{"id":92100,"date":"2020-08-23T07:42:02","date_gmt":"2020-08-23T05:42:02","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/kak-kompanii-vybrat-instrumenty-dlya-data-inzhenerov-i-ne-prevratit-vsyo-v-tehnologicheskij-zoopark-opyt-profi-ru"},"modified":"2020-08-23T07:42:02","modified_gmt":"2020-08-23T05:42:02","slug":"kak-kompanii-vybrat-instrumenty-dlya-data-inzhenerov-i-ne-prevratit-vsyo-v-tehnologicheskij-zoopark-opyt-profi-ru","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/kak-kompanii-vybrat-instrumenty-dlya-data-inzhenerov-i-ne-prevratit-vsyo-v-tehnologicheskij-zoopark-opyt-profi-ru","title":{"rendered":"Wie Unternehmen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen, ohne alles in einen technologischen Zoo zu verwandeln: Erfahrungen von PROFI.RU","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Der Redakteur von \u041d\u0435\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f sprach mit dem Teamleiter der BI-Abteilung bei <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/profi.ru\/\">Profi.ru<\/a><\/noindex> Pawel Sajapin \u00fcber die Aufgaben, die Dateningenieure in seinem Team l\u00f6sen, welche Werkzeuge daf\u00fcr verwendet werden und wie man am besten an die Auswahl der Instrumente f\u00fcr Datenaufgaben, einschlie\u00dflich untypischer, herangeht. Pawel ist Dozent im Kurs \u201e<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/netology.ru\/programs\/data-engineer?utm_source=habr&amp;utm_medium=externalblog&amp;utm_campaign=bds_deg_ou_habr&amp;utm_content=21082020_instrumdataeng\">Dateningenieur<\/a><\/noindex>\u00bb.\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Was machen Dateningenieure bei Profi.ru<\/h2>\n<p>\nProfi.ru ist ein Dienst, der Kunden und Spezialisten aus den unterschiedlichsten Bereichen zusammenbringt. In der Datenbank des Dienstes sind mehr als 900.000 Spezialisten f\u00fcr 700 Arten von Dienstleistungen erfasst: Nachhilfelehrer, Reparaturfachleute, Trainer, Sch\u00f6nheitsexperten, K\u00fcnstler und mehr. T\u00e4glich werden mehr als 10.000 neue Auftr\u00e4ge registriert \u2013 das ergibt etwa 100 Millionen Ereignisse pro Tag. So viele Daten zu verwalten, ist ohne professionelle Dateningenieure nicht m\u00f6glich.\u00a0\u00a0<\/p>\n<p>Idealerweise f\u00f6rdert ein Dateningenieur die Kultur der Datenarbeit, mithilfe derer das Unternehmen zus\u00e4tzlichen Gewinn erzielen oder Kosten senken kann. Er bringt Wert f\u00fcr das Gesch\u00e4ft, indem er im Team arbeitet und eine wichtige Verbindung zwischen verschiedenen Beteiligten \u2013 von Entwicklern bis hin zu Gesch\u00e4ftsnutzern von Berichten \u2013 darstellt. Aber in jedem Unternehmen k\u00f6nnen die Aufgaben unterschiedlich sein, daher betrachten wir diese am Beispiel von Profi.ru.<\/p>\n<h3>Sie sammeln Daten f\u00fcr die Entscheidungsfindung und stellen sie dem Endbenutzer \u2013 dem Top-Manager, Produktmanager, Analysten \u2013 zur Verf\u00fcgung.\u00a0<\/h3>\n<p>\nDie Daten m\u00fcssen verst\u00e4ndlich f\u00fcr Entscheidungen und benutzerfreundlich sein. Es sollten keine Anstrengungen erforderlich sein, um eine Beschreibung zu finden oder eine komplexe SQL-Abfrage zu erstellen, die viele verschiedene Faktoren ber\u00fccksichtigt. Das ideale Bild ist, dass der Benutzer auf das Dashboard schaut und zufrieden ist. Wenn Daten in einem bestimmten Bereich fehlen, geht er in die Datenbank und erh\u00e4lt mit einer einfachen SQL-Abfrage, was er braucht.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie Unternehmen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen, ohne alles in einen technologischen Zoo zu verwandeln: Erfahrungen von PROFI.RU\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/84beecc4cca0505513bc77218a3ef433.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Der Platzierungsprozess der Datenqualit\u00e4t in der Gesamtstruktur des Datenlagers<\/i><\/p>\n<p>Eine wichtige Rolle spielt die erl\u00e4uternde Dokumentation zur Arbeit mit Daten. Dies erleichtert die Arbeit sowohl f\u00fcr den Dateningenieur (der nicht durch Fragen abgelenkt wird) als auch f\u00fcr den Datenbenutzer (der selbst Antworten auf seine Fragen finden kann). Bei Profi.ru sind solche Dokumente im internen Forum gesammelt.<\/p>\n<p>Unter Bequemlichkeit versteht man auch die Geschwindigkeit der Datenbeschaffung. Geschwindigkeit = Verf\u00fcgbarkeit in einem Schritt, Klick \u2013 Dashboard. In der Praxis ist es jedoch komplizierter.\u00a0<\/p>\n<p>Das gleiche Tableau erlaubt es aus Sicht des Endbenutzers des Dashboards nicht, alle m\u00f6glichen Dimensionen anzuzeigen. Der Benutzer begn\u00fcgt sich mit den Filtern, die der Entwickler des Dashboards erstellt hat. Das f\u00fchrt zu zwei Szenarien:\u00a0<\/p>\n<ul>\n<li>Der Entwickler erstellt zahlreiche Einsichten f\u00fcr das Dashboard \u27f6 die Anzahl der Seiten nimmt erheblich zu. Das verringert die Datenverf\u00fcgbarkeit: Es wird schwierig, nachzuvollziehen, wo sich welche Daten befinden.\u00a0<\/li>\n<li>Der Entwickler erstellt nur die wichtigsten Einsichten. Informationen sind leichter zu finden, aber f\u00fcr etwas weniger standardisierte Einsichten muss man trotzdem entweder auf die Datenbank oder auf die Analysten zur\u00fcckgreifen. Das wirkt sich ebenfalls negativ auf die Verf\u00fcgbarkeit aus.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<blockquote><p>Verf\u00fcgbarkeit ist ein umfassender Begriff. Es umfasst die Verf\u00fcgbarkeit von Daten in geeigneter Form, die M\u00f6glichkeit, Informationen auf Dashboards zu erhalten, sowie die notwendigen Datenansichten.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Sie akkumulieren Daten aus allen Quellen an einem Ort<\/h3>\n<p>\nDie Datenquellen k\u00f6nnen intern und extern sein. Zum Beispiel, wenn das Gesch\u00e4ft von Wetterberichten abh\u00e4ngt, die gesammelt und gespeichert werden m\u00fcssen \u2013 von externen Quellen.\u00a0<\/p>\n<p>Die Informationen m\u00fcssen mit Angabe der Quelle gespeichert werden, und die Daten m\u00fcssen leicht gefunden werden k\u00f6nnen. In Profi.ru wurde diese Aufgabe durch automatisierte Dokumentation gel\u00f6st. Als Dokumentation f\u00fcr interne Datenquellen werden YML-Dateien verwendet.<\/p>\n<h3>Sie erstellen Dashboards<\/h3>\n<p>\nDie Datenvisualisierung sollte besser mit einem professionellen Tool erfolgen \u2013 zum Beispiel mit Tableau.\u00a0<\/p>\n<p>Die meisten Menschen treffen Entscheidungen emotional \u2013 dabei sind Anschaulichkeit und \u00c4sthetik wichtig. Das gleiche Excel eignet sich nicht besonders gut f\u00fcr die Visualisierung: Es deckt nicht alle Bed\u00fcrfnisse der Datenbenutzer ab. Zum Beispiel gr\u00e4bt sich ein Produktmanager gerne in die Zahlen, aber so, dass es bequem ist. Das erm\u00f6glicht es ihm, seine Aufgaben zu l\u00f6sen, ohne dar\u00fcber nachdenken zu m\u00fcssen, wie er Informationen erhalten und Kennzahlen sammeln kann.<\/p>\n<blockquote><p>Eine qualitativ hochwertige Datenvisualisierung erm\u00f6glicht es, Entscheidungen leichter und schneller zu treffen.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00a0<br \/>\nJe h\u00f6her eine Person in der Hierarchie steht, desto dringender ist die Notwendigkeit, aggregierte Daten griffbereit auf dem Telefon zu haben. Details sind f\u00fcr Top-Manager nicht wichtig \u2013 es geht darum, die Situation insgesamt zu kontrollieren, und BI ist ein gutes Werkzeug daf\u00fcr.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie Unternehmen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen, ohne alles in einen technologischen Zoo zu verwandeln: Erfahrungen von PROFI.RU\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/f3428b2418887220fa2f2ef8078d3b05.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Beispiel eines Produkt-Dashboards von Profi.ru (eines der Bl\u00e4tter). Aus Gr\u00fcnden des Datenschutzes sind die Namen der Kennzahlen und Achsen verborgen.<\/i><\/p>\n<h2>Beispiele f\u00fcr echte Aufgaben\u00a0<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Aufgabe 1 \u2013 \u00dcbertragung von Daten aus urspr\u00fcnglichen (operativen) Systemen in ein Data Warehouse oder ETL<\/h3>\n<p>\nEine der Routineaufgaben eines Data Engineers.\u00a0<\/p>\n<p>Daf\u00fcr k\u00f6nnen folgende L\u00f6sungen verwendet werden:<\/p>\n<ul>\n<li>selbstgeschriebene Skripte, die \u00fcber Cron oder einen speziellen Orchestrator wie Airflow oder Prefect ausgef\u00fchrt werden;\u00a0<\/li>\n<li>Open-Source-ETL-L\u00f6sungen: Pentaho Data Integration, Talend Data Studio und andere;<\/li>\n<li>propriet\u00e4re L\u00f6sungen: Informatica PowerCenter, SSIS und andere;<\/li>\n<li>Cloud-L\u00f6sungen: Matillion, Panoply und andere.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nIm einfachsten Fall wird die Aufgabe durch das Schreiben einer YML-Datei von etwa 20 Zeilen gel\u00f6st. Das dauert etwa 5 Minuten.\u00a0<\/p>\n<p>Im kompliziertesten Fall, wenn eine neue Quelle hinzugef\u00fcgt werden muss \u2013 z. B. eine neue DB \u2013 kann es mehrere Tage dauern.\u00a0<\/p>\n<p>In Profi besteht diese einfache Aufgabe \u2013 bei einem optimierten Prozess \u2013 aus folgenden Schritten:<\/p>\n<ul>\n<li>Ermitteln, welche Daten der Kunde ben\u00f6tigt und wo sie liegen.<\/li>\n<li>\u00dcberpr\u00fcfen, ob Zugriffe auf diese Daten vorhanden sind.<\/li>\n<li>Falls keine Zugriffe vorhanden sind, diese bei den Admins anfordern.<\/li>\n<li>Einen neuen Branch in Git mit dem Task-Code in Jira hinzuf\u00fcgen.<\/li>\n<li>Eine Migration zum Hinzuf\u00fcgen von Daten zum Anker-Modell \u00fcber ein interaktives Python-Skript erstellen.<\/li>\n<li>Die Ladefiles hinzuf\u00fcgen (YML-Datei mit der Beschreibung, woher die Daten stammen und in welche Tabelle sie eingetragen werden).<\/li>\n<li>Auf dem Stand testen.<\/li>\n<li>Daten in das Repository hochladen.<\/li>\n<li>Einen Pull Request erstellen.<\/li>\n<li>Code-Review durchlaufen.<\/li>\n<li>Nach dem Durchlaufen des Code-Reviews werden die Daten in den Master-Branch hochgeladen und automatisch in die Produktion ausgerollt (CI\/CD).<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Aufgabe 2 \u2013 Die geladenen Daten sinnvoll bereitstellen<\/h3>\n<p>\nEine weitere h\u00e4ufige Aufgabe besteht darin, die geladenen Daten so zu organisieren, dass es f\u00fcr den Endbenutzer (oder BI-Tool) bequem ist, damit zu arbeiten, ohne zus\u00e4tzliche Schritte zur Erf\u00fcllung der meisten Aufgaben unternehmen zu m\u00fcssen. Das hei\u00dft, ein Dimension Data Store (DDS) aufzubauen oder zu aktualisieren.\u00a0<\/p>\n<p>Hierf\u00fcr k\u00f6nnen die L\u00f6sungen aus Aufgabe 1 angewendet werden, da es sich ebenfalls um einen ETL-Prozess handelt. Im einfachsten Fall erfolgt die Aktualisierung des DDS mit SQL-Skripten.<\/p>\n<h3>Aufgabe 3 \u2013 aus der Kategorie der untypischen Aufgaben<\/h3>\n<p>\nIn Profi entsteht Streaming-Analytik. Es werden eine gro\u00dfe Anzahl von Ereignissen von den Produktteams generiert \u2013 diese werden in ClickHouse gespeichert. Dort kann jedoch keine einzelne Eintr\u00e4ge in gro\u00dfen Mengen hinzugef\u00fcgt werden, daher m\u00fcssen die Eintr\u00e4ge in Batches zusammengefasst werden. Das hei\u00dft, direkt schreiben kann man nicht \u2013 es wird ein zwischengeschalteter Verarbeiter ben\u00f6tigt.<\/p>\n<p>Wir verwenden eine Engine auf Basis von Apache Flink. Der Ablauf ist folgender: Die Engine verarbeitet den eingehenden Ereignisstrom \u27f6 speichert sie in Batches in ClickHouse \u27f6 z\u00e4hlt in Echtzeit die Anzahl der Ereignisse innerhalb von 15 Minuten \u27f6 \u00fcbertr\u00e4gt sie an einen Dienst, der Anomalien feststellt \u2013 vergleicht sie mit Werten aus den vergleichbaren 15 Minuten \u00fcber einen Zeitraum von 3 Monaten \u27f6 wenn es welche gibt, wird eine Benachrichtigung in Slack geschickt.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie Unternehmen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen, ohne alles in einen technologischen Zoo zu verwandeln: Erfahrungen von PROFI.RU\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/5a62fe7561cd9b7c319b5f3ba658d1ef.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Schema f\u00fcr Frontend-Analytik (Teil der Belastung)<\/i><\/p>\n<p>Das Apache Flink-Framework gew\u00e4hrleistet die Lieferung mindestens einmal. Dennoch gibt es die M\u00f6glichkeit von Duplikaten. Bei RabbitMQ kann dies durch die Verwendung einer Korrelations-ID gel\u00f6st werden. Damit wird die einmalige Zustellung gew\u00e4hrleistet \u27f6 Datenintegrit\u00e4t.<\/p>\n<p>Wir z\u00e4hlen die Anzahl der Ereignisse ebenfalls mit Hilfe von Apache Flink, geben sie \u00fcber ein selbst entwickeltes Dashboard aus, das in NodeJS geschrieben ist, + Frontend in ReactJS. Eine schnelle Suche hat keine \u00e4hnlichen L\u00f6sungen hervorgebracht. Der Code selbst ist einfach geblieben \u2013 das Schreiben hat nicht viel Zeit in Anspruch genommen.<\/p>\n<p>Die \u00dcberwachung ist eher technischer Natur. Wir beobachten Anomalien, um Probleme fr\u00fchzeitig zu vermeiden. Einige wesentliche globale Kennzahlen des Unternehmens sind derzeit nicht Teil der \u00dcberwachung, da der Bereich der Streaming-Analytik sich noch in der Entwicklungsphase befindet.<\/p>\n<h2>Hauptwerkzeuge von Dateningenieuren<\/h2>\n<p>\nDie Aufgaben der Dateningenieure sind mehr oder weniger klar, jetzt ein wenig \u00fcber die Werkzeuge, die zur L\u00f6sung ihrer Probleme eingesetzt werden. Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen (und sollten) die Werkzeuge in verschiedenen Unternehmen unterschiedlich sein \u2013 alles h\u00e4ngt vom Datenvolumen, der Geschwindigkeit des Eingangs und der Heterogenit\u00e4t ab. Es kann auch davon abh\u00e4ngen, ob der Spezialist eine Vorliebe f\u00fcr ein bestimmtes Werkzeug hat, nur weil er damit gearbeitet hat und es gut kennt. Bei Profi.ru haben wir uns auf folgende Varianten festgelegt \u2192<\/p>\n<h3>Zur Visualisierung von Daten \u2013 Tableau, Metabase<\/h3>\n<p>\nTableau haben wir schon vor einiger Zeit ausgew\u00e4hlt. Dieses System erm\u00f6glicht es, gro\u00dfe Datenmengen schnell zu analysieren, ohne dass aufw\u00e4ndige Implementierungen erforderlich sind. F\u00fcr uns ist es bequem, sch\u00f6n und vertraut \u2013 wir arbeiten h\u00e4ufig damit.<\/p>\n<p>Nur wenige kennen Metabase, aber es ist sehr gut f\u00fcr Prototyping.\u00a0<\/p>\n<p>Unter den Visualisierungstools kann man auch Superset von Airbnb erw\u00e4hnen. Seine besondere Funktion ist die Vielzahl an Verbindungen zu Datenbanken und Visualisierungsm\u00f6glichkeiten. F\u00fcr den durchschnittlichen Benutzer ist es jedoch weniger benutzerfreundlich als Metabase, da man damit keine Tabellen verbinden kann; daf\u00fcr sind separate Ansichten erforderlich.\u00a0<\/p>\n<p>Bei Metabase kann man dagegen Tabellen verbinden. Der Dienst erledigt dies sogar selbst unter Ber\u00fccksichtigung des Schemas der Datenbank. Au\u00dferdem ist die Benutzeroberfl\u00e4che von Metabase einfacher und angenehmer.<\/p>\n<p>Es gibt viele Tools \u2014 finden Sie einfach Ihr passendes.<\/p>\n<h3>Zum Speichern von Daten \u2014 ClickHouse, Vertica.<\/h3>\n<p>\nClickHouse ist ein kostenloses, schnelles Werkzeug zur Speicherung von Produktereignissen. Damit f\u00fchren Analysten eigene Analysen durch (wenn ihnen die Daten ausreichen), oder Dateningenieure nehmen die Aggregationen und laden sie in Vertica f\u00fcr die Erstellung von Dashboards neu hoch.<\/p>\n<p>Vertica ist ein gro\u00dfartiges, benutzerfreundliches Produkt zur Anzeige von Enddashboards.\u00a0<\/p>\n<h3>F\u00fcr das Management von Datenstr\u00f6men und die Durchf\u00fchrung von Berechnungen \u2014 Airflow.<\/h3>\n<p>\nDie Daten laden wir \u00fcber Konsolenwerkzeuge hoch. Zum Beispiel \u00fcber den Client, der mit MySQL geliefert wird \u2013 das geht schneller.\u00a0<\/p>\n<p>Ein Vorteil der Konsolenwerkzeuge ist die Geschwindigkeit. Die Daten werden nicht durch den Speicher des gleichen Python-Prozesses geleitet. Der Nachteil ist weniger Kontrolle \u00fcber die Daten, die \u00fcber verschiedene Datenbanken transportiert werden.<\/p>\n<h3>Die Hauptprogrammiersprache ist Python.<\/h3>\n<p>\nPython hat eine viel niedrigere Einstiegsh\u00fcrde + im Unternehmen gibt es Kompetenzen in dieser Sprache. Ein weiterer Grund ist, dass Airflow DAGs in Python geschrieben werden. Diese Skripte sind einfach eine H\u00fclle um die Datenladungen, die Hauptarbeiten erfolgen \u00fcber Konsolenskripte.\u00a0<\/p>\n<p>Java verwenden wir f\u00fcr die Entwicklung im Bereich Echtzeitanalysen.<\/p>\n<h2>Der Ansatz zur Auswahl von Datenwerkzeugen besteht darin, zu \u00fcberlegen, was zu tun ist, um keinen technologischen Zoo zu schaffen.<\/h2>\n<p>\nEs gibt viele Werkzeuge auf dem Markt, um mit Daten in jedem Schritt zu arbeiten: von ihrem Erscheinen bis hin zur Anzeige auf dem Dashboard f\u00fcr den Vorstand. Es ist nicht verwunderlich, dass einige Unternehmen mit einer Reihe von unverbundenen L\u00f6sungen konfrontiert sein k\u00f6nnen \u2013 einem sogenannten technologischen Zoo.<\/p>\n<p>Ein technologischer Zoo sind Werkzeuge, die dieselben Funktionen erf\u00fcllen. Zum Beispiel Kafka und RabbitMQ f\u00fcr den Nachrichtenaustausch oder Grafana und Zeppelin f\u00fcr die Visualisierung.\u00a0<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie Unternehmen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen, ohne alles in einen technologischen Zoo zu verwandeln: Erfahrungen von PROFI.RU\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/d246be323dda92b5f6306c1fb3c85589.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/mattturck.com\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/2019_Matt_Turck_Big_Data_Landscape_Final_Fullsize.png\">Eine Karte der Technologien und Unternehmen im Bereich Daten und KI.<\/a><\/noindex> \u2014 man sieht, wie viele doppelte L\u00f6sungen es geben kann.<\/i><\/p>\n<p>Viele nutzen auch verschiedene ETL-Tools f\u00fcr pers\u00f6nliche Zwecke. Bei Profi ist dies genau der Fall. Das Haupt-ETL l\u00e4uft auf Airflow, aber einige verwenden f\u00fcr ihre eigenen Datenladungen Pentaho. Sie testen Hypothesen, und durch Ingenieure m\u00fcssen diese Daten nicht verarbeitet werden. In der Regel nutzen die \"Self-Service\"-Tools erfahrene Fachleute, die sich mit Forschung besch\u00e4ftigen \u2013 sie untersuchen neue Entwicklungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr das Produkt. Ihr Datensatz zur Analyse ist haupts\u00e4chlich f\u00fcr sie von Interesse und ver\u00e4ndert sich st\u00e4ndig. Daher macht es keinen Sinn, diese Datenladungen in die Hauptplattform einzupflegen.\u00a0<\/p>\n<p>Zur\u00fcck zum Zoo. Oft ist die Verwendung von doppelten Technologien mit dem menschlichen Faktor verbunden. Abgeschottete interne Teams sind es gewohnt, mit einem bestimmten Tool zu arbeiten, das ein anderes Team m\u00f6glicherweise nicht verwendet. Und manchmal ist Autonomie der einzige Weg, um spezielle Aufgaben zu l\u00f6sen. Zum Beispiel muss das R&amp;D-Team etwas mit einem bestimmten Tool testen \u2013 es ist einfach praktisch, jemand aus dem Team hat es bereits verwendet oder es gibt einen anderen Grund. Auf die Ressourcen der Systemadministratoren f\u00fcr die Installation und Konfiguration dieses Tools zu warten, dauert lange. Dabei m\u00fcssen die durchdachten und gr\u00fcndlichen Administratoren auch nachweisen, dass es wirklich notwendig ist. Also installiert das Team das Tool auf ihren virtuellen Maschinen und l\u00f6st seine spezifischen Aufgaben.<\/p>\n<blockquote><p>Ein Zoo von L\u00f6sungen ist kein Problem, solange es keine erheblichen Arbeitsaufw\u00e4nde eines Systemadministrators zur Unterst\u00fctzung des Tools erfordert. Es ist wichtig, zu ber\u00fccksichtigen, wie die Nutzung des Tools die Unterst\u00fctzungsressourcen beeinflusst.\u00a0<\/p><\/blockquote>\n<p>\nEin weiterer h\u00e4ufiger Grund f\u00fcr die Einf\u00fchrung neuer Werkzeuge ist der Wunsch, ein unbekanntes Produkt in einem relativ neuen Bereich auszuprobieren, in dem noch keine Standards oder getesteten Empfehlungen bestehen. Ein Dateningenieur sollte, wie ein Entwickler, immer neue Werkzeuge untersuchen, in der Hoffnung, effizientere L\u00f6sungen f\u00fcr aktuelle Aufgaben zu finden oder um auf dem Laufenden zu bleiben, was der Markt anbietet.<\/p>\n<p>Die Versuchung, neue Werkzeuge auszuprobieren, ist wirklich gro\u00df. Aber um eine sinnvolle Wahl zu treffen, braucht man in erster Linie Selbstdisziplin. Sie hilft, sich nicht vollst\u00e4ndig von Forschungsdrang leiten zu lassen, sondern die M\u00f6glichkeiten des Unternehmens zur Unterst\u00fctzung der Infrastruktur f\u00fcr das neue Werkzeug zu ber\u00fccksichtigen.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Technologien sollten nicht nur um ihrer selbst willen genutzt werden. Am besten geht man die Frage pragmatisch an: Aufgabe \u27f6 Sets von Werkzeugen, die diese Aufgabe l\u00f6sen k\u00f6nnen.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00a0Und dann jeden von ihnen bewerten und den optimalen ausw\u00e4hlen. Zum Beispiel kann dieses Werkzeug das Problem effektiver l\u00f6sen, aber es gibt keine Kompetenzen daf\u00fcr, und dieses ist etwas weniger effizient, aber im Unternehmen gibt es Personen, die wissen, wie man damit arbeitet. Dieses Werkzeug ist kostenpflichtig, aber einfach in der Unterst\u00fctzung und Nutzung, und das ist ein angesagtes Open Source, aber zur Unterst\u00fctzung ben\u00f6tigt man eine Reihe von Admins. Solche Dichotomien treten auf, f\u00fcr deren L\u00f6sung ein k\u00fchler Kopf gefragt ist.<\/p>\n<blockquote><p>Die Wahl des Werkzeugs ist zur H\u00e4lfte ein Sprung ins Ungewisse, zur H\u00e4lfte pers\u00f6nliche Erfahrung. Es gibt keine vollkommene Gewissheit, dass das Werkzeug geeignet ist.<\/p><\/blockquote>\n<p>Zum Beispiel haben wir bei Profi mit Pentaho begonnen, weil es Expertise f\u00fcr dieses Werkzeug gab, aber letztendlich war das eine fehlerhafte Entscheidung. Das interne Repository von Pentaho hat bei wachsendem Projektumfang die Arbeit erheblich verlangsamt. F\u00fcr das Speichern von Daten ben\u00f6tigte man eine Minute, und wenn man die Gewohnheit hat, st\u00e4ndig zu speichern, dann verging die Zeit einfach wie im Flug. Hinzu kam ein komplizierter Start und geplante Aufgaben \u2014 der Computer hing.\u00a0<\/p>\n<p>Das Leiden endete nach dem Wechsel zu Airflow \u2014 einem beliebten Werkzeug mit einer gro\u00dfen Community.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Das Vorhandensein einer Community f\u00fcr den Service oder das Werkzeug ist wichtig, um komplexe Aufgaben zu l\u00f6sen \u2014 man kann Kollegen um Rat fragen.<\/p><\/blockquote>\n<p>Wenn das Unternehmen reif ist und \u00fcber Ressourcen verf\u00fcgt, macht es Sinn, \u00fcber den Kauf von technischen Support nachzudenken. Das hilft, Probleme schnell zu beheben und Empfehlungen f\u00fcr die Nutzung des Produkts zu erhalten.<\/p>\n<p>Was den Ansatz zur Auswahl betrifft, so h\u00e4lt man bei Profi an folgenden Prinzipien fest:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Nicht alleine entscheiden<\/b>. Wenn jemand etwas ausw\u00e4hlt, ist er automatisch von seiner Richtigkeit \u00fcberzeugt. Eine andere Sache ist es, andere zu \u00fcberzeugen, wenn man ernsthafte Argumente zu deren Verteidigung anf\u00fchren muss. Das hilft auch, die Schw\u00e4chen des Werkzeugs zu erkennen.<\/li>\n<li><b>Mit dem Hauptspezialisten f\u00fcr Daten beraten (vertikaler Dialog)<\/b>. Dies kann der Haupt-Dateningenieur (Chief Data Engineer) oder der Leiter des BI-Teams sein. Die F\u00fchrungsebene sieht die Situation umfassender.\u00a0<\/li>\n<li><b>Mit anderen Teams kommunizieren (horizontaler Dialog)<\/b>. Welche Werkzeuge sie verwenden und wie erfolgreich sie sind. M\u00f6glicherweise kann das Werkzeug der Kollegen auch Ihre Herausforderungen l\u00f6sen, und es w\u00e4re nicht notwendig, einen Zoo an L\u00f6sungen zu schaffen.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Interne Kompetenzen als effektiver Ersatz f\u00fcr externe Dienstleister<\/h3>\n<p>\nBei der Auswahl der Werkzeuge kann auch die Nutzung interner Kompetenzen des Unternehmens betrachtet werden.\u00a0<\/p>\n<p>Oft gibt es Situationen, in denen das Unternehmen eine komplexe Aufgabe hat, aber nicht \u00fcber das Budget verf\u00fcgt, um diese umzusetzen. Die Aufgabe ist gro\u00df und wichtig, und idealerweise w\u00e4re es am besten, einen externen Dienstleister mit entsprechender Erfahrung hinzuzuziehen. Da jedoch die finanziellen Mittel nicht vorhanden sind, wird die Aufgabe dem internen Team \u00fcbertragen. Zudem hat das Unternehmen in der Regel mehr Vertrauen zu seinen Mitarbeitern, wenn diese bereits ihre Effizienz unter Beweis gestellt haben.<\/p>\n<p>Beispiele f\u00fcr solche Aufgaben sind die Durchf\u00fchrung von Lasttests und die Erstellung eines Data Warehouses. Insbesondere das Data Warehouse, da dies eine einzigartige Geschichte f\u00fcr jedes Unternehmen ist. Ein Data Warehouse kann man nicht kaufen; man kann nur externe Spezialisten engagieren, die es mit Unterst\u00fctzung des internen Teams aufbauen.\u00a0\u00a0<\/p>\n<p>\u00dcbrigens kann das Team im Laufe der Entwicklung des neuen Bereichs feststellen, dass die Notwendigkeit f\u00fcr einen externen Dienstleister weggefallen ist.<\/p>\n<p>Bei Profi wurde das BI in-house implementiert. Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung bestand darin, dass das Unternehmen BI schnell starten wollte. Aber f\u00fcr den Aufbau eines solchen Projekts war Zeit n\u00f6tig: Kompetenzen aufbauen, Daten bereitstellen, ein benutzerfreundliches Schema f\u00fcr das Warehouse aufbauen, Werkzeuge ausw\u00e4hlen und sich damit vertraut machen.<\/p>\n<p>Die Haupt- und kritische Phase, in der alles aufgebaut und konkretisiert wurde, dauerte etwa ein Jahr. Das Projekt entwickelt sich bis heute weiter.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Beim Aufbau eines Corporate Data Warehouses ist es wichtig, hohe Standards einzuhalten, seine Position zu verteidigen und nicht nachl\u00e4ssig zugunsten des Unternehmens zu arbeiten.\u00a0<\/p>\n<p>Mit gro\u00dfem Schmerz haben wir einen Gro\u00dfteil des Projekts neu gemacht, den wir damals schnell umsetzen mussten.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00a0Aber manchmal ist der \"schnelle\" Ansatz sinnvoll. So kann er in der Produktentwicklung sogar der einzig richtige sein. Es ist notwendig, schnell voranzukommen, Produktideen zu testen und mehr. Aber das Speicher von Daten muss auf einer soliden Architektur basieren, sonst kann es sich nicht schnell an das wachsende Gesch\u00e4ft anpassen und das Projekt wird zum Stillstand kommen.<\/p>\n<p>In diesem komplexen Projekt hat uns unser Leiter sehr geholfen, der den Fortschritt der Arbeiten verteidigte, dem Management erkl\u00e4rte, was wir tun, Ressourcen einforderte und uns einfach sch\u00fctzte. Ohne diese Unterst\u00fctzung bin ich mir nicht sicher, ob wir das Projekt erfolgreich h\u00e4tten starten k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>In solchen Geschichten spielen die sogenannten Early Adopters \u2014 die, die bereit sind, Neues auszuprobieren \u2014 unter den Top-Managern, Analysten und Produktmanagern eine wichtige Rolle. Damit ein rohes Thema durchstartet, braucht es Pioniere, die best\u00e4tigen, dass alles funktioniert und einfach zu nutzen ist. <\/p>\n<p><i>Wer eine L\u00f6sung f\u00fcr die dritte Aufgabe der oben beschriebenen teilen m\u00f6chte \u2014 willkommen \ud83d\ude42<\/i><br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/netologyru\/blog\/516060\/\">habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440 \u041d\u0435\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0441 \u0442\u0438\u043c\u043b\u0438\u0434\u043e\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b BI \u0432 Profi.ru \u041f\u0430\u0432\u043b\u043e\u043c \u0421\u0430\u044f\u043f\u0438\u043d\u044b\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 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