Аналитика на 100млн. данных. Краткий ликбез для системных интеграторов (Татьяна Бунто, SECR-2018) — различия между версиями

{{----}}
[[File:{{#setmainimage:Аналитика на 100млн. данных. Краткий ликбез для системных интеграторов (Татьяна Бунто, SECR-2018)!.jpg}}|center|640px]]
{{LinksSection}}
* [https://2018.secrus.org/program/submitted-presentations/analytics-for-100-million/ Talks page on SECR site]
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->

<references/>





<!-- topub -->

[[Категория:SECR-2018]]
[[Категория:Draft]]Data Analysis]]
[[Категория:Бизнес-анализ]]

Версия 13:49, 19 ноября 2018

Докладчик

Татьяна Бунто

В энтерпрайз-системах данные накапливаются годами. И вроде простая задача — настроить интеграцию из баз-источников в базу данных вашей системы. Казалось бы, какие могут быть проблемы? Согласуй модель системы, сделай мэппинг. Подвох в том, что все врут! Идеальных данных не бывает! И наша задача отсечь все ненужное и не потерять ценное. А для этого нужно проводить аналитику.

Вишенкой на торте становятся объемы. Перегрузить 100млн данных не равно перегрузке 10млн. Для 100 млн нужно особенно тщательно учитывать специфику модели, дальнейшее предназначение системы и сценарии ее использования,

На каких этапах интеграции систем нужно анализировать данные? Как проверять, зачем? И самое главное — что делать с результатами?

Поделюсь опытом, интересными кейсами и примерами. Дам советы по анализу данных при проектировании интеграции систем.

Доклад будет интересен всем, кто интересуется качеством данных при интеграции систем, хочет привести в порядок БД своей системы, а также тем, кто составляет планы проектов и не понимает, зачем тратить время на такие исследования.

Видео

Презентация

Примечания и ссылки

• Talks page on SECR site