Моделирование данных для инженеров данных

Моделирование данных эффективный инструмент для инженеров данных

Окончательное руководство для новичков

Моделирование данных – важная часть работы с данными. В этой статье я хотел бы рассказать о различных моделях данных, роли SQL в процессе трансформации данных и обогащения данных. SQL – мощный инструмент, который помогает манипулировать данными. С помощью конвейеров трансформации данных мы можем преобразовывать и обогащать данные, загружаемые в нашу платформу данных. Мы обсудим различные методы манипуляции данными, планирования и инкрементных обновлений таблиц. Чтобы сделать этот процесс эффективным, нам следует знать несколько основных вещей о моделировании данных.

Что такое моделирование данных?

Модель данных стремится организовать элементы ваших данных и стандартизировать, как элементы данных взаимодействуют друг с другом.

Модели данных обеспечивают качество данных, семантические конфигурации и согласованность в соглашениях об именовании. Они помогают проектировать базу данных концептуально и создавать логические связи между элементами данных, такие как первичные и вторичные ключи, таблицы и т. д.

Хорошее и тщательное проектирование модели данных критически важно, если вам нужна наиболее надежная и экономичная трансформация данных для вашей платформы данных. Это гарантирует, что данные обрабатываются без задержек и ненужных шагов.

• ЛЛМ и ГНН Как улучшить рассуждения обоих искусственных интеллектов на графовых данных
• Смелость учиться ML Декодирование Вероятности, MLE и MAP
• Представляем диаграмму множества-связей визуализация сложных отношений наборов

Компании используют процедуру, известную как мероприятие по моделированию данных, для обработки данных. Разделение уровней Источник – Производство – Аналитика между схемами (наборами данных) обеспечивает эффективное управление данными и гарантирует, что наши данные готовы для бизнес-аналитики и машинного обучения.

Любая измеримая информация хранится в факт-таблицах, таких как транзакции, сессии, запросы и т. д.

В факт-таблицах используются внешние ключи, которые связаны с таблицами измерений. Таблицы измерений содержат описательные данные, связанные с факт-таблицей, такие как бренд, тип/код продукта, страна и т. д.

Измерения и факты, основанные на бизнес-требованиях, связываются в схему.

Два самых популярных типа схемы – Звезда и Снежинка. Не говоря уже о том, что это наиболее частые вопросы на собеседованиях по работе с данными [1].