Inżynieria danych i analityka
Problemy klienta
Z czym przychodzą do nas klienci
Firmy często decydują się na korzystanie z usług analityki danych, gdy istniejące środowisko raportowania lub danych zaczyna stwarzać problemy operacyjne.
Zespoły finansowe, sprzedaży, operacyjne i inne mogą obliczać te same wskaźniki na podstawie różnych źródeł lub stosować różne reguły biznesowe. W rezultacie raportowanie staje się niespójne, a dyskusje koncentrują się na tym, która wartość jest prawidłowa, a nie na tym, co oznaczają dane.
System źródłowy może zmienić nazwę pola, zmodyfikować schemat lub przerwać generowanie zaplanowanego eksportu. Błąd może pozostać niezauważony, dopóki pulpit nawigacyjny, raport lub proces podrzędny nie zacznie wyświetlać niekompletnych lub nieprawidłowych wyników.
Analitycy mogą spędzać dużo czasu na eksportowaniu arkuszy kalkulacyjnych, ręcznym oczyszczaniu danych, odbudowywaniu połączeń i przygotowywaniu cyklicznych zestawów danych, zamiast na interpretowaniu wyników i wspieraniu decyzji biznesowych.
Raporty, które kiedyś były zwracane w ciągu kilku sekund, mogą być generowane w ciągu minut lub z opóźnieniem, w miarę wzrostu ilości danych. Obciążenia analityczne mogą również zacząć konkurować z systemami produkcyjnymi o zasoby obliczeniowe i bazy danych.
CRM, fakturowanie, wsparcie, marketing, ERP i inne aplikacje mogą zawierać nakładające się rekordy klientów, produktów lub operacji pod różnymi identyfikatorami. Bez spójnego modelu danych lub logiki dopasowania, stworzenie kompletnego i wiarygodnego widoku staje się trudne.
Model, pulpit nawigacyjny lub prototyp narzędzia analitycznego może działać na podstawie przykładowego ekstraktu, ale nie może zostać uruchomiony, ponieważ nie zdefiniowano dostarczania danych produkcyjnych, monitorowania, własności, modelu dostępu lub procesu odświeżania.
Organizacje mogą nie mieć jasnej dokumentacji określającej, kto ma dostęp do poszczególnych zestawów danych, jak należy obchodzić się z poufnymi informacjami lub jak długo należy przechowywać dokumentację. Może to prowadzić do sytuacji, w której wnioski o audyt, ochronę prywatności i zgodność z przepisami przeradzają się w ręczne dochodzenia.
Przegląd usług
Usługi inżynierii danych i analityki w pełnym cyklu – od systemów źródłowych po gotowe do wykorzystania w biznesie wnioski
Nasze usługi w zakresie danych i analiz mogą obejmować całą ścieżkę od systemów źródłowych do wykorzystania biznesowego, w tym pobieranie, architekturę pamięci masowej, transformację, jakość danych, modelowanie i dostarczanie do narzędzi analitycznych lub aplikacji downstream jako część szerszego tworzenie oprogramowania na zamówienie inicjatywy. Prace można rozpocząć od środowiska wymagającego stabilizacji lub od nowej platformy danych zbudowanej od podstaw.
Definiujemy warstwy pobierania, przechowywania, przetwarzania i obsługi na podstawie objętości danych, wymagań dotyczących aktualności, wzorców zapytań, ograniczeń integracji, potrzeb bezpieczeństwa i technologii, które zespół klienta może efektywnie obsługiwać.
Budujemy potoki przetwarzania i transformacji danych z orkiestracją, harmonogramowaniem, zarządzaniem zależnościami, logiką ponawiania prób i alertami o awariach. Celem jest zapewnienie obserwowalności, powtarzalności i możliwości odzyskiwania danych w przypadku awarii poszczególnych zadań lub systemów źródłowych.
Definiujemy wielokrotnego użytku jednostki biznesowe, relacje i logikę metryk, dzięki czemu raporty i produkty analityczne oparte na modelach zarządzanych mogą generować bardziej spójne wyniki. Modelowanie może również wyjaśnić własność i definicje kluczowych danych biznesowych.
Możemy tworzyć udokumentowane warstwy metryk i raportów w oparciu o zarządzane modele analityczne, umożliwiając użytkownikom biznesowym udzielanie odpowiedzi na powtarzające się pytania za pośrednictwem pulpitów nawigacyjnych i analiz samoobsługowych bez konieczności korzystania z niestandardowych wyciągów dla każdego żądania.
Prace nad jakością danych mogą obejmować reguły walidacji, kontrole uzgadniania, dokumentację pochodzenia, monitorowanie oraz kontrolę dostępu opartą na rolach. Praktyki te mogą poprawić identyfikowalność danych od raportowanych metryk do ich źródeł i transformacji.
Problem i rozwiązanie
Problem
Środowiska danych często stają się trudne do utrzymania stopniowo, a nie w wyniku pojedynczej awarii. Nowe źródła i pilne wymagania dotyczące raportowania mogą wymagać jednorazowych skryptów, niestandardowych ekstraktów, procedur składowanych, logiki arkuszy kalkulacyjnych i transformacji rozproszonych w wielu narzędziach.
Wraz z rozwojem środowiska, śledzenie własności i logiki biznesowej może być trudniejsze, a zarządzanie oknami przetwarzania, wydajnością zapytań i kosztami infrastruktury staje się coraz trudniejsze. To częsty moment, w którym organizacje zaczynają rozważać wdrożenie usług analityki dużych zbiorów danych lub szerszą przebudowę platformy danych.
Podejście Solbega
Możemy zacząć od mapowania systemów źródłowych, transformacji, odbiorców, istniejących potoków i przepływów danych krytycznych dla przedsiębiorstwa, aby zrozumieć bieżące środowisko przed wprowadzeniem zmian.
Logikę transformacji można następnie skonsolidować w zarządzane, kontrolowane wersjonowanie potoki i modele analityczne, zamiast pozostawiać ją rozproszoną w narzędziach raportowania i procesach ręcznych. Walidację, monitorowanie, odpowiedzialność i alerty można wprowadzić w zależności od krytyczności każdego potoku i zestawu danych.
Planowanie wydajności może wykorzystywać obserwowane wzorce obciążenia, umowy SLA, przewidywany wzrost i priorytety biznesowe, aby zrównoważyć wydajność z kosztami infrastruktury. Dokumentacja i transfer wiedzy mogą być opracowywane w trakcie realizacji, aby wspierać przyszłą konserwację, wdrażanie i przekazywanie.
Kiedy usługa ma zastosowanie
Zapytania analityczne mogą konkurować z obciążeniami transakcyjnymi o zasoby bazy danych, co może powodować, że korzystanie z pulpitów nawigacyjnych lub tworzenie dużych raportów będzie miało wpływ na wydajność aplikacji. Oddzielna warstwa analityczna może pomóc w odizolowaniu obciążeń raportowania i obciążeń produkcyjnych.
Mogą wystąpić problemy z przeoczeniem okien przetwarzania, czas zapytań może się wydłużyć, a koszty infrastruktury mogą stać się trudniejsze do kontrolowania. Skalowanie istniejącej konfiguracji w pionie może nie być już trwałym ani opłacalnym rozwiązaniem. Na tym etapie organizacje mogą potrzebować usług inżynieryjnych w zakresie dużych zbiorów danych lub szerszej przebudowy platformy danych, a nie tylko kolejnej warstwy raportowania.
Dwa lub więcej systemów może zawierać nakładające się rejestry klientów, produktów, danych finansowych lub operacyjnych, podczas gdy firma nadal potrzebuje skonsolidowanego raportowania. Inżynieria danych może ustanowić reguły dopasowywania, transformacji i zarządzania, podczas gdy oryginalne systemy pozostają w użyciu.
Codzienne odświeżanie może już nie być wystarczające do alokacji zapasów, monitorowania transakcji, obsługi serwisowej lub innych procesów wymagających szybkiego działania. Platforma może wymagać dostarczania danych niemal w czasie rzeczywistym lub z większą częstotliwością, w zależności od wymagań biznesowych.
Model może działać dobrze w notebooku, ale dane produkcyjne potrzebne do jego działania nie są odtwarzalne, monitorowane, wersjonowane ani dostarczane niezawodnie. Inżynieria danych może zapewnić potoki klasy produkcyjnej niezbędne do trenowania i wnioskowania.
Organizacje mogą być zobowiązane do wykazania, skąd pochodzą dane, w jaki sposób zostały przekształcone, kto miał do nich dostęp i jak długo są przechowywane. Może to wymagać usprawnień w zakresie pochodzenia, kontroli dostępu, monitorowania, dokumentacji i zarządzania danymi.
Inżynierowie wewnętrzni mogą być już skoncentrowani na utrzymaniu istniejących systemów i mieć ograniczone możliwości w zakresie nowej platformy, migracji lub inicjatywy analitycznej. Usługi i rozwiązania z zakresu analityki danych mogą być dostarczane w określonym zakresie, podczas gdy zespół wewnętrzny zachowuje odpowiedzialność za szersze środowisko danych.
Szczegółowy zakres prac
Co obejmują usługi inżynierii danych i analityki
W zależności od zakresu projektu, usługi inżynierii danych mogą obejmować niektóre z poniższych ról i obowiązków.
Architekt danych
Prace architektoniczne mogą definiować platformę docelową, wzorce przechowywania danych, podejście do integracji, przepływy danych, środowiska i standardy, które stanowią wytyczne dla rozwoju procesów i analiz.
Inżynierowie danych
Inżynieria danych może obejmować pozyskiwanie, transformację, orkiestrację, ewolucję schematu, przetwarzanie przyrostowe, poprawę niezawodności oraz optymalizację pod kątem objętości danych, wydajności lub kosztów infrastruktury.
Inżynierowie analityki
Inżynieria analityczna pozwala przekształcić surowe lub przetworzone dane w udokumentowane, wielokrotnego użytku i przetestowane modele biznesowe z spójnymi definicjami do wykorzystania w BI, raportowaniu i dalszych analizach.
Programiści BI
Prace z zakresu Business Intelligence mogą obejmować pulpity nawigacyjne, raporty, warstwy semantyczne lub metryczne, usprawnienia użyteczności, kontrolę dostępu oraz współpracę z interesariuszami biznesowymi w zakresie definicji i wymagań dotyczących raportowania.
Inżynierowie DataOps
Obowiązki związane z platformą danych i DevOps mogą obejmować środowiska, CI/CD, automatyzację wdrożeń, monitorowanie, tworzenie kopii zapasowych, kontrolę dostępu, niezawodność oraz wgląd w wykorzystanie infrastruktury i koszty.
Inżynierowie ds. zapewnienia jakości
Zapewnienie jakości może obejmować testy sprawdzające i uzgadniające, weryfikację logiki transformacji względem systemów źródłowych, kontrole obsługi awarii oraz potwierdzenie, że monitorowanie i ostrzeganie działają zgodnie z oczekiwaniami.
Menedżer do spraw dostaw
Zarządzanie dostawami umożliwia koordynację priorytetów, zaległości, zależności, raportowania statusu, komunikacji z interesariuszami oraz współpracy między specjalistami Solbeg a wewnętrznymi zespołami klienta.
Dlaczego Solbeg
Dlaczego firmy wybierają Solbeg do inżynierii danych i analityki
Solbeg łączy w sobie architekturę danych, inżynierię, analitykę, BI, DataOps, QA i doświadczenie w zakresie wdrażania, aby wspierać platformy danych w całym ich cyklu życia. Nasze zespoły mogą stabilizować istniejące środowiska, budować nowe platformy i rozwijać je wraz ze zmianami wolumenów danych, wymagań dotyczących raportowania i priorytetów biznesowych.
Kompleksowa wiedza z zakresu inżynierii danych
Architektura, przetwarzanie, transformacja, orkiestracja, modelowanie danych, analityka biznesowa (BI), zapewnienie jakości i obsługa platformy – wszystko to można zrealizować w ramach jednego projektu. Pomaga to ograniczyć luki w koordynacji i przekazywaniu zadań między integracją źródeł, przetwarzaniem danych, modelowaniem analitycznym, raportowaniem i bieżącym wsparciem platformy.
Niezawodne i obserwowalne kanały danych
Solbeg buduje potoki z harmonogramowaniem, zarządzaniem zależnościami, logiką ponawiania prób, monitorowaniem i powiadamianiem o awariach wbudowanymi w podejście do dostarczania. Dzięki temu dostarczanie danych staje się bardziej przewidywalne, a zespoły mogą identyfikować problemy i rozwiązywać je, zanim wpłyną one na pulpity nawigacyjne, aplikacje podrzędne lub raporty o znaczeniu krytycznym dla firmy.
Zarządzane modele danych zapewniające spójne raportowanie
Nasze zespoły mogą definiować wielokrotnego użytku jednostki biznesowe, relacje i logikę metryk, dzięki czemu raporty i produkty analityczne opierają się na spójnych definicjach. Pomaga to ograniczyć konflikty metryk między działami i zapewnia bardziej przejrzystą podstawę dla BI, samoobsługowych analiz i przypadków użycia danych downstream.
Skalowalność i koszty rozpatrywane łącznie
Architekturę danych można zaprojektować w oparciu o rzeczywiste wzorce obciążenia, wolumeny danych, wymagania dotyczące aktualności danych, umowy SLA i przewidywany wzrost. Optymalizacja wydajności, przetwarzanie przyrostowe, monitorowanie obciążenia i planowanie infrastruktury mogą pomóc w zrównoważeniu skalowalności, wydajności i kosztów operacyjnych.
Jakość danych i zarządzanie nimi wbudowane w dostawę
Walidacja, uzgadnianie, pochodzenie, kontrola dostępu, monitorowanie i dokumentowanie mogą być zintegrowane z platformą już na wczesnym etapie. Pomaga to poprawić identyfikowalność, spełnić wymagania audytu i zgodności oraz zapewnić jaśniejsze poczucie własności kluczowych zestawów danych, metryk i transformacji.
Elastyczna praca z istniejącymi środowiskami danych
Solbeg może pracować z platformami, które mają już ugruntowane źródła danych, potoki danych, narzędzia BI i ograniczenia operacyjne. Nasze zespoły potrafią ocenić stan obecny, zachować komponenty, które nadal spełniają wymagania, oraz zmodernizować lub przeprojektować wybrane obszary, jeśli przyniesie to lepsze rezultaty techniczne i biznesowe.
Dalszy rozwój lub przekazanie strukturalne
Po wdrożeniu, Solbeg może kontynuować utrzymanie i rozwój platformy danych lub przygotować ją do przekazania wewnętrznemu zespołowi klienta. Dokumentacja, procedury operacyjne, monitorowanie i transfer wiedzy mogą być opracowywane w trakcie realizacji projektu, aby zapewnić długoterminową odpowiedzialność i ciągłość.
Porównanie
Podejścia do architektury danych dla analityki
Trzy szerokie podejścia do rozwoju uczenia maszynowego mogą obejmować wiele przypadków użycia biznesowego. Właściwy wybór zależy od rodzaju zadania, wrażliwości danych, oczekiwanego wolumenu, ograniczeń infrastrukturalnych, wymagań jakościowych i długoterminowego modelu własności.
Magazyn
Ustrukturyzowane i dobrze zrozumiałe dane, cykliczne raporty finansowe lub operacyjne, kontrolowane wskaźniki oraz obciążenia analityczne, w których ważna jest przewidywalna wydajność SQL.
jezioro
Duże ilości surowych, półustrukturyzowanych lub zróżnicowanych danych, długoterminowe przechowywanie, analiza eksploracyjna i obciążenia wymagające dostępu do szczegółowych rekordów źródłowych, a nie tylko do uporządkowanych zbiorów.
Dom nad jeziorem
Mieszane obciążenia analityczne i uczenia maszynowego, które korzystają z bardziej ujednoliconej architektury pamięci masowej i tabel, jednocześnie wymagając kontrolowanego dostępu do dużych zestawów danych.
Magazyn
Zmiany schematów i modeli wymagają ciągłej pracy nad modelowaniem danych, natomiast dane o dużej zmienności lub surowe, półustrukturyzowane dane mogą wymagać dodatkowej transformacji, zanim będą pasować do kontrolowanych modeli analitycznych.
jezioro
Zarządzanie, jakość danych, metadane i kontrola dostępu muszą być zaprojektowane w sposób jawny. Wydajność zapytań może w dużym stopniu zależeć od formatów plików, partycjonowania, układu i usług używanych do uzyskiwania dostępu do danych.
Dom nad jeziorem
Formaty tabel, operacje na platformie, kompaktowanie, zarządzanie metadanymi i optymalizacja wymagają specjalistycznych umiejętności inżynierskich. Migracja z istniejącej architektury może również wymagać starannego planowania.
Magazyn
Magazyn danych może zapewnić przewidywalne raportowanie i solidne zarządzanie ustrukturyzowaną analityką. Obciążenia eksploracyjne, oparte na danych surowych lub uczeniu maszynowym mogą wymagać dodatkowych usług magazynowania, przetwarzania lub analizy, w zależności od platformy.
jezioro
Jezioro danych może zapewnić elastyczne i ekonomiczne rozwiązanie do przechowywania dużych wolumenów danych, w zależności od platformy i wzorca dostępu. Obciążenia BI mogą wymagać dodatkowych warstw modelowania, indeksowania, buforowania lub obsługi, aby zapewnić spójną wydajność.
Dom nad jeziorem
Lakehouse może zredukować duplikację między wzorcami pamięci masowej i zapewnić współdzielony dostęp do zadań BI, analizy danych i uczenia maszynowego. Ta elastyczność wiąże się z dodatkowymi obowiązkami w zakresie zarządzania platformą i jej konserwacji.
Powszechne są również architektury hybrydowe, szczególnie w sytuacjach, gdy różne obciążenia mają różne wymagania dotyczące opóźnień, zarządzania, kosztów lub przetwarzania.
Przetwarzanie
Jak Solbeg dostarcza rozwiązania z zakresu inżynierii danych i analityki
Typowe zaangażowanie w usługi związane z dużymi zbiorami danych i analizą danych może przebiegać według poniższych etapów, przy czym szczegółowość i kolejność należy dostosować do zakresu projektu i istniejącego środowiska.
-
odkrycie
Dokonujemy przeglądu systemów źródłowych, istniejących procesów i zadań, narzędzi analitycznych, odbiorców danych, kwestii biznesowych, wymagań bezpieczeństwa i znanych problemów operacyjnych. Rezultatem może być udokumentowany stan bieżący, zidentyfikowane ryzyka oraz luki wymagające uzupełnienia.
-
Definicja zakresu
Proponujemy docelową architekturę, modele danych, podejście integracyjne i kolejność realizacji. Priorytety, kryteria akceptacji, skład zespołu oraz pierwszy zakres wdrożenia są definiowane wspólnie z klientem.
-
Wprowadzenie
Dostęp do środowisk, repozytoriów, źródeł danych, narzędzi analitycznych i kanałów współpracy jest zapewniony. Standardy inżynieryjne, oczekiwania dotyczące dokumentacji, role, obowiązki i początkowy backlog są również ujednolicone.
-
Dostawa iteracyjna
Rozwój może przebiegać stopniowo, a potoki, modele, pulpity nawigacyjne i inne produkty są omawiane z interesariuszami w miarę ich pojawiania się. Testowanie, monitorowanie i dokumentowanie można rozwijać równolegle z wdrażaniem, zamiast odkładać je całkowicie na sam koniec.
-
Przekazanie lub kontynuacja działalności
Możemy udokumentować potoki, modele, zależności, procedury operacyjne, monitorowanie i wymagania dotyczące wsparcia przed przeniesieniem własności. Alternatywnie, Solbeg może kontynuować utrzymanie i rozwój platformy w ramach oddzielnie uzgodnionej umowy.
FAQ
Często zadawane pytania dotyczące inżynierii danych i analityki
Niekoniecznie. Narzędzie BI może czasami bezpośrednio przeszukiwać źródła operacyjne lub analityczne, ale nie zapewnia automatycznie zarządzanej warstwy danych analitycznych. Wraz ze wzrostem wolumenów danych, historycznych wymagań, działów i definicji metryk, wspólna transformacja i logika metryk mogą skorzystać z testowalnej, wielokrotnego użytku i zarządzanej warstwy pod narzędziem BI.
Inżynieria danych koncentruje się na niezawodnym pozyskiwaniu, przechowywaniu, transformacji, orkiestracji, jakości i dostarczaniu danych. Dostawcy usług inżynierii danych zazwyczaj pracują nad potokami, architekturą platformy, niezawodnością i wydajnością przetwarzania.
Analityka koncentruje się na interpretowaniu i prezentowaniu danych za pomocą definicji metryk, raportów, pulpitów nawigacyjnych, analiz statystycznych lub działań predykcyjnych. Projekt może obejmować oba te obszary w różnych proporcjach, w zależności od celu biznesowego.
Tak. Możliwe podejścia obejmują repliki tylko do odczytu, przechwytywanie danych o zmianach w oparciu o dzienniki, zaplanowane eksporty, wymianę plików lub interfejsy API dostawców, w zależności od tego, co obsługuje platforma źródłowa. Wybrana metoda integracji wpływa na aktualność, złożoność, niezawodność i wymagania infrastrukturalne, dlatego można ją ocenić podczas wyszukiwania.
Jakość można zweryfikować poprzez połączenie automatycznej walidacji, uzgadniania, monitorowania i ukierunkowanego przeglądu ręcznego. Kontrole mogą obejmować walidację schematu podczas pobierania, uzgadnianie z wartościami źródłowymi, testowanie reguł biznesowych, integralność referencyjną, sprawdzanie świeżości oraz walidację transformacji.
W zależności od stopnia krytyczności nieudanej kontroli, dalsze przetwarzanie może zostać zablokowane, zagrożone dane mogą zostać poddane kwarantannie lub może zostać uruchomiony alert w celu przeprowadzenia dochodzenia.
Tak. Obowiązki można podzielić według platformy, domeny danych, potoku, warstwy analitycznej lub etapu projektu, w zależności od modelu operacyjnego klienta. Jasna odpowiedzialność, wspólne standardy inżynieryjne, dokumentacja i uzgodnione interfejsy między zespołami są ważniejsze niż sztywny podział obowiązków.
Zarządzanie kosztami może obejmować przetwarzanie przyrostowe, monitorowanie obciążeń, zasady cyklu życia pamięci masowej, partycjonowanie, optymalizację zapytań, automatyczne skalowanie i oddzielanie pamięci masowej od zasobów obliczeniowych, jeśli wybrana platforma to obsługuje.
Do typowych źródeł niepotrzebnych kosztów zalicza się wielokrotne przetwarzanie całej historii, nieefektywne partycjonowanie, nadmierne skanowanie danych, niewykorzystaną moc obliczeniową oraz wzorce pamięci masowej lub zapytań, które nie odpowiadają obciążeniu.
Przydatnym punktem wyjścia jest lista systemów źródłowych, raportów lub produktów analitycznych, które mają największe znaczenie, oraz decyzji biznesowych, które wspierają. Dostawcy usług analityki danych mogą zacząć od niekompletnej mapy środowiska, ale dane próbne, informacje o dostępie, przybliżone wolumeny, wymagania dotyczące odświeżania i znane ograniczenia mogą usprawnić wyszukiwanie.
Pomocne może okazać się również określenie stałych wymagań, takich jak dostawca chmury, miejsce przechowywania danych, istniejące licencje, zasady bezpieczeństwa i systemy, których nie można modyfikować.