Любой современный бизнес использует данные, которые никогда не прекращают свое движение — от журналов транзакций до кликов клиентов и показаний датчиков. Но необработанные данные, хранящиеся в разрозненных системах, полезны только после того, как они собраны, очищены и доставлены туда, где они необходимы...
Любой современный бизнес использует данные, которые никогда не прекращают свое движение — от журналов транзакций до кликов клиентов и показаний датчиков. Но необработанные данные, хранящиеся в разрозненных системах, полезны только после того, как они собраны, очищены и доставлены туда, где они необходимы. Именно здесь в дело вступают инструменты автоматизации, такие как Azure Data Factory (ADF), Apache Airflow и dbt, спокойно выполняя тяжелую работу по каждой информационной панели, отчету и модели машинного обучения, которым вы когда-либо доверяли. Если вы изучаете курс инженерии данных в Пуне, понимание этих трех инструментов не является обязательным — это основа самой работы.
В IntelliBI Innovations Technologies мы считаем, что настоящее обучение происходит, когда инструменты объясняются тем, как они фактически используются в производстве, а не только в теории. Итак, давайте разберем, что делают эти платформы, чем они отличаются и почему их освоение важно для тех, кто серьезно относится к карьере в области данных.
Почему важно автоматическое перемещение данных
Перемещение и преобразование данных вручную происходит медленно, подвержено ошибкам и невозможно масштабировать. Сегодня предприятия имеют дело с десятками, а иногда и сотнями источников данных: базами данных, API, плоскими файлами, потоковыми событиями. Инструменты автоматизации организуют этот хаос, обеспечивая поток данных.