Data Engineering

Projektowanie i Budowa Skalowalnej Architektury Danych

Dlaczego Data Engineering jest Kluczowy?

W erze cyfrowej, sukces biznesowy zależy od zdolności do szybkiego pozyskiwania, przetwarzania i udostępniania danych. Data Engineering to fundament transformacji cyfrowej. Zapewniam architekturę, która umożliwia:

  • Skalowalność: Przygotowanie infrastruktury na ciągły wzrost wolumenu danych (Big Data).
  • Niezawodność: Utrzymanie stabilności potoków danych (pipelines) oraz minimalizowanie przestojów w dostępie do informacji.
  • Wydajność: Przetwarzanie danych z optymalną prędkością – zarówno w trybie batchowym, jak i w czasie rzeczywistym.

Data Engineering

Real-Time Streaming Data processing (Przetwarzanie Strumieniowe)

Minimalizacja opóźnień (latency) i umożliwienie natychmiastowej reakcji biznesowej na zdarzenia.

  • Complex Event Processing (CEP): Projektowanie systemów do analizy i przetwarzania zdarzeń w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla monitorowania i szybkiego reagowania.
  • Technologie: Implementacja solidnych potoków danych przy użyciu wiodących rozwiązań, takich jak Apache Kafka, Apache Storm oraz Apache Beam.

Cloud-Native Data Architecture (Architektura Chmurowa)

Wykorzystanie pełnego potencjału chmury publicznej do skalowania, elastyczności i optymalizacji kosztów.

  • Google Cloud Platform (GCP): Pełne wdrożenia i zarządzanie usługami GCP. Koncentracja na budowie Data Warehouse w BigQuery – od ekstrakcji danych, przez ich ładowanie, aż po optymalizację zapytań dla analityków.
  • Microsoft Azure: Tworzenie potoków ETL/ELT i analitycznych przy użyciu Databricks (Spark) w środowisku Azure

Big Data Processing i Transformacja (ETL/ELT)

Budowa potoków przetwarzających duże wolumeny danych (Big Data) w trybie batchowym i strumieniowym.

  • Frameworki: Użycie Apache Spark w językach Scala, Python oraz DBT do efektywnej transformacji danych (ETL/ELT) i zaawansowanych obliczeń.
  • Orkiestracja i Kontrola: Automatyzacja, planowanie i monitorowanie zadań z wykorzystaniem Apache Airflow (Composer) i Oozie, co zapewnia stabilność i powtarzalność procesów.
  • Repozytoria Danych: Projektowanie i budowa baz danych, data martów oraz skalowalnych rozwiązań opartych na BigQuery, Databricks, Apache Hadoop czy Hive.