности и оптимальности процесса загрузки данных во многом зависит время, требуемое для полного цикла обновления данных в хранилище, а также их полнота и корректность.

Следует заметить, что описанный здесь спектр операций, выполняемых на этапе преобразования данных, часто расширяется. Особенно при работе с большими объемами быстро поступающих данных, когда процесс ETL заменяется на ELT (сначала данные извлекаются и загружаются в конечную систему, и лишь после этого происходит их преобразование).

В частности, в ходе преобразования может возникнуть необходимость в группировке или разгруппировке данных (объединение или разъединение данных по какому-либо признаку), нормализации (преобразование диапазона изменений числового признака в другой, более удобный для применения в процессе анализа) и квантовании (разбиение диапазона возможных значений числового признака на заданное количество интервалов и присвоение попавшим в них значениям номеров интервалов или иных меток).

14.3.5. Контекстная диаграмма функциональной области «Большие данные и наука о данных» и уровни зрелости работы с большими данными

Контекстная диаграмма функциональной области «Большие данные и наука о данных» представлена на рисунке 14.11. Процесс осуществления деятельности в области науки о данных представляет собой последовательность итераций. Результаты предыдущей итерации служат исходными данными для следующей. Каждая итерация включает следующие работы[487].