Как приручить Big Data в BI? Архитектура BI ETL на практике

Сложные дашборды, большие объемы данных, тяжелые вычисления и ретроспективные пересчеты — с этими задачами сталкивается практически каждая команда аналитики. В этой записи вебинара разбираем практический подход к построению эффективной архитектуры BI ETL, который помогает ускорять расчеты, снижать нагрузку на BI-приложения и сохранять точность данных. Спикер: Асель Дощанова-Пазылбекова — BI Analyst в Uzum. За плечами Асель опыт работы консультантом в Datanomix и реализация аналитических решений в крупном продукте, где производительность и качество данных имеют критическое значение. В программе вебинара: • Почему тяжелую агрегацию стоит выносить в аналитическую БД. • Использование QVD в качестве кэша для BI-слоя. • Additive и non-additive метрики: основные ошибки и способы их избежать. • Практическое применение SQL-инструментов CUBE и GROUPING SETS для работы с комбинациями измерений. • Подходы к ретро-перерасчету исторических данных без полной перезагрузки всех периодов. • Архитектурные решения для работы с Big Data и сложными визуализациями. #BI #ETL #BigData #QlikSense #DataEngineering #BusinessIntelligence #SQL #Analytics #Uzum #Datanomix