📌 1. Процесс работы с данными
🔄 Жизненный цикл данных:
-
Создание / Получение данных
→ источники: системы ввода, внешние API, ручной ввод -
Каталогизация и описание
→ регистрация в Data Catalog, назначение владельцев, определение качества -
Обогащение и обработка
→ ETL/ELT процессы, применение бизнес-логики -
Хранение и доступ
→ выбор хранилища (DWH, Data Lake, OLAP), настройка прав -
Анализ и использование
→ отчёты, дашборды, модели, ML -
Архивация и удаление
→ ретеншн-политика, удаление по правилам
📋 Контрольные точки (Data Governance gates):
-
Проверка соответствия стандартам качества
-
Обязательная регистрация новых наборов
-
Назначение Data Owner и Steward
-
Подпись Data Sharing Agreement (если нужно)
📌 2. Взаимодействие команд (Data Owners, Engineers, Analysts)
👤 Data Owner:
-
Отвечает за бизнес-ценность и корректность данных
-
Участвует в согласовании изменений
-
Определяет критичность, уровень доступа, политику хранения
⚙️ Data Engineer:
-
Отвечает за поток данных: сбор, обработку, загрузку
-
Гарантирует техническую реализацию требований
-
Поддерживает качество, мониторинг и логгинг
📊 Data Analyst / Scientist:
-
Использует данные для анализа, отчётов и ML
-
Даёт обратную связь о качестве и полноте данных
-
Предлагает улучшения структуры и логики
🔁 Механика взаимодействия:
| Этап | Взаимодействие |
|---|---|
| Новый источник данных | Analyst инициирует → Owner одобряет → Engineer реализует |
| Проблема с качеством данных | Analyst/Engineer сообщает → Owner принимает решение о корректировке |
| Изменение в бизнес-логике | Owner инициирует → обсуждение с Engineer и Analyst |
| Публикация данных | Owner подтверждает → Engineer публикует → Analyst использует |