Logo
TGCATALOG
Catálogo Selecciones Blog
Análisis de datos - DA SQL

Análisis de datos - DA SQL

Análisis de datos: SQL, Python.

Sin valoraciones
582
29.10.2026
582
29.10.2026
Sin valoraciones
582
29.10.2026
Redirección segura vía bot
О канале

Análisis de datos: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Tecnología
Язык Español
Ссылка t.me/business_stats

También te recomendamos

Kekaton AI  Voz en off y clon de voz
Kekaton AI Voz en off y clon de voz
Bot

bot de IA para clonar texto a voz y voz en Telegram. Cree audio utilizando la red neuronal de forma rápida y fácil.

Descripción

Acerca del análisis de datos: bases de datos, SQL, Python y más para analistas.

Últimas publicaciones

Análisis de datos - DA SQL
Análisis de datos - DA SQL
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Informatica PowerCenter Informatica PowerCenter — это ETL-инструмент, предназначенный для извлечения, преобразования и загрузки данных из разных источников в целевые хранилища, витрины и аналитические системы. Поддерживает очень много источников данных: реляционные СУБД, файлы, облачные сервисы, продукты Apache и т.д. Также поддерживает параллельную обработку, способен оптимизировать загрузку и работать с большими данными. В контексте метаданных можно создавать S2T Mapping, отслеживать происхождение данных с помощью Data Lineage (базово подойдет Metadata Manager, расширенно - Informatica Enterprise Data Catalog) и обеспечивать Data Quality (нужна интеграция с Informatica Data Quality). 🟠Организация ETL в PowerCenter имеет базово следующую логику: [Source] → [Transformation (опционально)] → [Target] Выглядит это так. Необходимо создать репозиторий в Repository Manager, подключить к нему источник данных и потом добавить нужные таблицы в категории Source и Target. В Informatica передадутся именно метаданные, а не сами данные. В Informatica PowerCenter Designer создается маппинг, куда потом просто добавляются метаданные из Source и Target. Сопоставление полей происходит автоматическим образом по принципу равенства их названий, но можно отключить Auto Link и создавать связи вручную или через Transformation. Существует много разных видов Transformation: Expression, Aggregator, Data Masking, Filter, Rank, Router и т.д. Остановимся на Expression и Aggregator: ▶️Expression работает по принципу построчной обработки: может делать CONCAT, IF, арифметические операции, SUBSTR, ROUND, DECODE и т.д. Для работы маппинга по такому принципу на вход Expression надо задать таблицу Source, на выход - таблицу Target, и связать выходные поля с полями целевой таблицы. ▶️Aggregator работает по принципу группировки наподобие GROUP BY. Как и в Expression, на вход идет Source-таблица. После этого можно делать преобразования по типу SUM, AVG, MAX, MIN, COUNT и т.п. После этого надо связать полученные значения с Target. Для дальнейшего переноса данных между БД по созданному маппингу в Informatica PowerCenter Workflow Manager нужно будет создать Workflow, в него добавить маппинг, создать связь между Workflow и Mapping и затем просто запустить Workflow. После завершения процесса данные из source-таблицы перенесутся в target-таблицу согласно маппингу. Для получения документации по S2T-Mapping можно использовать Metadata Manager. В нее могут включиться: Source, Target, связи между таблицами, источник данных, преобразования в Transformation (но внешние Python или SQL-скрипты не будут автоматически документированы, их нужно описывать вручную), частота обновления (через Workflow Manager), владелец данных (через Enterprise Data Catalog). 🟠Data Lineage осуществляется, например, через ранее упомянутый Metadata Manager. Сервис входит в состав PowerCenter и представляет собой веб-приложение для просмотра, анализа и управления метаданными, но может показать Data Lineage только в пределах PowerCenter, то есть по описанной ранее логике ETL: Source → Transformation → Target, а также связи, заданные вручную. При создании маппинга в PowerCenter Designer, метаданные сохраняются в репозитории. Metadata Manager анализирует эти метаданные и визуализирует их. Для Data Lineage за пределами PowerCenter используется отдельный продукт - Enterprise Data Catalog. Чтоб через него отследить происхождение данных в том числе и для PowerCenter - это уже отдельная история, но в двух словах для этого надо создать Connection для PowerCenter с указанием хоста, порта, логина и пароля. Затем добавить Scan Profile и выбрать объекты (маппинги, сессии, workflows). После этого запускается сканирование. В итоге получим полный путь от источника до цели с учетом преобразований и бизнес-атрибутов. 🟠Похожая ситуация и с Data Quality, для этого тоже нужен отдельный продукт - Informatica Data Quality, который подключается к PowerCenter, что позволит в рамках ETL-процессов обеспечить качество данных. Но простые проверки можно осуществлять и с помощью встроенных Transformation.
Análisis de datos - DA SQL
Evolución de suscriptores
+-0.5% últimos 30 días
Actuales
1,700
Hace un mes
1,709
Crecimiento medio
+0 / día
Actualizado
hace 18 horas

Reseñas de canal Análisis de datos - DA SQL

Inicia sesión para dejar una reseña

Solo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.

Aún no hay reseñas

¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!

Recursos similares

Loading
Cambiar a tema claro
Inicio Catálogo Selecciones Blog Entrar