Python-тетради как часть ETL-процесса

Ценность BI-платформы определяется тем, как данные попадают в систему, как они обрабатываются и какие решения можно принять на их основе. И здесь ключевую роль играет ETL-процесс 👇

В OmegaBI ETL — это не только извлечение и SQL. В платформе можно создавать рабочие тетради на Python, которые являются полноценной средой выполнения кода и официальным шагом ETL-процесса.

Что это означает на практике:
👌 Реализация сложной бизнес-логики и математических расчётов, когда SQL становится громоздким или недостаточно гибким
👌 Использование продвинутых статистических методов, кастомных алгоритмов обработки данных
👌 Построение и применение ML/DL-моделей и предиктивной аналитики под конкретные бизнес-задачи
👌 Интеграция с внешними системами и инфраструктурными компонентами
👌 Работа строго в рамках корпоративных политик безопасности
И это только несколько вариантов возможного использования и встраивания в ETL-процесс.

📌 И главное! Python-тетрадь — это не просто отдельный экспериментальный скрипт, а управляемый, воспроизводимый и контролируемый шаг ETL, который может выполняться автоматически по расписанию.

Далее в постах будем разбирать кейсы, сценарии и примеры использования 👀