Surse de date

Acestea sunt locurile `unde` iau naștere datele dumneavoastră. Pot fi orice, de la baze de date, aplicații SaaS, aplicații interne, dispozitive IoT, API-uri terțe etc.

Ingestia datelor

Aceasta implică extragerea datelor din surse și încărcarea lor în pipeline-ul de date. Instrumentele pentru aceasta ar putea include Apache Kafka, Logstash sau scripturi personalizate.

Stocarea datelor (Data Lake sau Data Warehouse)

După ingestie, datele sunt stocate într-un data warehouse sau data lake. Un data warehouse, precum Google BigQuery sau Amazon Redshift, este utilizat pentru date structurate și procesate. Un data lake, precum Amazon S3 sau Google Cloud Storage, poate stoca date brute, neprocesate, în format nativ.

Procesarea și transformarea datelor (ETL)

1 Aici datele brute sunt curățate, transformate și structurate pentru analiză. 2 Acest proces este cunoscut și sub numele de ETL (Extract, Transform, Load). Instrumentele pentru aceasta ar putea include Apache Beam, Apache Airflow sau Talend.

Analiza datelor

Odată ce datele sunt procesate și structurate, ele pot fi analizate utilizând diverse instrumente de analiză a datelor, precum SQL, Python, R sau chiar Excel.

Instrumente de vizualizare a datelor și BI

Rezultatele analizei datelor sunt adesea vizualizate utilizând instrumente precum Tableau, Looker sau PowerBI. Aceste instrumente îi ajută pe utilizatorii non-tehnici să înțeleagă și să interpreteze datele.

Învățarea automată și analiza avansată

    Pentru cazuri de utilizare mai avansate, datele pot fi procesate și analizate în continuare utilizând algoritmi de învățare automată și instrumente precum
  • TensorFlow,
  • PyTorch sau
  • Scikit-learn.