Jak správně definovat data engineering a jeho role v analytice

Data engineering je komplexní proces, jehož cílem je efektivní shromažďování, zpracování, čištění a příprava dat pro následnou analýzu. Tento obor se soustředí na návrh a správu systémů, které umožňují organizacím efektivně využívat data a získávat z nich hodnotné informace pro rozhodování. Klíčovým zaměřením je zajistit, aby data byla dostupná, správná, konzistentní a připravená pro aplikace a analytiky.

S postupem času a nárůstem objemu dat se role data engineerů stala stále více zásadní pro fungování moderních analytických systémů. Právě díky těmto specialistům je možné propojit a integrovat data z různých zdrojů do jednotného a přístupného formátu. Tento proces zahrnuje nejen technické aspekty, jako je správa databází, ale i návrh infrastruktury pro big data aplikace, včetně datových skladů, pipeline a dalších nástrojů pro efektivní zpracování.

Data engineering je často považován za základ pro úspěšnou datovou analýzu, protože to, jak jsou data připravena a uložena, zásadně ovlivňuje kvalitu a výsledky následného zpracování. Kvalitní návrh a implementace datového inženýrství znamená, že analytici a data scientists mohou rychleji a efektivněji získávat přesné výsledky, což vede k lepším rozhodnutím na všech úrovních organizace.

V rámci tohoto procesu je zásadní správné použití nástrojů a technologií. Data engineering zahrnuje práci s databázemi, nástroji pro distribuované výpočty, jako je Apache Hadoop nebo Apache Spark, a dalšími technologiemi zaměřenými na zpracování velkých objemů dat. Kromě toho se stále více uplatňuje i využívání cloudových služeb, jako je Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure nebo Google Cloud Platform, které umožňují flexibilní a škálovatelné řešení pro práci s big data.

Důležitou součástí tohoto oboru je i automatizace procesů a správa datových pipeline, které umožňují plynulý tok dat od jejich shromažďování až po finální analýzu. Moderní přístupy k data engineeringu zahrnují použití nástrojů pro orchestraci, jako je Apache Airflow, které umožňují plánování, monitorování a správu celého životního cyklu datového procesu.

Bez ohledu na to, jak pokročilý systém data engineering vytváří, je nezbytné nezapomínat na správu kvality dat. Pro správnou analýzu je kladeno velké důraz na to, aby data byla přesná, aktuální a relevantní. K tomu je potřeba věnovat se pravidelnému čištění a validaci dat. Ne vždy je možné se spolehnout na to, že data budou bezchybně připravena automaticky, a proto se do procesu často zapojuje lidský faktor, který ověřuje výsledky a zajišťuje jejich kvalitu.

Data engineering tedy není jen o technologiích, ale i o spolupráci s jinými týmy, zejména analytiky a data scientists. Data engineer je mostem mezi surovými daty a jejich aplikací v reálném světě. Jeho úkolem je zajistit, že analytici dostanou kvalitní a správně naformátovaná data, která mohou využít pro tvorbu modelů, analýzu trendů a podporu rozhodování v organizaci.

Pokud jde o rozvoj v této oblasti, je důležité zaměřit se nejen na technické znalosti, ale také na schopnost komunikace a týmové spolupráce. Většina projektů data engineeringu vyžaduje silnou interakci mezi různými odděleními v organizaci, což z něj činí interdisciplinární profesi, která spojuje technologii s businessovou stránkou.

V závěru je kladeno velké důraz na udržitelnost a škálovatelnost datových řešení. S rostoucími objemy dat a jejich diverzifikací je nutné zajistit, že infrastruktura nebude pouze reagovat na současné potřeby, ale bude schopná růst a přizpůsobit se budoucím výzvám. Pro zajištění dlouhodobé životaschopnosti a efektivity datového inženýrství je tedy potřeba neustále inovovat a adaptovat se na nové technologie a postupy.

Jak efektivně spravovat tabulky a vztahy v Power BI pro analýzu dat

Správa tabulek a jejich vztahů v Power BI je klíčovým krokem v procesu analýzy a vizualizace dat. Jakmile importujete tabulky a vytvoříte datový model, často se setkáte s potřebou upravit strukturu těchto tabulek, změnit jejich názvy, přidat nové řádky nebo upravit stávající data. Tyto úkoly jsou základní součástí práce každého datového odborníka a mohou být prováděny jednoduše, pokud víte, jak správně využít nástroje Power BI.

Přidávání tabulek do datového modelu

Někdy budete potřebovat přidat jednu nebo více tabulek do svého datového modelu po importu původního datasetu. Může se jednat o přidání nové tabulky s transakčními údaji nebo o vytvoření dimenzionální tabulky pro nové vyhledávání. Tento proces je velmi jednoduchý. V Power BI Desktop stačí v zobrazení modelu kliknout na tlačítko „Enter Data“ na kartě Domů a následně zadat názvy sloupců a data, která chcete do tabulky přidat. Po dokončení stačí kliknout na „Load“, a tabulka se automaticky přidá do vašeho datového modelu.

Pokud tabulka obsahuje data, která potřebujete změnit nebo upravit, proces je obdobný – otevřete editor dotazů (Power Query Editor) a provedete potřebné změny.

Přejmenování tabulek

Přejmenování tabulky je snadné, pokud se ujistíte, že nové jméno tabulky je jedinečné v rámci datového modelu. Power BI nedovolí, aby dvě tabulky měly stejné jméno. Například tabulka „Product“ nemůže existovat spolu s jinou tabulkou „Product“, ale můžete použít názvy jako „Product“ a „Products“, přičemž by bylo lepší se vyhnout příliš podobným názvům, které mohou způsobit záměnu.

Pokud chcete tabulku přejmenovat, v zobrazení dat nebo modelu klikněte pravým tlačítkem na název tabulky a vyberte „Rename“. Zadejte nový název a stiskněte Enter. Názvy tabulek se aktualizují do 30 sekund.

Mazání tabulek

Pokud tabulku již nechcete používat, můžete ji smazat. Uvědomte si ale, že při mazání tabulky dojde k odstranění všech vztahů, které s ní byly spojeny. Navíc jakékoli vypočítané pole, které bylo použito v reportech, také zmizí. Pokud si přejete tabulku smazat, v zobrazení dat nebo modelu pravým tlačítkem klikněte na název tabulky a zvolte „Delete from Model“. Po potvrzení odstranění bude tabulka odstraněna z vašeho modelu.

Úprava a mazání sloupců

Úprava nebo mazání sloupce v Power BI je podobná úpravě tabulky. Pokud je sloupec propojen s jinými tabulkami, mazání tohoto sloupce může způsobit porušení vztahů. V takovém případě budete upozorněni na možné problémy. Pro přejmenování sloupce postupujte stejně jako u tabulky – klikněte pravým tlačítkem na název sloupce, vyberte „Rename“ a zadejte nový název. Po provedení změn se název sloupce automaticky aktualizuje.

Pro mazání sloupce je postup obdobný – klikněte pravým tlačítkem na název sloupce a vyberte „Delete from Model“. Pokud existují vztahy mezi tabulkami, Power BI vás upozorní na jejich možné porušení.

Úprava a přidávání dat do tabulek

Pokud chcete přidat nové řádky nebo upravit existující data v tabulkách, které jste vytvořili přímo v Power BI, můžete použít Power Query Editor. Tento proces je odlišný, pokud pracujete s daty, která byla importována nebo pocházejí z externího zdroje. Pokud máte například tabulku, kterou jste vytvořili v Power BI, stačí kliknout na „Transform Data“ v sekci Queries na kartě Domů a otevřít Power Query Editor. Zde můžete přidat nové řádky nebo změnit existující hodnoty.

Pokud pracujete s externími daty, jako jsou soubory Excel nebo DirectQuery, můžete změny provést přímo v těchto souborech a po jejich aktualizaci kliknout na tlačítko „Refresh“ v Power BI, aby se změny okamžitě projevily ve vašem modelu.

Správa vztahů mezi tabulkami

Vztahy mezi tabulkami jsou základním prvkem, který umožňuje efektivní propojení dat. Může se jednat o primární a cizí klíče nebo o propojení tabulek na základě jednotlivých polí. Pokud máte dvě tabulky, které mají společné pole, můžete je propojit a tím vytvořit vztah mezi těmito tabulkami. Je důležité si uvědomit, že vztahy v Power BI mohou být jednosměrné nebo obousměrné, a tyto vztahy by měly být správně definovány, aby analýza dat byla přesná a efektivní.

Pokud vytváříte nebo upravujete vztahy mezi tabulkami, ujistěte se, že jsou správně nastavené klíče a že všechny závislosti mezi tabulkami jsou udržovány. Pokud dojde k narušení vztahů, Power BI vás na tuto situaci upozorní a nabídne možnosti opravy.

Je důležité si také uvědomit, že správné nastavení vztahů je klíčové pro to, aby vaše analýza dat byla spolehlivá. Nesprávně definované vztahy mohou vést k nesprávným nebo neúplným výsledkům v reportech a analýzách.

Jak správně spravovat datové toky, sestavy a panely v Power BI

Při práci s Power BI je nezbytné mít jasnou představu o tom, jak se data pohybují v rámci celé organizace. Karty, které se objevují na plátně v zobrazení genealogie, představují jednotlivé objekty, jako jsou datasety, datové toky, sestavy a panely. Tyto objekty jsou propojeny šipkami, které ukazují směr datových toků, což umožňuje sledovat, jak data putují od zdroje k cíli. Tento tok dat často vypráví konkrétní příběh, který může vypadat například takto:

• Zdroj produkuje jeden nebo více datasetů.

• Sestavy jsou generovány z těchto datasetů.

• Kolekce sestav, která zobrazuje snímek dat v určitém čase, vede k vytvoření panelu.

• Data se pohybují konkrétními směry.

Příklady na obrázcích 8-16 až 8-19 ilustrují tento proces krok za krokem, od datasetu až po dashboard. Každý z těchto objektů lze podrobně prozkoumat pomocí různých funkcí, které Power BI nabízí. Například při zkoumání Dataset karty může uživatel přistoupit k jedné ze tří následujících funkcí:

1. Zobrazit detaily a související sestavy: Tato volba zobrazí všechny sestavy, které jsou propojené s daným datasetem nebo datovým tokem.

2. Ukázat dopad napříč pracovním prostorem: Tato volba poskytne analýzu dopadu datasetu nebo datového toku na aktivity v pracovním prostoru.

3. Zobrazit genealogii: Tento příkaz umožňuje detailní pohled na dataset, což může zahrnovat všechny vztahy a propojení mezi datovými zdroji.

Pohled na data v rámci Power BI často odhaluje nejenom samotné toky dat, ale i jejich propojení s externími zdroji, jako jsou databáze nebo datasety uložené v externích pracovních prostorech. Tento detailní pohled poskytuje cenné informace, které umožňují efektivní analýzu a správu datového prostředí.

Dalším zásadním aspektem správy dat v Power BI je ochrana citlivých informací. Představte si situaci, kdy by byl citlivý report nebo panel zpřístupněn neoprávněné uživatelské skupině. Tato situace by mohla mít vážné důsledky pro bezpečnost dat a důvěrnost informací. Aby se předešlo podobným incidentům, Microsoft implementoval funkci nazvanou senzitivní štítky. Tento nástroj je součástí celého ekosystému Microsoft 365 a integruje se s Power BI. Umožňuje uživatelům přiřadit štítky k reportům, panelům, datasetům, datovým tokům a .pbix souborům, čímž chrání citlivý obsah před neoprávněným přístupem.

Pro fungování těchto štítků je nezbytné mít povolení pro úpravy veškerého obsahu, který chcete označit v pracovním prostoru. Před tím, než tato oprávnění budou k dispozici, musí administrátor systému aktivovat možnost používání senzitivních štítků v nastavení Power BI. Tento krok je klíčový pro správné fungování ochrany dat v rámci pracovních prostorů Power BI.

Po povolení těchto oprávnění lze snadno upravit senzitivní štítky na reportech nebo panelech tímto způsobem:

1. Otevřete report nebo panel, který chcete upravit.

2. Klikněte na tři tečky v pravém horním rohu a vyberte možnost Nastavení.

3. V zobrazeném panelu najděte sekci pro Senzitivní štítky.

4. Vyberte odpovídající štítek a klikněte na Uložit.

Senzitivní štítky se následně objeví v seznamu ve vašem pracovním prostoru, což vám umožní efektivně spravovat přístup k citlivým datům a chránit je před neoprávněným přístupem. Tento proces by měl být součástí širší strategie pro zabezpečení dat a informační ochrany v rámci organizace.

V neposlední řadě je důležité mít na paměti, že správná správa datového prostředí zahrnuje nejenom sledování a ochranu datových toků, ale i zajištění jejich správného a bezpečného používání v rámci celé organizace. To zahrnuje pravidelnou kontrolu přístupových práv, monitorování aktivit a aplikaci správné úrovně ochrany pro každý datový objekt, který je v organizaci používán.