Сховища даних підтримують аналітику в організації

Концепції Data Warehousing

Aaren Stubberfield

Data Scientist

Життєвий цикл на високому рівні

Планування — бізнес-вимоги

1. Бізнес-вимоги:
   • Розуміння потреб організації
   • Персони:
     • Аналітик і дата-сайєнтист — збір вимог

Планування — моделювання даних

1. Моделювання даних:
   • Планування й організація інтеграції даних
   • Персони:
     • Інженер даних і адміністратори БД — проєктування конвеєра даних
     • Аналітик і дата-сайєнтист — бізнес-контекст даних

Упровадження — проєктування та розробка ETL

1. Проєктування ETL:
   • Реалізація конвеєрів даних і процесу ETL
   • Персони:
     • Інженер даних і адміністратори БД — реалізація конвеєра даних

Упровадження — розробка BI-застосунків

1. Розробка BI-застосунків:
   • Налаштування інструментів business intelligence (BI)
   • Персони:
     • Аналітик і дата-сайєнтист — консультування щодо налаштування BI

Підтримка / супровід — супровід

1. Супровід:
   • Уносити потрібні зміни
   • Персони:
     • Інженер даних — змінює за потреби

Підтримка / супровід — тестування та розгортання

1. Тестування та розгортання:
   • Тестування
   • Персони:
     • Аналітик і дата-сайєнтист — консультування щодо налаштування BI
     • Інженери даних — розгортають сховище даних

Матриця персон

Крок життєвого циклу	Аналітики	Дата-сайєнтисти	Інженери даних	Адміністратори баз даних
Бізнес-вимоги	X	X
Моделювання даних	X	X	X	X
Проєктування та розробка ETL			X	X
Розробка BI-застосунків	X	X
Супровід			X
Тестування та розгортання	X	X	X

Давайте потренуємось!

Концепції Data Warehousing