#архитектура_медальона — Public Fediverse posts

Книга: «Архитектура медальона. Проектирование с помощью Delta Lake и Spark»

Привет, Хаброжители! Книга предлагает практическое руководство по внедрению архитектуры медальона ( bronze , silver , gold уровни) для эффективной работы с большими данными, чтобы избежать превращения хранилищ в бесполезное «болото данных». Автор делится реальными кейсами и примерами кода для Microsoft Fabric и Azure Databricks , объясняет, как интегрировать медальон в data mesh , и рассматривает вопросы безопасности, контрактов данных и применения генеративного ИИ. Книга будет полезна дата-инженерам, архитекторам и руководителям, ищущим проверенные решения для построения востребованной и управляемой аналитики.

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/1021230/

#архитектура_медальона #архитектура #github #базы_данных #data_engineering #big_data

Книга: «Архитектура медальона. Проектирование с помощью Delta Lake и Spark»

Привет, Хаброжители! Книга предлагает практическое руководство по внедрению архитектуры медальона ( bronze , silver , gold уровни) для эффективной работы с большими данными, чтобы избежать превращения хранилищ в бесполезное «болото данных». Автор делится реальными кейсами и примерами кода для Microsoft Fabric и Azure Databricks , объясняет, как интегрировать медальон в data mesh , и рассматривает вопросы безопасности, контрактов данных и применения генеративного ИИ. Книга будет полезна дата-инженерам, архитекторам и руководителям, ищущим проверенные решения для построения востребованной и управляемой аналитики.

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/1021230/

#архитектура_медальона #архитектура #github #базы_данных #data_engineering #big_data

Книга: «Архитектура медальона. Проектирование с помощью Delta Lake и Spark»

Привет, Хаброжители! Книга предлагает практическое руководство по внедрению архитектуры медальона ( bronze , silver , gold уровни) для эффективной работы с большими данными, чтобы избежать превращения хранилищ в бесполезное «болото данных». Автор делится реальными кейсами и примерами кода для Microsoft Fabric и Azure Databricks , объясняет, как интегрировать медальон в data mesh , и рассматривает вопросы безопасности, контрактов данных и применения генеративного ИИ. Книга будет полезна дата-инженерам, архитекторам и руководителям, ищущим проверенные решения для построения востребованной и управляемой аналитики.

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/1021230/

#архитектура_медальона #архитектура #github #базы_данных #data_engineering #big_data

Книга: «Архитектура медальона. Проектирование с помощью Delta Lake и Spark»

Привет, Хаброжители! Книга предлагает практическое руководство по внедрению архитектуры медальона ( bronze , silver , gold уровни) для эффективной работы с большими данными, чтобы избежать превращения хранилищ в бесполезное «болото данных». Автор делится реальными кейсами и примерами кода для Microsoft Fabric и Azure Databricks , объясняет, как интегрировать медальон в data mesh , и рассматривает вопросы безопасности, контрактов данных и применения генеративного ИИ. Книга будет полезна дата-инженерам, архитекторам и руководителям, ищущим проверенные решения для построения востребованной и управляемой аналитики.

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/1021230/

#архитектура_медальона #архитектура #github #базы_данных #data_engineering #big_data

[Перевод] Выбираем архитектуру данных для компании: руководство от дата-инженера

Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов. Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются. Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/937470/

#хранилища_данных #архитектура_данных #озеро_данных #data_lake #data_lakehouse #data_mesh #архитектура_медальона #инжиниринг_данных #выбор_архитектуры_данных

[Перевод] Выбираем архитектуру данных для компании: руководство от дата-инженера

Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов. Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются. Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/937470/

#хранилища_данных #архитектура_данных #озеро_данных #data_lake #data_lakehouse #data_mesh #архитектура_медальона #инжиниринг_данных #выбор_архитектуры_данных

[Перевод] Выбираем архитектуру данных для компании: руководство от дата-инженера

Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов. Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются. Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/937470/

#хранилища_данных #архитектура_данных #озеро_данных #data_lake #data_lakehouse #data_mesh #архитектура_медальона #инжиниринг_данных #выбор_архитектуры_данных

[Перевод] Выбираем архитектуру данных для компании: руководство от дата-инженера

Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов. Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются. Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/937470/

#хранилища_данных #архитектура_данных #озеро_данных #data_lake #data_lakehouse #data_mesh #архитектура_медальона #инжиниринг_данных #выбор_архитектуры_данных