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 руководствоИсточник:
@ba_and_sa 
