Data Engineering

Identifikujeme zdroje dat: Nacházíme různé zdroje dat jako jsou interní databáze, API rozhraní, externí datasety, streamovaná data ze sociálních médií, IoT senzorů atd.

Přijímáme data: Vyvíjíme mechanismy pro sběr/příjem dat z těchto zdrojů, nastavujeme API rozhraní, web scraping. Používáme i integrační nástroje třetích stran, které integrují různé zdroje dat.

Navrhujeme řešení pro ukládání dat: Podle povahy a rozsahu dat rozhodujeme, kam a jak získaná data ukládat, zda do databáze (SQL nebo NoSQL), datového skladu, data laku, data lakehousu apod.

Implementujeme vybrané řešení: Stavíme vybrané řešení tak, aby bylo škálovatelné, bezpečné a optimalizované pro typy datových dotazů a operací, které se v něm budou nad daty provádět.

Data modeling: Navrhujeme modely, které definují, jak jsou data propojena, uložena a zpřístupněna. Vytváříme schémata a definujeme vztahy mezi datovými body.

Data warehousing: Implementujeme, spravujeme a rozvíjíme datové sklady, které centralizují data z různých zdrojů do jednoho úložiště pro anaytiku a reporting.

Zajišťujeme ETL (ETL = extract-transform-load): Vyvíjíme ETL pipeliny pro automatizaci procesu extrakce dat ze zdroje, jejich transformace do požadovaného formátu a nahrání do datového úložiště nebo datového skladu.

Obohacujeme data: Data obohacujeme o další relevantní zdroje dat, abychom získali úplný pohled na data, více kontextu a další insighty.

Čistíme data: Systematicky řešíme chybějící hodnoty dat, nekonzistence a jiné chyby v datech.

Transformujeme dat: Převádíme data do formátu nebo struktury, ve kterých je lze efektivněji analyzovat. Provádíme operace jako normalizace, agregace a formátování dat.

Integrujeme různé typy dat: Kombinujeme data z různých zdrojů, abychom získali jednotný, komplexní pohled. Pracujeme s různými formáty a strukturami dat.

Workflow management: K orchestraci a automatizaci datových workflow používáme nástroje jako Apache Airflow, které zajistí, že datové procesy budou prováděny ve správném pořadí a ve správný čas.

Monitoring: Průběžně monitorujeme datové pipeliny a úložiště z hlediska výkonu, chyb a dalších problémů.

Údržba a optimalizace: Pravidelně aktualizujeme, optimalizujeme a udržujeme datové pipeliny a storage řešení. Zajišťujeme tak, že zůstanou efektivitní, bezpečné a nákladově efektivní.

Data zabezpečujeme: Zavádíme opatření na ochranu dat před neoprávněným přístupem a narušením.

Dodržujeme compliance: Navrhujeme a implementuje postupy pro nakládání s daty tak, aby byly v souladu s příslušnými předpisy o ochraně osobních údajů a dat jako GDPR nebo HIPAA.

Dokumentace: Vedeme důkladnou dokumentaci datových pipelines, modelů a architektury, zajišťujeme tak transparentnost, srozumitelnost, přehlednost a kontinuitu.

Data governance: Zavádíme procesy v oblasti data managmentu, pro řízení a správu datové kvality a používání dat v organizaci.

Spolupracujeme s uživateli dat: Úzce spolupracujeme s datovými analytiky, data scientisty a byznysovými uživateli, zajišťujeme, že mají k datům přístup a mohou je efektivně využívat.

Zohledňujeme zpětnou vazbu: Na základě zpětné vazby od uživatelů dat a změn byznysových požadavků datové procesy průběžně zlepšujeme.