#neoflex — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #neoflex, aggregated by home.social.
-
Использование Trino для построения ETL-процессов
1. Введение. Trino: ключевые задачи и главные преимущества В современной архитектуре управления данными ETL-процессы рассматриваются не как вспомогательный инструмент, а как базовый механизм интеграции, трансформации и подготовки данных, поступающих из множества гетерогенных источников. Ключевая цель этих процессов - избавиться от хаоса и разрозненности данных, которые почти всегда появляются в больших распределенных компаниях [1] . В рамках ETL-конвейера выполняется автоматизированное извлечение данных из различных источников, их очистка, нормализация и приведение к единой модели, после чего подготовленные данные загружаются в централизованное аналитическое хранилище. Это даёт три главных преимущества: обеспечивает высокое качество и согласованность данных, структурирует информацию под нужды бизнес-отчетности, а также отделяет аналитическую нагрузку от операционных систем, повышая таким образом производительность системы в целом. ETL возник как вынужденная мера, так как во время его появления (1970–1990-е) не было ни высокоскоростных сетей, ни мощных распределенных движков аналитики, ни концепции Data Lake. Единственным надёжным способом построить аналитическую отчетность было физически извлекать данные из операционных систем и копировать их в отдельную специализированную базу. Именно поэтому ETL закрепился как основной архитектурный паттерн аналитических систем на долгие десятилетия. Увы, такой подход породил и массу проблем: это дублирование данных, долгие пайплайны, сложные зависимости, задержки обновления и огромные затраты на поддержку. Традиционным ETL-процессам становится всё труднее справляться с постоянно растущим объемом поступающих данных. Более того, большие сложности возникают при работе с уже накопленной информацией, ведь её требуется хранить на протяжении многих лет, а значит — сохранять возможность глубокого анализа по всей доступной истории.
-
Использование Trino для построения ETL-процессов
1. Введение. Trino: ключевые задачи и главные преимущества В современной архитектуре управления данными ETL-процессы рассматриваются не как вспомогательный инструмент, а как базовый механизм интеграции, трансформации и подготовки данных, поступающих из множества гетерогенных источников. Ключевая цель этих процессов - избавиться от хаоса и разрозненности данных, которые почти всегда появляются в больших распределенных компаниях [1] . В рамках ETL-конвейера выполняется автоматизированное извлечение данных из различных источников, их очистка, нормализация и приведение к единой модели, после чего подготовленные данные загружаются в централизованное аналитическое хранилище. Это даёт три главных преимущества: обеспечивает высокое качество и согласованность данных, структурирует информацию под нужды бизнес-отчетности, а также отделяет аналитическую нагрузку от операционных систем, повышая таким образом производительность системы в целом. ETL возник как вынужденная мера, так как во время его появления (1970–1990-е) не было ни высокоскоростных сетей, ни мощных распределенных движков аналитики, ни концепции Data Lake. Единственным надёжным способом построить аналитическую отчетность было физически извлекать данные из операционных систем и копировать их в отдельную специализированную базу. Именно поэтому ETL закрепился как основной архитектурный паттерн аналитических систем на долгие десятилетия. Увы, такой подход породил и массу проблем: это дублирование данных, долгие пайплайны, сложные зависимости, задержки обновления и огромные затраты на поддержку. Традиционным ETL-процессам становится всё труднее справляться с постоянно растущим объемом поступающих данных. Более того, большие сложности возникают при работе с уже накопленной информацией, ведь её требуется хранить на протяжении многих лет, а значит — сохранять возможность глубокого анализа по всей доступной истории.
-
Использование Trino для построения ETL-процессов
1. Введение. Trino: ключевые задачи и главные преимущества В современной архитектуре управления данными ETL-процессы рассматриваются не как вспомогательный инструмент, а как базовый механизм интеграции, трансформации и подготовки данных, поступающих из множества гетерогенных источников. Ключевая цель этих процессов - избавиться от хаоса и разрозненности данных, которые почти всегда появляются в больших распределенных компаниях [1] . В рамках ETL-конвейера выполняется автоматизированное извлечение данных из различных источников, их очистка, нормализация и приведение к единой модели, после чего подготовленные данные загружаются в централизованное аналитическое хранилище. Это даёт три главных преимущества: обеспечивает высокое качество и согласованность данных, структурирует информацию под нужды бизнес-отчетности, а также отделяет аналитическую нагрузку от операционных систем, повышая таким образом производительность системы в целом. ETL возник как вынужденная мера, так как во время его появления (1970–1990-е) не было ни высокоскоростных сетей, ни мощных распределенных движков аналитики, ни концепции Data Lake. Единственным надёжным способом построить аналитическую отчетность было физически извлекать данные из операционных систем и копировать их в отдельную специализированную базу. Именно поэтому ETL закрепился как основной архитектурный паттерн аналитических систем на долгие десятилетия. Увы, такой подход породил и массу проблем: это дублирование данных, долгие пайплайны, сложные зависимости, задержки обновления и огромные затраты на поддержку. Традиционным ETL-процессам становится всё труднее справляться с постоянно растущим объемом поступающих данных. Более того, большие сложности возникают при работе с уже накопленной информацией, ведь её требуется хранить на протяжении многих лет, а значит — сохранять возможность глубокого анализа по всей доступной истории.
-
Использование Trino для построения ETL-процессов
1. Введение. Trino: ключевые задачи и главные преимущества В современной архитектуре управления данными ETL-процессы рассматриваются не как вспомогательный инструмент, а как базовый механизм интеграции, трансформации и подготовки данных, поступающих из множества гетерогенных источников. Ключевая цель этих процессов - избавиться от хаоса и разрозненности данных, которые почти всегда появляются в больших распределенных компаниях [1] . В рамках ETL-конвейера выполняется автоматизированное извлечение данных из различных источников, их очистка, нормализация и приведение к единой модели, после чего подготовленные данные загружаются в централизованное аналитическое хранилище. Это даёт три главных преимущества: обеспечивает высокое качество и согласованность данных, структурирует информацию под нужды бизнес-отчетности, а также отделяет аналитическую нагрузку от операционных систем, повышая таким образом производительность системы в целом. ETL возник как вынужденная мера, так как во время его появления (1970–1990-е) не было ни высокоскоростных сетей, ни мощных распределенных движков аналитики, ни концепции Data Lake. Единственным надёжным способом построить аналитическую отчетность было физически извлекать данные из операционных систем и копировать их в отдельную специализированную базу. Именно поэтому ETL закрепился как основной архитектурный паттерн аналитических систем на долгие десятилетия. Увы, такой подход породил и массу проблем: это дублирование данных, долгие пайплайны, сложные зависимости, задержки обновления и огромные затраты на поддержку. Традиционным ETL-процессам становится всё труднее справляться с постоянно растущим объемом поступающих данных. Более того, большие сложности возникают при работе с уже накопленной информацией, ведь её требуется хранить на протяжении многих лет, а значит — сохранять возможность глубокого анализа по всей доступной истории.
-
Как маскировка данных спасает вашу приватность
Сколько личной информации о вас хранится в мире онлайна? От финансовых операций и медицинских досье до социальных сетей и корпоративных баз данных – данные каждого из нас оказываются в цифровом пространстве, привлекая внимание злоумышленников и вызывая беспокойство как у нас, так и у служб безопасности. Одним из распространенных методов защиты является маскировка данных. Для более ясного понимания этого процесса давайте рассмотрим различные техники маскировки и попробуем разобраться, с чем это едят. Данная статья нацелена на джунов и специалистов, которые только начинают погружаться в тематику.
https://habr.com/ru/companies/neoflex/articles/820333/
#neoflex #data_security #personal_data #masking #machine_learning #how_to #data_leakage_prevention #sql #pyspark