Мок-интервью на Middle DWH-аналитика: интеграции и витрины данных

Коротко о видео

Запись — открытый урок курса Data Warehouse Analyst, в котором преподаватели проводят мок-интервью для DWH-аналитика уровня middle и выше. После вводной части собеседующиеся уточняют, чем DWH-аналитик отличается от аналитика данных и на каком этапе подключается к задаче. Кандидат объясняет путь от бизнес-вопроса «что посчитать» к поиску нужных данных, взаимодействию с владельцами источников и интеграции с инженерами. Вопросы продолжаются устройством пайплайна: как получать данные, если источник способен выгрузить их только в промежуточную базу, и как строить дальнейшую загрузку и трансформацию. Ведущие упоминают dbt и витрины данных, затем переходят к качеству, мониторингу и разбору ситуации, когда база начинает перегружаться. Финальная часть снова посвящена программе курса, поэтому техническая ценность сосредоточена в интервью и разборе практик.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• DWH-аналитику нужно начинать с бизнес-вопроса, а затем определить нужные данные, их владельцев и способ интеграции.
• Способ получения данных зависит от возможностей источника: иногда он выгружает данные только в промежуточную базу, откуда их забирает пайплайн.
• Пайплайн включает не только загрузку из источника, но и дальнейшие трансформации; для них применяют инструменты вроде dbt.
• Витрины, регулярные выгрузки и трансформации стоит автоматизировать, если они повторяются и нужны бизнесу.
• Для эксплуатации DWH нужны проверки и метрики, иначе причину перегрузки базы приходится искать вручную после инцидента.