О цикле жизни витрины данных
Приветствую любителей аналитики!
Продолжим разбирать конвейер данных. Про ETL я немножко высказался, теперь рассмотрим работу с витринами данных.
А вот через что она может пройти за свою жизнь:
1) Выявление потребности и формирование технического задания.
2) Сбор или досбор необходимых данных, если их ещё нет в аналитическом хранилище.
3) Разработка скрипта или запроса, формирующих витрину.
4) Отладка/тестирование витрины
5) Принятие заказчиком, внедрение, использование
6) Доработка: добавление столбцов, изменение логики - при необходимости.
7) Потеря актуальности витрины, снятие с поддержки, удаление.
Эти пункты затрагивают разных экторов и таят в себе множество нюансов, которые я испытал на своей шкуре (и шкурах своих дата-аналитиков)). Поэтому дальше мы рассмотрим их подробней.
Приветствую любителей аналитики!
Продолжим разбирать конвейер данных. Про ETL я немножко высказался, теперь рассмотрим работу с витринами данных.
Витрина данных - это такая таблица, готовая для анализа: в ней данные обработаны требуемым образом, выбрано только нужное и в нужном виде.
А вот через что она может пройти за свою жизнь:
1) Выявление потребности и формирование технического задания.
2) Сбор или досбор необходимых данных, если их ещё нет в аналитическом хранилище.
3) Разработка скрипта или запроса, формирующих витрину.
4) Отладка/тестирование витрины
5) Принятие заказчиком, внедрение, использование
6) Доработка: добавление столбцов, изменение логики - при необходимости.
7) Потеря актуальности витрины, снятие с поддержки, удаление.
Эти пункты затрагивают разных экторов и таят в себе множество нюансов, которые я испытал на своей шкуре (и шкурах своих дата-аналитиков)). Поэтому дальше мы рассмотрим их подробней.