Тренды на год по многим темам публикуют уже пару месяцев. Достойных материалов пока не очень много.
Сегодняшняя статья про будущее Data Engineering, тем не менее, в порядке.
7 трендов из нее:
🔹 Команды будут больше фокусироваться на оптимизацию затрат на облака и инфраструктуру (что поделать, кризис);
🔹 Роли аналитиков будут дальше уходить в специализацию;
🔹 Несмотря на децентрализацию и прочие data mesh, общие платформы обработки данных продолжат развиваться;
🔹 Больше половины разрабатываемых ML-моделей успешно дойдут до продакшена;
🔹Начнут внедряться дата-контракты;
🔹Все больше будет размываться грань между DWH и DL-подходами (привет, DataLakeHouse);
🔹Время исправления аномалий и проблем с качеством данных будет снижаться (думаю, это связано с более активных внедрением observability, governance, lineage и всего такого).
🔗Ссылка
#тренды
Сегодняшняя статья про будущее Data Engineering, тем не менее, в порядке.
7 трендов из нее:
🔹 Команды будут больше фокусироваться на оптимизацию затрат на облака и инфраструктуру (что поделать, кризис);
🔹 Роли аналитиков будут дальше уходить в специализацию;
🔹 Несмотря на децентрализацию и прочие data mesh, общие платформы обработки данных продолжат развиваться;
🔹 Больше половины разрабатываемых ML-моделей успешно дойдут до продакшена;
🔹Начнут внедряться дата-контракты;
🔹Все больше будет размываться грань между DWH и DL-подходами (привет, DataLakeHouse);
🔹Время исправления аномалий и проблем с качеством данных будет снижаться (думаю, это связано с более активных внедрением observability, governance, lineage и всего такого).
🔗Ссылка
#тренды