Конвейеры данных (Data Pipelines) — это автоматизированные процессы сбора, обработки, преобразования и перемещения данных из различных источников в целевые хранилища (например, базы данных, DWH, озёра данных).

❓У вас может появится вопрос «Зачем знать аналитику?»

1. Понимание данных — чтобы разбираться, откуда берутся данные, как они очищаются и преобразуются.

2. Качество данных — чтобы выявлять и исправлять ошибки на этапе ETL/ELT.

3. Оптимизация запросов — чтобы писать эффективные SQL-запросы, зная, как данные подготовлены.

4. Автоматизация отчётов — чтобы настраивать регулярные выгрузки и дашборды.

5. Взаимодействие с инженерами — чтобы грамотно ставить задачи по доработке пайплайнов.

🤔 Нужно ли углубляться в тему или поверхностно знать основы?

- Да, если аналитик работает с Big Data или участвует в построении аналитической инфраструктуры.

- Нет, если роль ограничена готовыми данными в BI-инструментах, но базовое понимание всё равно полезно.

📎 Так же прикрепляю статьи на данную тему:

- Что такое конвейер данных? И почему вы должны это знать
- Конвейер данных и конвейер ETL: в чем разница?
- Как построить конвейер данных: пошаговое руководство

Источник: @ba_and_sa