What Is Data Warehousing? Benefits, Best Practices & Tools

Data warehousing centralizes enterprise data for analytics, reporting, and business intelligence. It integrates multiple sources, preserves historical data, and creates a single source of truth for smarter decisions.

Scalable architecture, optimized ETL/ELT pipelines, governance, and security ensure reliable, high-performance insights.

Explore more: https://www.hitechanalytics.com/blog/what-is-data-warehousing-benefits-tools-best-practices/

#DataWarehousing #DataAnalytics #BusinessIntelligence #ETL

"Welche (ETL-)Tools nutzt ihr, z.B. um MARC-Daten in Solr einzuspielen?" fragt tillk & es gibt bereits ein paar Antworten: https://metadaten.community/t/welche-etl-tools-nutzt-ihr-z-b-um-marc-daten-in-solr-einzuspielen/1030

Vielleicht wird ja die eine oder der andere Metafacture für den Einsatz in der eigenen Einrichtung testen. Das würde uns freuen! Wir haben auf jeden Fall in den letzten Jahren einige Liebe in die Software gesteckt. Mit der Fix-Sprache und dem Metafacture-Playground ist es jenseits der IT auch für Fachabteilungen attraktiver geworden. #metadaten #etl

[Перевод] AI и Data engineering: Что реально происходит с профессией?

Сразу успокоим читателя: AI не вытеснил data-инженера из рабочего процесса. Наоборот, он сделал эту роль еще более значимой. И в этой статье объясняется, что именно это означает для вас и вашей профессии. Не с точки зрения технологий и инструментов, а с точки зрения изменения зоны ответственности. AI, как и везде, конечно классно справляется с некоторыми задачами, но всю ответственность по-прежнему несет человек. Весь контекст не передашь через промпт, и AI не делает компромиссных решений. Большинство систем не выходят из строя, потому что было сложно написать код. Выходят потому что решения по разработке были приняты поспешно, и без четкого понимания, кто и как этими системами будет пользоваться. И AI еще быстрее за нас принимает решения, но все те же риски «непонимания контекста» остаются.

https://habr.com/ru/articles/1002036/

#ai #качество_данных #data_quality #etl #data_engineering #data_engineer #schema #модель_данных #искусственный_интеллект #инженер_данных

What is a Data Pipeline? Types, Benefits, Use Cases

A data pipeline automatically moves raw data from multiple sources to storage systems, applies transformations, and delivers it for analytics. It supports both real-time and batch processing, ensuring accurate, consistent data for business intelligence and machine learning.

Learn more: https://www.hitechanalytics.com/blog/what-is-a-data-pipeline-types-benefits-use-cases/

#DataPipeline #DataIntegration #ETL #MachineLearning

Как мы сократили Lead Time с полутора недель до четырёх часов

Привет! Меня зовут Антон, я ведущий программист департамента аналитических решений ЮMoney. Хочу поделиться историей о том, как наша команда ускорила один из самых рутинных процессов в работе дата-инженера — загрузку информации из нового источника данных в хранилище. Мы не просто оптимизировали процесс, а практически свели к нулю многодневную рутину и тем самым высвободили время для решения более интересных задач. Наше технологичное решение помогает превратить сложный и долгий процесс в понятный и быстрый. Если вы строите хранилище данных, развиваете data-платформу или просто устали от однотипных ETL-задач, отнимающих недели, — этот разбор будет вам полезен. Покажу, какие архитектурные решения мы рассматривали и что в итоге сработало.

https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/995720/

#dwh #etl #lead_time #кодогенерация #метаданные #платформенный_подход

If you want to build solid data + AI foundations through hands-on projects, here’s a 4-step mini path you can start today:

 From Data Lake to Data Lakehouse
The same training code can produce different results when data references are mutable. Versioning is the key here.
🤓 https://tinyurl.com/lake-vs-lakehouse-medium

 RAG in Action: Build a Local PDF Chatbot
You learn chunking, embeddings, vector search and retrievers best by implementing a small end to end pipeline yourself.
🤓 https://tinyurl.com/RAG-Chatbot-Medium

 Why Zero ETL
Many “modern” architectures shift from copying data to querying or sharing it via references. This impacts latency, cost and governance.
🤓 https://tinyurl.com/ETL-Zero-medium

 Data Engineer vs Data Scientist
Seeing the whole workflow clarifies where data quality, pipelines, modeling and evaluation live in practice.
🤓 https://tinyurl.com/data-science-vs-data-engineer

No Medium account? Comment and I’ll send you the Friend Link.

#ai #rag #llm #etl #datascience #datascientist #dataengineering #data

#ApacheHop got a new release 2.17 last week :)
This is one awesome #ETL tool and even though I cannot contribute anything in code to this project, I try to find and submit bugs and documentation issues whenever I can!

#Apache #Hop #foss

https://hop.apache.org/download/

Medallion в ClickHouse: DWH без миграций схемы

Десять запросов — и ты уже думаешь об индексах. Тысячи запросов — и начинаешь молиться на базу. Миллионы строк — и ищешь, как поделить данные на кластера. А триллионы? Ты уже не инженер. Ты смотритель в зоопарке. И пока ты строишь этот цирк из движков, ответ был прямо перед тобой. В том самом «движке для отчётов», который уже стоит у тебя в углу. Может, покончить со зверинцем БД? Логи, метрики, векторы, живые данные — можно просто положить в один движок. И он давно у вас есть, и, кажется, пора дать ему работать.

https://habr.com/ru/articles/991588/

#ClickHouse #PostgreSQL #Data_Engineering #DWH #Medallion_Architecture #ETL #PeerDB #Realtime_analytics #Data_Vault