| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
0 в вопросах и ответах / И.А. Берко. — М.: 1С-Паблишинг, 2005. — 218 c.
2″ / М.Г. Радченко, Е.Ю. Хрусталева. — М.: 1С-Паблишинг, 2011. — 268 c.
В. Шубина. — М.: Дашков и Ко, 2009. — 448 c.
А., Харитонов С. А.1С: Бухгалтерия 8 КОРП. Учет в головной организации
А., Харитонов С. А.Секреты профессиональной работы с «1С: Бухгалтерией 8» (редакция 3.0). Кадровый учет и зарплата
Ю.Налогообложение государственных и муниципальных учреждений. Практические примеры организации налогового учета в «1С:Бухгалтерии государственного учреждения 8»
7
15 Проект хранилища данных Практические идеи с исходным кодом
Ожидается, что к 2025 году мировой рынок хранилищ данных превысит 30 миллиардов долларов.
Хранилища данных и аналитика будут играть важную роль в будущем росте и прибыльности компании. Решения для хранилищ данных обеспечат каждому предприятию значительное преимущество, оценивая все данные, которые они собирают, и принимая более взвешенные решения. Понимание бизнес-данных поможет принимать разумные бизнес-решения, от которых зависит успех или неудача организации. В ближайшие дни спрос на большие данные и аналитику данных будет продолжать расти, что приведет к увеличению потребности в решениях для хранилищ данных.
Очень важно понять, почему проекты хранилищ данных терпят неудачу, прежде чем получить представление о различных проектах хранилищ данных, которые можно изучить от начального до продвинутого уровня в процессе обучения. Итак, приступим!
Содержание
- Что такое хранилище данных?
- Почему проекты хранилища данных терпят неудачу?
- 15 практических идей проекта хранилища данных
- Проекты хранилища данных для начинающих
- Проекты хранилища данных для среднего уровня
- Проекты хранилища данных для продвинутых пользователей
- Инструменты проекта хранилища данных
- Начните создавать проекты хранилищ данных, чтобы получить работу с данными в реальном мире
- Часто задаваемые вопросы
Хранилище данных (ХД) — это метод сбора и анализа данных из многих источников для получения ценных бизнес-идей.
Как правило, хранилище данных интегрирует и анализирует бизнес-данные из многих источников. Хранилище данных является основой системы бизнес-аналитики (BI), которая может анализировать данные и составлять отчеты.
Учебный проект GCP с использованием BigQuery для изучения данных
Загружаемый код решения | Пояснительные видео | Техническая поддержка
Start Project
Другими словами, Data Warehousing поддерживает набор платформ и инструментов, которые помогают предприятиям организовывать, понимать и использовать свои данные для принятия стратегических решений.
Пройдите собеседование на следующую работу с помощью фиктивных интервью от экспертов, чтобы улучшить свои навыки и повысить уверенность в себе!
Почему проекты хранилища данных терпят неудачу?
Серьезные препятствия, ведущие к сбоям в проектах по созданию хранилищ данных, включают в себя разъединенные хранилища данных, отложенную загрузку хранилища данных, трудоемкие процессы подготовки данных, необходимость дополнительной автоматизации основных задач управления данными, неадекватную связь между бизнес-подразделениями и технической группой и т.
д.
- Отложенная загрузка хранилища данных
Данные должны быть предварительно подготовлены и очищены перед помещением в хранилище. Очистка данных обычно занимает много времени, поэтому это немедленно создает кризис. ИТ-специалистов часто разочаровывает время, потраченное на подготовку данных к загрузке. Способность предприятий быстро перемещать и объединять свои данные является главной задачей. Перемещение и простота доступа к данным необходимы для создания любой формы понимания или ценности для бизнеса. Это часто истощает время и ресурсы организации, что в конечном итоге приводит к более длительному и дорогому проекту. Кроме того, плохая загрузка данных может привести к различным проблемам, включая неточности и дублирование данных.
Приемлемость для конечного пользователя — еще один фактор, часто приводящий к провалу проектов хранилища данных . Новые технологии могут быть захватывающими, но люди боятся перемен, и их не всегда можно принять.
Успех любого проекта зависит от того, насколько хорошо люди поддерживают друг друга. Первым шагом в поощрении принятия и участия пользователей является создание мышления, основанного на данных. Следует поощрять конечных пользователей к реализации их интересов, связанных с данными. Пользователи, не обладающие техническими знаниями, выиграют от аналитики самообслуживания, поскольку она упростит быстрый доступ к информации. Эти переходные усилия будут способствовать успеху и использованию вашего хранилища данных в долгосрочной перспективе и приведут к более эффективному принятию решений во всей организации.
Если вы выполняете процесс вручную, драгоценное время, ресурсы и деньги вкладываются вместо того, чтобы автоматизировать его, тем самым упуская возможности для бизнеса. Вы можете автоматизировать ручные трудоемкие операции, что поможет вам сэкономить деньги и сократить время, необходимое для получения результатов. Автоматизация может ускорить все этапы управления данными и их хранения, включая сбор, подготовку, анализ и т.
д.
Приблизьтесь к своей мечте стать специалистом по данным с более чем 150 решенными комплексными проектами машинного обучения
15 практических идей проекта хранилища данныхВ этом разделе будут рассмотрены 15 уникальных и интересных идей проекта хранилища данных, начиная с начального и заканчивая продвинутым уровнем.
Проекты хранилища данных для начинающих
От начального до продвинутого уровня вы найдете проектов хранилища данных с исходным кодом , некоторые проектов хранилища данных Snowflake на основе Google Platform, некоторые другие ( ОКП) и др.
Проект хранилища данных в реальном времени Snowflake В этом проекте хранилища данных Snowflake вы узнаете, как развернуть архитектуру Snowflake для создания хранилища данных в облаке. Этот проект поможет вам загрузить данные через веб-интерфейс, SnowSQL или Cloud Provider.
Вы будете использовать Snowpipe для потоковой передачи данных и QuickSight для визуализации данных.
Исходный код — Проект хранилища данных в реальном времени Snowflake
Реализация медленно меняющихся измерений с использованием Snowflake В этом проекте показано использование хранилища данных Snowflake для реализации нескольких SCD. Snowflake предлагает различные услуги, помогающие создать эффективное хранилище данных с возможностями ETL и поддержкой различных внешних источников данных. Используйте библиотеку faker Python для создания пользовательских записей и сохранения их в формате CSV с именем пользователя и текущим системным временем для этого проекта. Поддельные данные создаются с помощью библиотеки faker и сохраняются в виде файлов CSV. NiFi используется для сбора данных, а Amazon S3 отправляет данные. Новые данные из S3 загружаются в промежуточную таблицу с помощью инструмента автоматизации Snowpipe. Изменения языка манипулирования данными сохраняются в промежуточной таблице с использованием потоков Snowflake для определения операции, которую необходимо выполнить.
Инициировать задачи и хранимые процедуры в зависимости от изменений для реализации SCD Type-1 и Type-2.
Исходный код- Медленно изменяющиеся внедрение размеров с использованием снежинки
Новые проекты
Создание сквозного ведущего сегментного сагмакера модели
Проект
.
View Project
Build Streaming Data Pipeline с помощью Azure Stream Analytics
View Project
AWS Project для создания и развертывания модели LSTM с помощью Sagemaker
Просмотр проекта
Создание чат-бота AI с нуля с использованием последовательной модели Keras
Просмотр проекта
Реализация CycleGAN для преобразования изображения в изображение
Просмотр проекта
Реализация CycleGAN для преобразования изображения в изображение
3 9
Создание бессерверного конвейера с использованием AWS CDK и Lambda в Python
Просмотр проекта
Создание конвейеров данных в Azure с помощью Azure Synapse Analytics
Просмотр проекта
Узнайте об эффективной обработке данных из нескольких источников с помощью Talend ETL
Просмотреть проект
Просмотреть все новые проекты
Обнаружение мошенничества с использованием набора финансовых данных PaySim В современном мире электронных денежных транзакций обнаружение мошеннических транзакций является важной задачей дело.
Чтобы решить эту проблему, для создания синтетических данных, доступных на Kaggle, используется симулятор PaySim. Данные содержат особенности транзакции, такие как тип транзакции, сумма транзакции, клиент, инициировавший транзакцию, старый и новый баланс, то есть до и после транзакции, а также то же самое в учетной записи назначения вместе с меткой цели, и являются мошенническими. Этот проект хранилища данных использует набор данных PaySim для создания хранилища данных и модели классификации на основе данных транзакций для обнаружения мошеннических транзакций.
Исходный код- Обнаружение мошенничества с использованием набора финансовых данных PaySim
Проект хранилища данных системы рекомендаций по аниме Система рекомендаций по аниме — одна из самых популярных идей проекта по созданию хранилища данных. Используйте набор данных Anime на Kaggle, который содержит данные о предпочтениях пользователей для 12 294 аниме от 73 516 человек.
Каждый пользователь может добавить аниме в свой завершенный список и поставить ему оценку. Проект направлен на разработку эффективной системы рекомендаций аниме на основе истории просмотров пользователей. Используйте набор данных Anime для создания хранилища данных для анализа данных. После того, как данные собраны и проанализированы, они становятся готовыми для построения системы рекомендаций.
Исходный код- Проект хранилища данных системы рекомендаций аниме
Хранилище маркетинговых данных для компании Media ResearchНапример, системы управления взаимоотношениями с клиентами и продажи могут привести к распространению маркетинговых данных по организация.
Создайте хранилище маркетинговых данных для этого проекта, которое будет служить единым источником данных для работы отдела маркетинга. Вы также можете комбинировать внутренние и внешние данные, такие как инструменты веб-аналитики, рекламные каналы и платформы CRM.
Используйте набор данных компании Nielsen Media Research для создания этого хранилища данных. Благодаря хранилищу данных все маркетологи получат доступ к одним и тем же стандартизированным данным, что позволит им выполнять проекты быстрее и эффективнее. Такие хранилища данных позволяют организациям понимать показатели эффективности, включая рентабельность инвестиций, атрибуцию потенциальных клиентов и затраты на привлечение клиентов.
Исходный код — Хранилище маркетинговых данных для набора банковских данных
Проекты хранилища данных для среднего уровня Дизайн хранилища данных для среды электронной коммерции Вы будете строить хранилище данных для розничной торговли
0003
Исходный код — Дизайн хранилища данных для сред электронной коммерции
Проект хранилища данных для анализа музыкальных данных
и изменить его для анализа. Он использует наборы данных в формате JSON, полученные из корзины s3. Проект создает базу данных Redshift в кластере с промежуточными таблицами, которые включают все данные, импортированные из корзины s3. Данные журнала и данные песни — это два набора данных, используемых в проекте. Набор данных song_data является частью набора данных Million Song, а набор данных log_data содержит файлы журналов, сгенерированные на основе песен в song_data. Аналитики данных могут использовать программное обеспечение для бизнес-аналитики и визуализации, чтобы лучше понять, какие песни наиболее популярны в приложении.
Исходный код — Проект хранилища данных для анализа музыкальных данных
Проект хранилища данных о глобальных продажах критические критерии, такие как общий доход от продаж на ежемесячной и ежеквартальной основе по регионам и объем продаж.
Проект хранилища данных фокусируется на оценке всего бизнес-процесса. Хранилище данных предоставляет важную информацию, такую как ежедневный доход, еженедельный доход, ежемесячный доход, общий объем продаж, цели, информацию о персонале и видение.
Исходный код- Проект хранилища данных о продажах
Проект хранилища данных для торговой компании B2BЭтот проект направлен на использование методов многомерного моделирования для создания хранилища данных. Определите бизнес-требования и создайте схему проектирования хранилища данных для достижения этих целей. С помощью SSRS и R создавайте отчеты, используя данные из источников. На основе хранилища данных создайте XML-схему. Используйте технологии Neo4j, чтобы спроектировать раздел хранилища данных в виде базы данных графа.
Исходный код — Проект хранилища данных для торговой компании B2B
Прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний с использованием хранилища данных Одним из наиболее часто встречающихся сегодня заболеваний являются болезни сердца.
В этом проекте по созданию хранилища данных вы узнаете, как создать систему, которая может определить, есть ли у пациента заболевание сердца. Хранилище данных помогает сопоставить клинические и финансовые записи для оценки экономической эффективности лечения. Методы интеллектуального анализа данных помогают определить тенденции данных, которые могут предсказать будущие проблемы, связанные с сердцем. Кроме того, хранилище данных помогает идентифицировать людей, которые вряд ли хорошо реагируют на различные процедуры и операции.
исходный код- Прогнозирование сердечных заболеваний с использованием данных о хранилище данных
Проекты хранилища данных для AdvancedПроект Рекомендации по доступу с исходным кодом
GCP GANGENTIO конвейер приема и обработки на облачной платформе Google с потоковой передачей в реальном времени и пакетной загрузкой является частью проекта. В этом проекте используется набор данных Yelp, который в основном используется в академических и исследовательских целях.
Сначала мы создаем учетную запись службы GCP, а затем загружаем Google Cloud SDK. В последующих операциях программа Python и все остальные зависимости затем загружаются и подключаются к учетной записи GCP. Он загружает набор данных Yelp в формате JSON, подключается к Cloud SDK через облачное хранилище и подключается к Cloud Composer. Он публикует поток JSON набора данных Yelp в тему PubSub. Выходные данные Cloud Composer и PubSub подключаются к потоку данных Google с помощью Apache Beam. Наконец, Google Data Studio используется для визуализации данных.
Source Code- GCP Data Ingestion using Google Cloud Dataflow
Explore Categories
Apache Hive ProjectsApache Hbase ProjectsApache Pig ProjectsApache Oozie ProjectsApache Impala ProjectsApache Flume ProjectsSpark GraphX ProjectsSpark Streaming ProjectsSpark MLlib ProjectsPySpark ProjectsApache Zepellin ProjectsApache Kafka ProjectsNeo4j ProjectsRedis ПроектыMicrosoft Azure ProjectsGoogle Cloud Projects GCPAWS Projects
Создание конвейера данных с использованием Dataflow, Apache Beam, Python
Это еще один интригующий проект GCP, в котором используются PubSub, Compute Engine, Cloud Storage и BigQuery.
В этом проекте мы в первую очередь изучим поток данных GCP с Apache Beam. Два важнейших этапа проекта:
Чтение сообщений в формате JSON из файла GCS, изменение данных сообщения и сохранение результатов в BigQuery.
Чтение сообщений Pub/Sub в формате JSON, обработка данных и загрузка результатов в BigQuery.
Исходный код — Создание конвейера данных с использованием Dataflow, Apache Beam, Python
Учебный проект GCP с использованием BigQuery для изучения данных В следующем проекте продвинутого уровня мы сосредоточимся в основном на GCP BigQuery. Этот проект расскажет вам о Google Cloud BigQuery и о том, как использовать Managed Tables и ExternalTables. Вы узнаете, как использовать Google Cloud BigQuery для изучения и подготовки данных для анализа и преобразования. Также будут рассмотрены концепции секционирования и кластеризации в BigQuery. Проект требует использования команд командной строки BQ и создания внешней таблицы BigQuery с использованием корзины GCS, а также использует клиентский API для загрузки таблиц BigQuery.
Исходный код — Проект GCP для изучения использования BigQuery для изучения данных
Обнаружение аномалий в системе безопасности на основе IoT вы можете проанализировать, чтобы улучшить рабочий процесс. Данные собираются и хранятся в реляционных форматах для облегчения исторического анализа и анализа в реальном времени. Затем, используя существующие данные, выполняются мгновенные запросы к миллионам событий или устройств, чтобы найти отклонения в режиме реального времени или предсказать события и закономерности. Для этой идеи проекта создайте хранилище данных, которое поможет консолидировать эти данные и отфильтровать их в таблицы фактов для предоставления отчетов с временной динамикой и других показателей.
Исходный код — Обнаружение аномалий в системе безопасности на базе Интернета вещей
Конвейер данных AWS Snowflake с использованием Kinesis и Airflow пост-преобразование и обработка S3 с использованием DAG Airflow.
Отправляйте данные клиентов и данные заказов в Snowflake с помощью обработки и преобразования Airflow DAG и этапов обработки S3 в этом проекте. Вы узнаете, как настроить этапы Snowflake и создать базу данных в Snowflake.
Исходный код — Конвейер данных AWS Snowflake с использованием Kinesis и Airflow
Инструменты проекта хранилища данных данные. Раньше создание хранилища данных требовало значительных инвестиций в инфраструктуру. Внедрение облачных технологий резко сократило стоимость хранения данных для предприятий.
В настоящее время на рынке доступны различные облачные хранилища данных. Эти инструменты обеспечивают высокую скорость, высокую масштабируемость, оплату по факту использования и т. д. Поскольку выбор лучшего инструмента хранилища данных для вашего проекта часто может показаться сложной задачей, мы составили список самых популярных инструментов проекта хранилища данных с их основными функциями.
функции-
Ознакомьтесь с лучшими проектами SQL для вашего портфолио
Microsoft AzureХранилище данных Microsoft Azure SQL — это облачная реляционная база данных. Microsoft Azure позволяет разработчикам создавать, тестировать, развертывать приложения и службы и управлять ими с помощью центров обработки данных, управляемых Microsoft. Платформа основана на узлах и использует массивно-параллельные вычисления (MPP). Дизайн хорошо подходит для оптимизации запросов для параллельной обработки. В результате вы можете значительно быстрее извлекать и визуализировать бизнес-информацию. Azure — это общедоступная облачная вычислительная платформа, которая предоставляет услуги IaaS, PaaS, SaaS и другие услуги.
Snowflake
Snowflake — это облачная платформа хранения данных, работающая на базе облачной архитектуры Amazon Web Services (AWS) или Microsoft Azure. Вы можете использовать Snowflake для создания облачного хранилища данных корпоративного уровня.
Вы можете использовать этот инструмент для сбора и анализа данных как из структурированных, так и из неструктурированных источников. Он использует SQL для смешивания, анализа и преобразования данных в различных структурах данных. Snowflake предоставляет масштабируемую динамическую вычислительную мощность по цене за использование и позволяет масштабировать ресурсы ЦП в соответствии с активностью пользователя.
BigQuery — это экономичное бессерверное хранилище данных со встроенными функциями машинного обучения. Это платформа для запросов ANSI SQL. Google BigQuery — это инструмент анализа данных, который позволяет обрабатывать наборы данных только для чтения в облаке и работает с синтаксисом SQL-lite для анализа данных с миллиардами строк. Вы можете использовать его в сочетании с Cloud ML и TensorFlow для создания надежных моделей ИИ. Он также может выполнять аналитические запросы в реальном времени для огромных объемов данных за считанные секунды.
Это облачное хранилище данных поддерживает геопространственную аналитику.
Amazon Redshift — это облачное, полностью управляемое хранилище данных. За считанные секунды полностью управляемая система может обрабатывать огромные объемы данных. В результате он хорошо подходит для высокоскоростной аналитики данных. Поскольку это система управления реляционными базами данных (RDBMS), вы можете использовать ее с другими приложениями RDBMS. Используя клиенты на основе SQL и инструменты бизнес-аналитики (BI) с типичными соединениями ODBC и JDBC, Amazon Redshift упрощает возможности быстрого запроса к структурированной информации. Кроме того, Redshift поддерживает автоматическое параллельное масштабирование, а автоматизация увеличивает или уменьшает ресурсы обработки запросов в соответствии с потребностями рабочей нагрузки. Вы также можете масштабировать свой кластер или переключаться между типами узлов с помощью Redshift. В результате вы можете повысить производительность хранилища данных при одновременном снижении эксплуатационных расходов.
По мере того, как организации изучают новые возможности и продукты, хранилища данных играют жизненно важную роль в этом процессе. Они быстро развиваются; особенно облачные хранилища данных становятся популярными среди предприятий. Они помогают компаниям оптимизировать операции и добиться прозрачности во всех областях. Кроме того, облачные хранилища данных помогают предприятиям лучше обслуживать своих клиентов и расширять свой рыночный потенциал. Это делает еще более важным для инженеров данных улучшать свои навыки и знания в области хранения данных, чтобы оставаться впереди конкурентов. Если мы пробудили в вас интерес к дополнительным практическим идеям проектов хранилища данных в реальном времени, мы рекомендуем проверить ProjectPro для решенных сквозных проектов больших данных и хранилищ данных
Самые просматриваемые проекты
Проект модели линейной регрессии в Python для начинающих, часть 1
Просмотр проекта
Практический проект PySpark в реальном времени для начинающих
Просмотр проекта
90 Parser050 Возобновление проекта на Python с использованием NLP SpacyПосмотреть проект
Научиться создавать полиномиальную регрессионную модель с нуля
Посмотреть проект
Создать конвейер данных на основе обмена сообщениями с помощью PySpark Hive
Просмотреть проект
Просмотреть все самые просматриваемые проекты
Часто задаваемые вопросы о проектах хранилища данных Что такое ETL в хранилище данных? ETL (извлечение, преобразование и загрузка) — это процесс интеграции данных, который объединяет данные из нескольких источников в единое надежное хранилище данных, которое затем загружается в хранилище данных или другую целевую систему.
При работе над любым проектом по созданию хранилища данных необходимо помнить о нескольких вещах:
- объем проекта,
- план восстановления данных,
- требования соответствия и нормативные риски,
- доступность хранилища данных в производстве,
- план будущих и текущих нужд и др.
сельский торговый зал — Googlesuche
AlleBilderVideosShoppingMapsNewsBücher
suchoptionen
Tipp: Begrenze diesuche auf deutschsprachige Ergebnisse. Du kannst deinesuchsprache in den Einstellungen ändern.
Торговый зал Minecraft Villager — 26 Villagers — All Trades 1 Emerald
www.youtube.com › смотреть
04.07.2021 · Постройка Ultimate Villager Trading Hall, который подходит для 26 жителей и всех профессий …
Добавлено: 20:35
Прислан: 04.
07.2021
Wie baut man eine Villager Trading Hall in Minecraft — YouTube
www.youtube.com › смотреть
06.09.2021 · Торговый зал Wie Baut Man Eine VillagerIm heutigen wie baut man was in Minecraft … Minecraft 1.19 Villager Trading Hall Guide — YouTube
www.youtube.com › смотреть
31.08.2022 · The Ultimate Minecraft 1.19 Villager Trading Hall Guide Twitch: https://www.twitch.tv/eyecraftmc …
Dauer : 18:24
Прислан: 31.08.2022
Minecraft: Учебное пособие по торговому залу для деревенских жителей (как построить) — YouTube
www.youtube.com › смотреть
30.08.2022 · В этом обучающем видео по Minecraft я покажу вам, как построить торговый зал для деревенских жителей …
Добавлено: 22:05
Прислано: 30.08.2022
Учебники/Торговый зал для жителей деревни — Minecraft Wiki — Fandom до которого можно легко добраться. Они также позволяют быстро избавляться от нежелательных жителей деревни и .
..
Механика · блокировка в сделках · Дизайн
Bilder
Alle Anzeigen
Alle Anleigen
Как сделать торговый зал Minecraft Villager — Beebom
Beebom.com ›Gaming
16.11.11.202.202.202.202.202.202.202.202.202.202.202.202.2012
. Сделать торговый зал для сельских жителей · Открытая площадка (желательно 15 блоков в ширину и длину) · 5 липких поршней · 5 кусочков пыли из красного камня · 5 …
7 лучших дизайнов торговых залов для сельских жителей в Minecraft — Sportskeeda
www.sportskeeda.com › Minecraft
29.04.2022 · Торговые залы держат жителей Minecraft в изолированном месте, в сочетании с их рабочими блоками для облегчения различных видов торговли (кузнец …
10 Торговый зал Minecraft Villager Designs — Pinterest
www.pinterest.com › Explore
29 января 2021 г. — В сегодняшнем видео о Minecraft я покажу вам, как построить 10 потрясающих торговых залов Minecraft Villager, которые идеально подходят для Minecraft .