{"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 die richtigen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen und alles nicht in einen technischen Zoo verwandeln: Erfahrungen von PROFI.RU","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Der Redakteur von Netology sprach mit dem Teamleiter der BI-Abteilung bei <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/profi.ru\/\">Profi.ru<\/a><\/noindex> Pavel Sayapin dar\u00fcber, welche Aufgaben die Data Engineers in seinem Team l\u00f6sen, welche Tools sie daf\u00fcr verwenden und wie man richtig an die Auswahl der Werkzeuge f\u00fcr datenbezogene Aufgaben, einschlie\u00dflich atypischer, herangeht. Pavel 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\">Data Engineer<\/a><\/noindex>\u00bb.\u00a0<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2>Was machen Data Engineers bei Profi.ru?<\/h2>\n<p>\nProfi.ru ist ein Dienst, der Kunden mit Fachleuten aus den unterschiedlichsten Bereichen zusammenbringt. In der Datenbank des Dienstes sind \u00fcber 900.000 Fachkr\u00e4fte f\u00fcr 700 Arten von Dienstleistungen gespeichert: Nachhilfelehrer, Reparaturmechaniker, Trainer, Sch\u00f6nheitsexperten, K\u00fcnstler und andere. T\u00e4glich werden mehr als 10.000 neue Auftr\u00e4ge registriert \u2013 das ergibt rund 100 Millionen Ereignisse pro Tag. Solch eine Menge an Daten kann ohne professionelle Data Engineers nicht verwaltet werden.\u00a0\u00a0<\/p>\n<p>Idealerweise f\u00f6rdert ein Data Engineer eine datengetriebene Kultur, die es dem Unternehmen erm\u00f6glicht, zus\u00e4tzlichen Gewinn zu erzielen oder Kosten zu senken. Er bringt dem Gesch\u00e4ft Wert, arbeitet im Team und ist eine wichtige Schnittstelle zwischen verschiedenen Beteiligten \u2013 von Entwicklern bis hin zu den Gesch\u00e4ftsnutzern von Berichten. Die Aufgaben k\u00f6nnen jedoch in jedem Unternehmen variieren, daher betrachten wir diese am Beispiel von Profi.ru.<\/p>\n<h3>Sie sammeln Daten zur Entscheidungsfindung und stellen diese dem Endbenutzer \u2013 dem Top-Manager, dem Produktmanager oder dem Analysten \u2013 zur Verf\u00fcgung.\u00a0<\/h3>\n<p>\nDie Daten m\u00fcssen verst\u00e4ndlich f\u00fcr die Entscheidungsfindung und benutzerfreundlich sein. Es darf nicht erforderlich sein, nach einer Beschreibung zu suchen oder eine komplexe SQL-Abfrage zu erstellen, die viele verschiedene Faktoren ber\u00fccksichtigt. Das ideale Szenario 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 ben\u00f6tigt.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie Unternehmen die richtigen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen und alles nicht in einen technischen Zoo verwandeln: Erfahrungen von PROFI.RU\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/84beecc4cca0505513bc77218a3ef433.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<i>Die Rolle des Data Quality Prozesses innerhalb der Gesamtstruktur des Data Warehouses.<\/i><\/p>\n<p>Der Erl\u00e4uterungsdokumentation zur Datenbearbeitung kommt eine gro\u00dfe Bedeutung zu. Dies erleichtert sowohl die Arbeit des Dateningenieurs (da er nicht durch Fragen abgelenkt wird) als auch dem 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, mit der Daten abgerufen werden. Geschwindigkeit = Verf\u00fcgbarkeit in einem Schritt, Klick \u2014 im Dashboard. In der Praxis ist es jedoch komplizierter.\u00a0<\/p>\n<p>Selbst Tableau erlaubt es dem Endbenutzer des Dashboards nicht, alle m\u00f6glichen Dimensionen anzuzeigen. Der Benutzer ist mit den Filtern zufrieden, die der Dashboard-Entwickler eingerichtet hat. Dies f\u00fchrt zu zwei Szenarien:\u00a0<\/p>\n<ul>\n<li>Der Entwickler erstellt viele Schnitte f\u00fcr das Dashboard \u27f6 die Anzahl der Seiten erh\u00f6ht sich erheblich. Dies verringert die Datenverf\u00fcgbarkeit: Es wird schwierig, zu verstehen, wo sich was befindet.\u00a0<\/li>\n<li>Der Entwickler erstellt nur die wichtigsten Schnitte. Informationen sind leichter zu finden, aber f\u00fcr etwas weniger standardisierte Schnitte muss man entweder in die Datenbank oder zu den Analysten gehen. Dies 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. Sie umfasst die Verf\u00fcgbarkeit von Daten in angemessener Form sowie die M\u00f6glichkeit, Informationen auf Dashboards zu erhalten, und die erforderliche Datenaufbereitung.<\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>Daten werden aus allen Quellen an einem Ort zusammengef\u00fchrt.<\/h3>\n<p>\nDie Datenquellen k\u00f6nnen sowohl intern als auch extern sein. Zum Beispiel h\u00e4ngt das Gesch\u00e4ft eines Unternehmens m\u00f6glicherweise von Wetterberichten ab, die gesammelt und gespeichert werden m\u00fcssen \u2013 also von externen Quellen.\u00a0<\/p>\n<p>Informationen sollten mit Quellenangabe gespeichert werden, damit die Daten leicht auffindbar sind. Bei Profi.ru wird diese Aufgabe durch automatisierte Dokumentation gel\u00f6st. YML-Dateien dienen als Dokumentation f\u00fcr interne Datenquellen.<\/p>\n<h3>Dashboards werden erstellt.<\/h3>\n<p>\nDie Visualisierung von Daten sollte am besten mit professionellen Werkzeugen durchgef\u00fchrt werden \u2013 zum Beispiel mit Tableau.\u00a0<\/p>\n<p>Die meisten Entscheidungen werden emotional getroffen \u2013 \u00dcbersichtlichkeit und \u00c4sthetik sind wichtig. Excel ist f\u00fcr die Visualisierung nicht besonders geeignet, da es nicht alle Bed\u00fcrfnisse der Datenbenutzer abdeckt. Ein Produktmanager m\u00f6chte sich mit Zahlen besch\u00e4ftigen, aber auf eine bequeme Art und Weise. Das erm\u00f6glicht es ihm, seine Aufgaben zu l\u00f6sen, ohne dar\u00fcber nachdenken zu m\u00fcssen, wie er Informationen abrufen und Kennzahlen sammeln kann.<\/p>\n<blockquote><p>Eine qualitativ hochwertige Datenvisualisierung erm\u00f6glicht schnellere und einfachere Entscheidungen.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00a0<br \/>\nJe h\u00f6her jemand in der Hierarchie steht, desto dringlicher wird der Bedarf, aggregierte Daten auf dem Handy zur Verf\u00fcgung zu haben. Details sind f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte nicht notwendig \u2013 sie m\u00fcssen die Situation insgesamt im Blick haben, und BI ist ein hervorragendes Werkzeug daf\u00fcr.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie Unternehmen die richtigen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen und alles nicht in einen technischen Zoo 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 (eine der Seiten). Aus Gr\u00fcnden des Datenschutzes sind die Namen der Metriken und Achsen verborgen.<\/i><\/p>\n<h2>Beispiele f\u00fcr reale Aufgaben\u00a0<\/h2>\n<p><\/p>\n<h3>Aufgabe 1 \u2013 \u00dcbertragung von Daten aus den Quellsystemen (operativen Systemen) in ein Data Warehouse oder ETL.<\/h3>\n<p>\nEine der routinem\u00e4\u00dfigen Aufgaben eines Data Engineers.\u00a0<\/p>\n<p>Hierf\u00fcr k\u00f6nnen verwendet werden:<\/p>\n<ul>\n<li>selbstgeschriebene Skripte, die \u00fcber cron oder mit speziellen Orchestratoren 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 weitere.\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 beispielsweise eine neue Datenbank \u2013 kann dies mehrere Tage dauern.\u00a0<\/p>\n<p>Bei Profi umfasst diese einfache Aufgabe \u2014 bei einem reibungslosen Prozess \u2014 die folgenden Schritte:<\/p>\n<ul>\n<li>Ermitteln Sie beim Kunden, welche Daten ben\u00f6tigt werden und wo sie sich befinden.<\/li>\n<li>Verstehen, ob Zugriffe auf diese Daten vorhanden sind.<\/li>\n<li>Falls keine Zugriffe vorhanden sind, diese bei den Admins anfordern.<\/li>\n<li>Eine neue Branch in Git mit dem Code der Aufgabe in Jira hinzuf\u00fcgen.<\/li>\n<li>Eine Migration zum Hinzuf\u00fcgen von Daten in das zentrale Modell \u00fcber ein interaktives Python-Skript erstellen.<\/li>\n<li>Die Lade-Dateien hinzuf\u00fcgen (YML-Datei mit einer Beschreibung, woher die Daten stammen und in welche Tabelle sie geschrieben werden).<\/li>\n<li>Auf dem Stand testen.<\/li>\n<li>Daten im Repository hochladen.<\/li>\n<li>Einen Pull-Request erstellen.<\/li>\n<li>Den Code-Review durchlaufen.<\/li>\n<li>Nach Bestehen 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 \u2014 die hochgeladenen Daten bequem anordnen<\/h3>\n<p>\nEine weitere h\u00e4ufige Aufgabe besteht darin, die hochgeladenen Daten so anzuordnen, dass der Endbenutzer (oder das BI-Tool) bequem mit ihnen arbeiten kann, ohne unn\u00f6tige Schritte f\u00fcr die meisten Aufgaben unternehmen zu m\u00fcssen. Das bedeutet, ein Dimension Data Store (DDS) zu erstellen oder zu aktualisieren.\u00a0<\/p>\n<p>Hierf\u00fcr k\u00f6nnen L\u00f6sungen aus der ersten Aufgabe verwendet werden, da dies ebenfalls ein ETL-Prozess ist. Im einfachsten Fall erfolgt die Aktualisierung des DDS \u00fcber SQL-Skripte.<\/p>\n<h3>Aufgabe 3 geh\u00f6rt zu den nicht typischen Aufgaben.<\/h3>\n<p>\nIn Profi entsteht Streaming-Analytik. Es werden eine gro\u00dfe Anzahl von Ereignissen von den Produktteams generiert \u2013 wir speichern sie in ClickHouse. Da man dort jedoch nicht viele Datens\u00e4tze einzeln einf\u00fcgen kann, m\u00fcssen die Datens\u00e4tze in Batches zusammengefasst werden. Das hei\u00dft, das direkte Schreiben ist nicht m\u00f6glich \u2013 ein Zwischenverarbeiter ist erforderlich.<\/p>\n<p>Wir verwenden eine Engine auf Basis von Apache Flink. Der aktuelle Ablauf sieht folgenderma\u00dfen aus: Die Engine verarbeitet den eingehenden Ereignisstrom \u27f6 speichert diese in Batches in ClickHouse \u27f6 z\u00e4hlt in Echtzeit die Anzahl der Ereignisse \u00fcber 15 Minuten \u27f6 \u00fcbergibt sie an einen Service, der Anomalien identifiziert \u2013 er vergleicht diese mit den Werten der letzten 15 Minuten, basierend auf 3 Monaten \u27f6 wenn Anomalien festgestellt werden, wird eine Benachrichtigung an Slack gesendet.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie Unternehmen die richtigen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen und alles nicht in einen technischen Zoo 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 die Front-Analytik (Teil des Ladevorgangs)<\/i><\/p>\n<p>Das Framework Apache Flink gew\u00e4hrleistet die Zustellung von mindestens einmal. Es besteht jedoch die M\u00f6glichkeit von Duplikaten. Bei RabbitMQ kann dies durch die Verwendung einer Correlation ID gel\u00f6st werden. Damit wird die einmalige Zustellung \u27f6 die Integrit\u00e4t der Daten gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n<p>Wir z\u00e4hlen die Ereignisse ebenfalls mit Apache Flink und zeigen sie \u00fcber ein selbstgebautes Dashboard, das in NodeJS geschrieben wurde, an, plus Frontend in ReactJS. Eine schnelle Suche ergab keine \u00e4hnlichen L\u00f6sungen. Der Code selbst war einfach \u2014 das Schreiben nahm nicht viel Zeit in Anspruch.<\/p>\n<p>Die \u00dcberwachung ist eher technischer Natur. Wir beobachten Anomalien, um Probleme fr\u00fchzeitig zu verhindern. Einige wesentliche globale Kennzahlen des Unternehmens sind vorerst nicht Teil des Monitorings, da sich der Bereich der Streaming-Analytik noch in der Entwicklungsphase befindet.<\/p>\n<h2>Die Hauptwerkzeuge von Data Engineers<\/h2>\n<p>\nDie Aufgaben von Data Engineers sind mehr oder weniger klar; jetzt ein wenig \u00fcber die Werkzeuge, die f\u00fcr ihre L\u00f6sungen verwendet werden. Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen (und sollten) die Werkzeuge in verschiedenen Unternehmen variieren \u2013 alles h\u00e4ngt von der Datenmenge, der Geschwindigkeit des Datenflusses und der Heterogenit\u00e4t ab. Es kann auch von der Vorliebe des Spezialisten f\u00fcr ein bestimmtes Werkzeug abh\u00e4ngen, nur weil er damit gearbeitet hat und es gut kennt. Bei Profi.ru haben wir uns f\u00fcr folgende Optionen entschieden \u2192<\/p>\n<h3>F\u00fcr die Datenvisualisierung \u2013 Tableau, Metabase<\/h3>\n<p>\nTableau haben wir schon vor langer Zeit ausgew\u00e4hlt. Dieses System erm\u00f6glicht es, gro\u00dfe Datenmengen schnell zu analysieren, ohne dass eine kostspielige Implementierung erforderlich ist. Es ist f\u00fcr uns praktisch, ansprechend und vertraut \u2013 wir arbeiten oft damit.<\/p>\n<p>Metabase ist nur wenigen bekannt, ist aber beim Prototyping sehr n\u00fctzlich.\u00a0<\/p>\n<p>Unter den Visualisierungstools kann man auch Superset von Airbnb erw\u00e4hnen. Sein besonderes Merkmal sind viele Verbindungen zu Datenbanken und zahlreiche Visualisierungsoptionen. Allerdings ist es f\u00fcr den durchschnittlichen Benutzer weniger benutzerfreundlich als Metabase, da man damit keine Tabellen verbinden kann \u2013 daf\u00fcr m\u00fcssen separate Ansichten erstellt werden.\u00a0<\/p>\n<p>In Metabase k\u00f6nnen Sie Tabellen miteinander verbinden, und das Beste ist, dass der Service dies automatisch unter Ber\u00fccksichtigung des Datenbankschemas erledigt. Zudem ist die Benutzeroberfl\u00e4che von Metabase einfach und angenehm zu bedienen.<\/p>\n<p>Es gibt sehr viele Werkzeuge \u2013 finden Sie einfach das, das zu Ihnen passt.<\/p>\n<h3>F\u00fcr die Datenspeicherung \u2013 ClickHouse, Vertica.<\/h3>\n<p>\nClickHouse ist ein kostenloses, schnelles Werkzeug zur Speicherung von produktbezogenen Ereignissen. Damit k\u00f6nnen Analysten selbstst\u00e4ndig isolierte Analysen durchf\u00fchren (wenn ihnen die Daten ausreichen), oder Dateningenieure extrahieren Aggregationen und laden sie in Vertica hoch, um Dashboards zu erstellen.<\/p>\n<p>Vertica ist ein tolles, benutzerfreundliches Produkt zur Darstellung von finalen Dashboards.\u00a0<\/p>\n<h3>F\u00fcr das Management von Datenstr\u00f6men und zur Durchf\u00fchrung von Berechnungen \u2013 Airflow.<\/h3>\n<p>\nWir laden die Daten \u00fcber Konsolenwerkzeuge hoch. Zum Beispiel \u00fcber den Client, der mit MySQL geliefert wird \u2013 das geht schneller.\u00a0<\/p>\n<p>Ein Vorteil von Konsolenwerkzeugen ist die Geschwindigkeit. Die Daten werden nicht durch den Speicher desselben Python-Prozesses geleitet. Die Nachteile sind geringerer Datenkontrolle, wenn sie von einer Datenbank zur anderen \u00fcbermittelt werden.<\/p>\n<h3>Die Hauptprogrammiersprache ist Python.<\/h3>\n<p>\nPython hat eine viel niedrigere Einstiegsh\u00fcrde und das Unternehmen verf\u00fcgt \u00fcber Kompetenzen in dieser Sprache. Ein weiterer Grund ist, dass Airflow-DAGs in Python geschrieben werden. Diese Skripte sind einfach Wrapper \u00fcber die Downloads, die Hauptarbeit erfolgt \u00fcber Konsolenskripte.\u00a0<\/p>\n<p>Java verwenden wir zur Entwicklung von Echtzeitanalyse-Anwendungen.<\/p>\n<h2>Der Ansatz zur Auswahl von Datenwerkzeugen ist, was zu tun ist, um keinen technologischen Zoo zu schaffen.<\/h2>\n<p>\nEs gibt viele Werkzeuge auf dem Markt f\u00fcr die Arbeit mit Daten in jeder Phase: von ihrer Entstehung bis hin zur Darstellung auf Dashboards f\u00fcr den Vorstand. Es ist nicht \u00fcberraschend, dass einige Unternehmen eine Reihe von unzusammenh\u00e4ngenden L\u00f6sungen haben k\u00f6nnen \u2013 das sogenannte technologische Zoo.<\/p>\n<p>Der technologische Zoo umfasst Werkzeuge, die dieselben Funktionen erf\u00fcllen. Zum Beispiel Kafka und RabbitMQ f\u00fcr die Nachrichten\u00fcbertragung oder Grafana und Zeppelin zur Visualisierung.\u00a0<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie Unternehmen die richtigen Werkzeuge f\u00fcr Data Engineers ausw\u00e4hlen und alles nicht in einen technischen Zoo 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\">Technologie- und Unternehmenskarte im Bereich Daten und KI.<\/a><\/noindex> \u2014 es zeigt, wie viele doppelte L\u00f6sungen es geben kann.<\/i><\/p>\n<p>Auch viele nutzen unterschiedliche ETL-Tools f\u00fcr pers\u00f6nliche Zwecke. Bei Profi ist genau das der Fall. Das Haupt-ETL basiert auf Airflow, aber manche verwenden f\u00fcr ihre pers\u00f6nlichen Daten\u00fcbetragungen Pentaho. Sie testen Hypothesen, und durch Ingenieure m\u00fcssen diese Daten nicht bearbeitet werden. Im Allgemeinen nutzen die \"Self-Service\"-Tools ausreichend erfahrene Fachkr\u00e4fte, die sich mit Forschung besch\u00e4ftigen \u2014 sie erkunden neue Wege zur Produktentwicklung. Der Datensatz, den sie zur Analyse verwenden, ist vor allem f\u00fcr sie von Interesse, zudem \u00e4ndert er sich st\u00e4ndig. Daher macht es keinen Sinn, diese \u00dcbertragungen in die Hauptplattform einzupflegen.\u00a0<\/p>\n<p>Zur\u00fcck zum Zoo. Oft ist der Einsatz von Duplikationstechnologien mit dem menschlichen Faktor verbunden. Abgeschottete interne Teams sind es gewohnt, mit bestimmten Werkzeugen zu arbeiten, die ein anderes Team m\u00f6glicherweise nicht nutzt. Manchmal ist die Autonomie der einzige Weg, um spezielle Aufgaben zu bew\u00e4ltigen. Wenn beispielsweise das R&amp;D-Team etwas mit einem bestimmten Tool testen m\u00f6chte \u2013 es ist einfach praktisch, jemand aus dem Team hat es bereits verwendet oder es gibt einen anderen Grund. Auf die Systemadministratoren f\u00fcr die Installation und Konfiguration dieses Tools zu warten, dauert lange. Zudem m\u00fcssen gewissenhafte und detailverliebte Administratoren erst nachweisen, dass es wirklich n\u00f6tig ist. Daher installiert das Team das Tool auf seinen virtuellen Maschinen und l\u00f6st seine spezifischen Aufgaben.<\/p>\n<blockquote><p>Ein Zoo von L\u00f6sungen ist kein Problem, solange es keine erheblichen Arbeitsbelastungen f\u00fcr die Administratoren erfordert, um das Tool zu unterst\u00fctzen. Es ist wichtig zu ber\u00fccksichtigen, wie die Nutzung des Tools die Supportressourcen beeinflusst.\u00a0<\/p><\/blockquote>\n<p>\nEin weiterer h\u00e4ufiger Grund f\u00fcr die Einf\u00fchrung neuer Tools ist das Interesse, ein unbekanntes Produkt in einem relativ neuen Bereich auszuprobieren, wo noch keine Standards oder bew\u00e4hrten Empfehlungen vorhanden sind. Ein Data Engineer sollte wie ein Entwickler stets neue Werkzeuge erforschen, in der Hoffnung, effizientere L\u00f6sungen f\u00fcr aktuelle Herausforderungen zu finden oder um auf dem Laufenden zu bleiben, was der Markt bietet.<\/p>\n<p>Die Versuchung, neue Tools auszuprobieren, ist in der Tat gro\u00df. Um jedoch eine sinnvolle Entscheidung zu treffen, ist in erster Linie Selbstdisziplin n\u00f6tig. Diese hilft dabei, sich nicht vollst\u00e4ndig den forschenden Impulsen hinzugeben und die M\u00f6glichkeiten des Unternehmens zur Unterst\u00fctzung der Infrastruktur f\u00fcr das neue Tool zu ber\u00fccksichtigen.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Technologien sollten nicht nur der Technik wegen eingesetzt werden. Am besten geht man das Thema pragmatisch an: Aufgabe \u27f6 Werkzeugset, das diese Aufgabe l\u00f6sen kann.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00a0Danach gilt es, jeden von ihnen zu bewerten und den optimalen auszuw\u00e4hlen. Beispielsweise kann dieses Tool die Aufgabe effektiver l\u00f6sen, aber es fehlt an Kompetenzen, w\u00e4hrend dieses hier etwas weniger effektiv ist, aber im Unternehmen Menschen sind, die wissen, wie man damit arbeitet. Dieses Tool ist kostenpflichtig, aber einfach zu warten und zu verwenden, w\u00e4hrend jenes beliebte Open-Source ist, f\u00fcr dessen Unterst\u00fctzung jedoch ein Team von Administratoren erforderlich ist. Solche Dichotomien entstehen, deren L\u00f6sung einen k\u00fchlen Kopf erfordert.<\/p>\n<blockquote><p>Die Wahl des Werkzeugs ist zur H\u00e4lfte ein Sprung ins kalte Wasser und zur H\u00e4lfte pers\u00f6nliche Erfahrung. Es gibt keine vollkommene Sicherheit, dass das Werkzeug geeignet ist.<\/p><\/blockquote>\n<p>In Profi haben wir beispielsweise mit Pentaho begonnen, weil wir \u00fcber Expertise in diesem Tool verf\u00fcgten, aber letztendlich stellte sich das als falsche Entscheidung heraus. Das interne Pentaho-Repository begann, mit dem Wachstum des Projekts stark zu verlangsamen. Das Speichern von Daten dauerte zum Beispiel eine Minute, und wenn man die Gewohnheit hat, die Arbeit st\u00e4ndig zu speichern, dann verrann die Zeit regelrecht. Dazu kam der komplizierte Start und zeitgesteuerte Aufgaben \u2013 der Computer h\u00e4ngte sich auf.\u00a0<\/p>\n<p>Die Plagen endeten nach dem Wechsel zu Airflow \u2013 einem beliebten Tool mit einer gro\u00dfen Community.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Das Vorhandensein einer Community f\u00fcr den Service ist wichtig, um komplexe Aufgaben zu l\u00f6sen \u2013 man kann Kollegen um Rat fragen.<\/p><\/blockquote>\n<p>Wenn das Unternehmen reif ist und \u00fcber Ressourcen verf\u00fcgt, sollte man in Betracht ziehen, technischen Support zu kaufen. Dies hilft, Probleme schnell zu beheben und Empfehlungen zur Nutzung des Produkts zu erhalten.<\/p>\n<p>Was die Auswahl angeht, so folgen wir bei Profi diesen Prinzipien:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Entscheidungen nicht im Alleingang treffen.<\/b>. Wenn jemand etwas w\u00e4hlt, ist er automatisch von seiner Richtigkeit \u00fcberzeugt. Es ist jedoch eine andere Herausforderung, andere zu \u00fcberzeugen, wenn man ernsthafte Argumente vorbringen muss. Dies hilft auch, die Schw\u00e4chen des Tools zu erkennen.<\/li>\n<li><b>Mit dem leitenden Datenexperten beraten (vertikaler Dialog).<\/b>. Dies kann der Chief Data Engineer oder der Leiter des BI-Teams sein. Das Management sieht die Situation im gr\u00f6\u00dferen Zusammenhang.\u00a0<\/li>\n<li><b>Mit anderen Teams kommunizieren (horizontaler Dialog).<\/b>. Welche Tools verwenden sie und wie erfolgreich sind diese? Vielleicht kann das Tool eines Kollegen auch Ihre Anforderungen erf\u00fcllen, sodass man keinen Zoo an L\u00f6sungen einrichten muss.<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h3>Interne Kompetenzen als effektive Alternative zu externen Dienstleistern.<\/h3>\n<p>\nEin wichtiger Aspekt bei der Auswahl von Tools ist die Nutzung der internen Kompetenzen des Unternehmens.\u00a0<\/p>\n<p>Es kommt h\u00e4ufig vor, dass Unternehmen vor komplexen Herausforderungen stehen, f\u00fcr deren Umsetzung jedoch nicht gen\u00fcgend finanzielle Mittel zur Verf\u00fcgung stehen. Diese Herausforderungen sind bedeutend und idealerweise w\u00e4re es am besten, einen externen Dienstleister hinzuzuziehen, der \u00fcber die entsprechende Erfahrung verf\u00fcgt. Da jedoch nicht gen\u00fcgend Mittel vorhanden sind, wird die Aufgabe der internen Mannschaft anvertraut. Dar\u00fcber hinaus haben Unternehmen in der Regel mehr Vertrauen in ihre Mitarbeiter, wenn diese bereits ihre Leistungsf\u00e4higkeit unter Beweis gestellt haben.<\/p>\n<p>Beispiele f\u00fcr solche Aufgaben, bei denen neue Bereiche von den Mitarbeitern entwickelt werden, sind die Durchf\u00fchrung von Lasttests und der Aufbau eines Data Warehouses. Besonders das Data Warehouse stellt eine einzigartige Herausforderung f\u00fcr jedes Unternehmen dar. Es kann nicht einfach gekauft werden, sondern erfordert externe Fachleute, die es mit Unterst\u00fctzung des internen Teams erstellen.\u00a0\u00a0<\/p>\n<p>\u00dcbrigens kann das Team im Verlauf der Entwicklung des neuen Bereichs feststellen, dass der Bedarf an einem externen Dienstleister nicht mehr besteht.<\/p>\n<p>In Profi wurde die BI-Implementierung intern durchgef\u00fchrt. Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung bestand darin, dass das UnternehmenBI schnell einf\u00fchren wollte. Doch der Aufbau eines solchen Projektes erfordert Zeit: Kompetenzen m\u00fcssen entwickelt, Daten geladen, ein benutzerfreundliches Speichermodell erstellt, Werkzeuge ausgew\u00e4hlt und deren Handhabung erlernt werden.<\/p>\n<p>Die zentrale \u2014 hei\u00dfe \u2014 Phase, in der alles aufgebaut und kristallisiert wurde, dauerte etwa ein Jahr. Das Projekt entwickelt sich jedoch weiterhin.\u00a0<\/p>\n<blockquote><p>Beim Aufbau eines Unternehmensdatenlagers ist es wichtig, hohe Standards einzuhalten, seine Positionen zu vertreten und nicht nachl\u00e4ssig im Sinne des Gesch\u00e4fts zu handeln.\u00a0<\/p>\n<p>Mit gro\u00dfer M\u00fche haben wir einen Gro\u00dfteil des Projekts umgearbeitet, den wir damals schnell durchf\u00fchren mussten.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u00a0Doch manchmal ist ein \u00abschneller\u00bb Ansatz sinnvoll. In der Produktentwicklung kann er sogar der einzig richtige sein. Man muss schnell vorankommen, Produkt-Hypothesen testen und mehr. Aber das Datenlager muss auf einer soliden Architektur basieren, sonst kann es sich nicht schnell an das wachsende Gesch\u00e4ft anpassen und das Projekt wird ins Stocken geraten.<\/p>\n<p>In diesem komplexen Projekt wurde uns sehr geholfen von unserem Leiter, der den Fortschritt der Arbeiten verteidigt, dem Management erkl\u00e4rt hat, was wir tun, Ressourcen eingefordert und uns einfach besch\u00fctzt hat. Ohne diese Unterst\u00fctzung bin ich mir nicht sicher, ob es uns gelungen w\u00e4re, das Projekt zu starten.<\/p>\n<p>In solchen Geschichten spielen die sogenannten Early Adopters eine wichtige Rolle \u2013 diejenigen, die bereit sind, Neues auszuprobieren, \u2013 unter den Top-Managern, Analysten und Produktmanagern. Damit ein Rohthema durchstartet, bedarf es Pioniere, die best\u00e4tigen, dass alles funktioniert und dass es einfach zu bedienen ist. <\/p>\n<p><i>Falls jemand die L\u00f6sung f\u00fcr die dritte der oben genannten Aufgaben teilen m\u00f6chte \u2013 herzlich 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 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Pawel ist Dozent im Kurs \"Dateningenieur\". 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