Тенденции дата-инжиниринга 2023

1️⃣Миграция в облака
Облачные платформы становятся основой для обработки, хранения и анализа больших объемов данных из-за масштабируемости и наличия специализированных сервисов. По прогнозам Google к 2027 году более 50% всех предприятий перейдут в облако.

2️⃣ Real-time обработка данных
С развитием сферы облачных вычислений и ростом объемов данных возросла необходимость в оперативных инсайтах. Обработка данных в real-time режиме позволяет быстро реагировать на изменения, выявлять паттерны и принимать обоснованные решения.

3️⃣ DataOps и MLOps
Это методологии, направленные на автоматизацию и улучшение процессов сбора, обработки и анализа данных. DataOps (DevOps + Data Science) стремится организовать непрерывную поставку качественных данных, MLOps (DevOps + Machine Learning) – эффективно разрабатывать, развертывать и обслуживать ML-модели.

4️⃣ Data Lakehouse
Data Lakehouse — новая гибридная технология, которая использует лучшее из хранилищ (Data Warehouse) и озёр данных (Data Lake). Технология стала возможна благодаря новому дизайну системы: реализации структур данных и функций управления данными, аналогичных тем, которые используются в хранилище данных, непосредственно поверх недорогого облачного хранилища в открытых форматах. Основное преимущество – возможность хранения структурированных и неструктурированных данных, возможность практически безграничного масштабирования и относительно низкая стоимость.

5️⃣Big Data и IoT
Говоря о тенденциях индустрии обработки данных, нельзя пройти мимо Интернета вещей (IoT), который бурно развивается и влияет на область инжиниринга данных. Устройства IoT собирают большие объемы неструктурированных данных, которые можно эффективно обрабатывать в режиме реального времени, используя различные подходы.

6️⃣ Data Governance
Последняя тенденция, которую мы хотели бы сегодня осветить — Data Governance — целостная стратегия управления корпоративными данными. Данная стратегия включает в себя:
● создание единого каталога метаданных, описывающих все источники организации (например, данные о том, в каких ИТ-системах хранится информация);
● бизнес-глоссарий, определяющий основные элементы и атрибуты данных, а также их бизнес-контекст;
● правила для обеспечения качества данных;
● жизненный цикл данных.

Организации, которые внедрили технологии Data Engineering и научились эффективно работать с данными, могут обеспечить себе конкурентное преимущество в условиях быстро меняющегося цифрового мира.

#экспертиза