Татьяна Половинкина. Данные в комиксах: От источников до дельты. В докладе был некоторый ликбез по работе аналитика данных как новой специализации, дополняющей существующие специализации бизнес-аналитика и системного аналитика. Отличие в том, что он работает с динамическим потоком данных, строя архитектуру обработки и обеспечивая пользователей нужными данными. Специализация в процессе формирования, так что тут нет устойчивого процесса и терминологии. Но при этом контекст достаточно объемный. * Фазы понятные: планирование, проектирование, создание-получение, хранение-обслуживание-архивирование, использование. Но потоки данных - меняются, хранение - деформируется. * Фокусы: осмысленность данных, выгода использования. Доступность в условиях изменчивости. Масштабируемость. Качественность, доверие данным. Безопасность данных. Температура данных - частота обращения. * Виды данных: Small (обычные БД), Big (с ними просто не получится), Smart (информативные данные, Fast (выявление Smart в Big, Темные (это что мы не знаем). * Деление по хранению: Широкие (много колонок) Длинные (много строк). * Сегментирование - партиционирование - шардирование: деление больших данных на группы. * Виртуализация данных: они лежат везде, 60-70источников - обычная история, идея - промежуточный уровень для абстрагирование от изменений в конкретных источниках. * Качество данных. Тут много характеристик, было 4, теперь 20. * Безопасность: генерация, маскирование, шифрование. Маскирование всегда необратимо, а отличие от шифрования, при этом маскирование может быть частичным. * Обогащение данных. Это не только дополнение, это еще удаление ненужных данных, маскирование для увеличения доступности.