Data Engineering

Jakie problemy napotykają firmy?

Firmy korzystają z korporacyjnych hurtowni danych (Data Warehouse, DWH) i Data Lakes do zbierania i gromadzenia dużej ilości informacji. Problem powstaje, gdy przedsiębiorstwa usiłują połączyć nieustrukturyzowane i sprzeczne dane z różnych źródeł. Dane są tracone, dublowane, pojawiają się konflikty logiczne. Prowadzi to do obniżenia jakości danych i opartych na nich raportów analitycznych.

Co to jest Data Engineering?

Data Engineering to oprogramowanie do gromadzenia, przechowywania, przetwarzania, wyszukiwania i wizualizacji danych.

Data Engineering pomaga budować stabilne procesy ETL i ELT i wydobywania danych (data mining) dla systemów analitycznych, algorytmów uczenia maszynowego, Data Science.

Dane o odpowiedniej jakości stają się dostępne w odpowiedniej formie dla pracowników firmy.

 

Jakie przewagi uzyskują firmy?

1 / Uzyskują przejrzystość procesów gromadzenia danych ze źródeł zewnętrznych i wewnętrznych, ich przechowywania, przetwarzania i przesyłania do systemów korporacyjnych.

2 / Otrzymują odpowiednio przetworzone dane dla systemów analitycznych, algorytmów uczenia maszynowego i Data Science

3 / Uzyskją dokładne modele analityczne, na przykład do prognozowania odpływu klientów, oszustw itp.

Jakie usługi oferujemy dla przedsiębiorstw?

1 / Wdrażanie metod integracji danych

Opracowujemy i wdrażamy procesy ekstakcji, transformacji i ładowania danych (procesy ETL i ELT), metody kontroli jakości i maskowania danych (DQM), projektujemy procesy dla obliczeń rozproszonych.

2 / Wdrażanie systemów analityki i wizualizacji danych

Wdrażamy systemy analityczne zdolne do przetwarzania bieżących danych: generowania raportów i tworzenia prognoz. W razie potrzeby konfigurujemy analizy preskryptywne, aby przetestować hipotezy i uzyskać prawdopodobne scenariusze rozwoju sytuacji.

3 / Opracowanie DWH, Data Lake

Opracowujemy Data Warehouse i Data Lake w oparciu o rozwiązania klasycznych DBMS, DBMS MPP (Multi Parallel Processing) i Big Data (distributed computing).

Rozwiązania są w stanie przetwarzać duże ilości informacji i przepływy danych w trybie czasu rzeczywistego.

4/ Migracja systemów do chmury

Przeprowadzamy migrację z on-premise do chmury zarówno w ramach jednego jak i różnych dostawców.

Ekspertyza Data Engineering w usługach chmurowych

Wdrażamy i konfigurujemy infrastrukturę rozwiązań w chmurze.

Kinesis: Firehose, Data Streams, Data Analytics, RDS, Redshift, DynamoDB, S3, Data Pipeline, AWS Glue
Event Hubs, Stream Analytics, Datalake, CosmosDB, Synapse Analytics, Data Factory
Pub/Sub, Dataflow, BigQuery, Datastore
Kubernetes Service, Object Storage, DB2, SQL Query, Elasticsearch, Event Streams, Apache Airflow

DATA ENGINEERING IN THE HIERARCHY OF DATA MANAGEMENT

KLUCZOWE RÓŻNICE W PROCESACH ETL I ELT

Proces ETL działa na danych, których struktura jest określona z góry w symulacji DWH. Transformacja danych odbywa się w obszarze przygotowania i do systemów docelowych trafiają przetworzone informacje, które są zgodne ze standardami, takimi jak GDPR, HIPAA itp.

W przypadku procesów ELT do Data Lake lub systemów docelowych ładowane są wszelkie dane, które są przetwarzane już po załadowaniu. Takie podejście zapewnia większą elastyczność i ułatwia przechowywanie nawet gdy powstają nowe formaty danych.

Etapy procesu ETL

Extract

Dane są pobierane ze źródeł zewnętrznych i wewnętrznych: ERP, CRM, dokumenty lokalne, Internet, systemy chmurowe, czujniki IoT i inne źródła online streaming itp. Następnie przekazywane są dalej w celu przekształceń.

Transform

Dane są czyszczone, filtrowane, grupowane i agregowane. Surowe dane są przekształcane w gotowy do analizy zestaw. Procedura wymaga zrozumienia zadań biznesowych i posiadania podstawowej wiedzy w tej dziedzinie.

Load

Przetworzone ustrukturyzowane dane są ładowane do DWH lub systemów docelowych. Wynikowy zestaw danych jest używany przez użytkowników końcowych lub jest strumieniem wejściowym do innego procesu ETL.

Etapy procesu ELT

Extract

Dane są pobierane ze źródeł zewnętrznych i wewnętrznych: ERP, CRM, dokumenty lokalne, Internet, systemy chmurowe, czujniki IoT i inne źródła online streaming itp.

Load

Surowe dane są ładowane do Data Lake lub systemów docelowych. Dane są następnie przekształcane.

Transform

Dane są czyszczone, filtrowane, grupowane i agregowane. Proces ELT może przetwarzać tylko część danych, która jest potrzebna dla konkretnego zadania.

Jak pracujemy

1Pierwsze połączenie

Определяем требования к решению, ожидания и «боли» вашей сферы. Анализируем бизнес и определяем процессы для автоматизации.

2Zadanie techniczne

Выделяем главные сложности проекта и способы их решения, обсуждаем технические детали, определяем сроки и стоимость.

3Oferta handlowa

Обсуждаем окончательную цену проекта и тип партнерства. Подписываем документы.

4Konsultacje, prototypowanie

Отдельно консультируем по технологиям и продуктам WorkFusion, UiPath, Automation Anywhere, разрабатываем прототипы решений по автоматизации и предоставляем услуги DevOps инженеров.

5Opracowanie i szkolenie

Процесс разработки прозрачный. Вы регулярно получаете отчеты о проделанной работе. После выполнения проекта мы обучаем ваших сотрудников пользоваться программой.

6Serwis i wsparcie

Обсуждаем условия и стоимость обслуживания и поддержки системы.

Skontaktuj się z nami

    Yes
    Yes Polityką Prywatności Polityką Plików Cookie