Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
Data analysis - DA SQL

Data analysis - DA SQL

Анализ данных: SQL, Python.

Нет оценок
582
29.10.2026
582
29.10.2026
Нет оценок
582
29.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Анализ данных: SQL, Python.

Подписчиков 1,700
Тематика Технологии
Язык Русский
Ссылка t.me/business_stats

Также рекомендуем

Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Бот

AI бот для озвучки текста и клонирования голоса в Telegram. Создавай аудио с помощью нейросети быстро и просто.

Описание

Про анализ данных: базы данных, SQL, Python и другое для аналитиков.

Последние посты

Data analysis - DA SQL
Data analysis - 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.
Data analysis - DA SQL
Динамика подписчиков
+-0.5% за 30 дней
Текущие
1,700
Месяц назад
1,709
Средний рост
+0 / день
Обновлено
20 часов назад

Отзывы о канале Data analysis - DA SQL

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход