/ Процессы Ресурсы Цикл разработки ПО Waterfall RUP Agile Kanban Управление Архитектура Ресурсы ПО для Архитектора Кто архитекторы? Архитектурные слои язык Archimate GAP-анализ SOA Типы интеграции Vision (Концепция) Проектное решение ESB Микросервисы и service mesh HTTP/REST RPC DDD Анализ Ресурсы ПО для Аналитика Кто аналитики? Бизнес-процесс Требования Уровни и типы Источники Стейкхолдеры Нотации Сервисы Тестирование Ресурсы QA и QC Цикл тестирования Уровни тестирования Виды тестирования Баг-репорт Тестирование требований Тест-анализ и тест дизайн Тест план Интеграционное, API, E2E Метрики качества Автотесты Selenium XPATH Нагрузочное Данные Ресурсы MDM Big data Об информации SQL intro MongoDB intro Библиотека Системная инженерия Станислав Лем Экстраполяция в будущее Политэкономия Сознание, интеллект Gaming Archolos Gothic 3 Morrowind Bannerlord Serf City X-COM: TFTD

/ АНАЛИЗ АРХИТЕКТУРА ДАННЫЕ: - ДАННЫЕ ` Почерпнуть мудрость ` Мастер-данные ` Большие данные + Информация + SQL intro + MongoDB intro DevOps Gaming Библиотека ПРОЦЕССЫ ТЕСТИРОВАНИЕ
Данные
latest update of the page: 31-10-2024, 18:18 UTC
Почерпнуть мудрость

Автотесты на хранимые процедуры в СУБД

Apache Druid

Мастер-данные
Master Data Management (управление основными данными).

Мастер-данные = данные, содержащие ключевую информацию о бизнесе, в том числе о Клиентах, Продуктах, Работниках, о технологиях и материалах.
Могут иметь набор правил валидации, которым должны удовлетворять данные.

Цель управления основными данными — удостовериться в

  • отсутствии повторяющихся данных
  • отсутствии неполных данных
  • отсутствии противоречивых данных

Предпосылки к необходимости управления мастер-данными

  1. Интеграция нескольких различных ИТ-систем
    • одинаковые справочники в разных ИТ-системах;
    • рассинхронизация данных по одним и тем же сущностям в разных ИТ-системах.
  2. Бизнес-процессы, проходящие сквозь несколько ИТ-систем.
  3. Потребность в отчётности, использующей данные из разных ИТ-систем.

Чем помогает управление мастер-данными

  1. Облегчает внедрение новых ИТ-систем в инфраструктуру компании
  2. Облегчает интеграцию ИТ-систем
  3. облегчает обработку корпоративных данных
  4. сокращает трудозатраты на актуализацию данных
  5. минимизирует риски, связанные с некорректностью, неактуальностью, несинхронизированностью данных

Что необходимо сделать в рамках Предприятия

  1. Выработка единых правил валидации мастер-данных
  2. Определиться с мастер-системами по мастер-данным
  3. Путём разработки соответствующих регламентов, инструкций, изменений в ПО обеспечить максимальную синхронизацию значений и единоформатность хранения данных в ИТ-системах

Большие данные

БД характеризуют способность к поиску, агрегации и совместному использованию массивов данных при необходимости получения ответа на тот или иной аналитический или прогностический запрос.
Именно таково определение БД, которое приводится в словаре Тринити колледжа Кембриджского университета, выпущенного специально для высших британских правительственных чиновников.

По сути, данное определение делает акцент на три обстоятельства.
БД – это данные, которые:

  1. используются для анализа и прогнозирования тех или иных процессов, событий и явлений;
  2. не могут быть непосредственно проанализированы, а предполагают выделение как отдельной фазы очистки, проверки, уточнения, исправления первоначально полученной информации, представленной в различном формате;
  3. имеют формат и размер, не позволяющие человеку непосредственно осуществлять анализ или прогноз на глазок или использовать исключительно интуицию. БД требуют в обязательном порядке программ автоматизированного интеллектуального анализа и прогнозирования и предполагают визуальное и табличное представление итоговых материалов.