Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti inženjere podataka?

Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti inženjere podataka?

Kratak odgovor: Vještačka inteligencija neće u potpunosti zamijeniti inženjere podataka; automatizirat će repetitivne poslove poput izrade SQL koda, izrade skele protočnih procesa, testiranja i dokumentacije. Ako je vaša uloga uglavnom posao s niskim vlasništvom i vođen zahtjevima, ona je izloženija riziku; ako posjedujete pouzdanost, definicije, upravljanje i odgovor na incidente, vještačka inteligencija vas uglavnom čini bržim.

Ključne zaključke:

Odgovornost : Dajte prioritet odgovornosti za rezultate, a ne samo brzom stvaranju koda.

Kvalitet : Izradite testove, uočljivost i ugovore kako bi cjevovodi ostali pouzdani.

Upravljanje : Održavajte privatnost, kontrolu pristupa, zadržavanje podataka i revizijske tragove u vlasništvu ljudi.

Otpornost na zloupotrebu : Tretirajte rezultate vještačke inteligencije kao nacrte; pregledajte ih kako biste izbjegli samouvjerene greške.

Promjena uloga : Provedite manje vremena kucajući šablonske obrasce, a više vremena dizajnirajući izdržljive sisteme.

Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti inženjere podataka? Infografika

Ako ste proveli više od pet minuta okruženi timovima za obradu podataka, čuli ste refren - ponekad šaputan, ponekad izrečen preko sastanka poput neočekivanog obrata: Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti inženjere podataka?

I… razumijem. AI može generirati SQL, graditi cjevovode, objašnjavati tragove steka, skicirati DBT modele, čak i predlagati sheme skladišta sa uznemirujućom samouvjerenošću. GitHub Copilot za SQL O DBT modelima GitHub Copilot
Osjećaj je kao da gledate viljuškar kako uči žonglirati. Impresivno, pomalo alarmantno, a niste potpuno sigurni šta to znači za vaš posao 😅

Ali istina je manje uredna od naslova. Vještačka inteligencija apsolutno mijenja inženjerstvo podataka. Automatizira dosadne, ponovljive dijelove. Ubrzava trenutke "Znam šta želim, ali ne mogu se sjetiti sintakse". Također stvara potpuno nove vrste haosa.

Dakle, hajde da to izložimo kako treba, bez optimizma koji se oslanja na mahanje rukama ili panike zbog propasti.

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti radiologe?
Kako umjetna inteligencija za snimanje mijenja tijek rada, tačnost i buduće uloge.

🔗 Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti računovođe?
Pogledajte koje računovodstvene zadatke vještačka inteligencija automatizuje, a koji ostaju ljudski.

🔗 Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti investicijske bankare?
Razumjeti utjecaj umjetne inteligencije na poslove, istraživanja i odnose s klijentima.

🔗 Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti agente osiguranja?
Saznajte kako umjetna inteligencija transformira procjenu rizika, prodaju i korisničku podršku.

Zašto se pitanje "da li vještačka inteligencija zamjenjuje inženjere podataka" stalno ponavlja 😬

Strah dolazi iz vrlo specifičnog mjesta: inženjerstvo podataka ima mnogo ponovljivog rada .

  • Pisanje i refaktorisanje SQL-a

  • Izrada skripti za unos podataka

  • Mapiranje polja iz jedne sheme u drugu

  • Kreiranje testova i osnovne dokumentacije

  • Otklanjanje grešaka u cevovodu koje su... donekle predvidljive

VI je neobično dobar u ponovljivim obrascima. A dio inženjerstva podataka je upravo to - obrasci složeni na obrasce. Prijedlozi koda za GitHub Copilot

Također, ekosistem alata već "skriva" složenost:

Dakle, kada se pojavi vještačka inteligencija, može se činiti kao posljednji dio. Ako je stek već apstrahiran i vještačka inteligencija može napisati kod za spajanje... šta preostaje? 🤷

Ali evo jedne stvari koju ljudi preskaču: inženjering podataka nije prvenstveno kucanje . Kucanje je lakši dio. Teži dio je učiniti da se mutna, politička, promjenjiva poslovna stvarnost ponaša kao pouzdan sistem.

I vještačka inteligencija se i dalje bori s tom zbrkom. Ljudi se također bore - samo bolje improviziraju.

Šta inženjeri podataka zapravo rade cijeli dan (neglamurozna istina) 🧱

Budimo iskreni - naziv radnog mjesta "Inženjer podataka" zvuči kao da gradite raketne motore od čiste matematike. U praksi, gradite povjerenje .

Tipičan dan je manje "izmišljanja novih algoritama", a više:

  • Pregovaranje s uzvodnim timovima o definicijama podataka (bolno, ali neophodno)

  • Istraživanje zašto se metrika promijenila (i da li je to stvarno)

  • Rješavanje pomjeranja sheme i iznenađenja tipa "neko je dodao kolonu u ponoć"

  • Osiguravanje da su cjevovodi idempotentni, oporavljivi i vidljivi

  • Kreiranje zaštitnih ograda kako analitičari nizvodno ne bi slučajno kreirali besmislene kontrolne ploče

  • Upravljanje troškovima kako se vaše skladište ne bi pretvorilo u vatru novca 🔥

  • Osiguranje pristupa, revizija, usklađenost, politike zadržavanja podataka Principi GDPR-a (Evropska komisija) Ograničenje pohrane (ICO)

  • Izrada proizvoda s podacima koje ljudi mogu koristiti bez slanja direktnih poruka - 20 pitanja

Veliki dio posla je društvenog i operativnog karaktera:

  • "Ko je vlasnik ovog stola?"

  • "Da li je ova definicija još uvijek važeća?"

  • „Zašto CRM izvozi duplikate?“

  • „Možemo li poslati ovu metriku rukovodiocima bez sramote?“ 😭

Vještačka inteligencija može pomoći s dijelovima ovoga, sigurno. Ali njena potpuna zamjena je... pretjerano.

Šta čini jaku verziju uloge inženjera podataka? ✅

Ovaj odjeljak je važan jer se u razgovorima o zamjeni obično pretpostavlja da su inženjeri podataka uglavnom "graditelji cjevovoda". To je kao da pretpostavimo da kuhari uglavnom "sjeckaju povrće". To je dio posla, ali nije sam posao.

Jaka verzija inženjera podataka obično znači da mogu uraditi većinu ovoga:

  • Dizajn za promjenu
    . Podaci se mijenjaju. Timovi se mijenjaju. Alati se mijenjaju. Dobar inženjer gradi sisteme koji se ne urušavaju svaki put kada stvarnost kihne 🤧

  • Definišite ugovore i očekivanja
    Šta znači „kupac“? Šta znači „aktivan“? Šta se dešava kada red stigne sa zakašnjenjem? Ugovori sprečavaju haos više nego što to čini fensi kod. Standard ugovora o otvorenim podacima (ODCS) ODCS (GitHub)

  • Ugradite observabilnost u sve.
    Ne samo "da li je radilo", već "da li je radilo ispravno". Svježina, anomalije obima, nulte eksplozije, promjene u distribuciji. Observabilnost podataka (Dynatrace) Šta je observabilnost podataka?

  • Pravite kompromise kao odrasla osoba:
    brzina naspram ispravnosti, cijena naspram latencije, fleksibilnost naspram jednostavnosti. Ne postoji savršen cjevovod, samo cjevovodi s kojima možete živjeti.

  • Prevedite poslovne potrebe u trajne sisteme.
    Ljudi traže metrike, ali ono što im je potrebno je proizvod zasnovan na podacima. Vještačka inteligencija može skicirati kod, ali ne može magično znati poslovne mine.

  • Čuvajte podatke u tajnosti
    Najveći kompliment za platformu podataka je to što niko o njoj ne priča. Neobičajni podaci su dobri podaci. Kao vodovod. Primjetite ih tek kada zakažu 🚽

Ako radite ove stvari, pitanje „Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti inženjere podataka?“ počinje zvučati... pomalo čudno. Vještačka inteligencija može zamijeniti zadatke , a ne vlasništvo .

Gdje vještačka inteligencija već pomaže inženjerima podataka (i to je zaista sjajno) 🤖✨

Vještačka inteligencija nije samo marketing. Kada se dobro koristi, ona je legitimni multiplikator snage.

1) Brži SQL i transformacijski rad

  • Crtanje složenih spojeva

  • Pisanje prozorskih funkcija o kojima radije ne biste razmišljali

  • Pretvaranje logike običnog jezika u kosture upita

  • Refaktorisanje ružnih upita u čitljive CTE-ove GitHub Copilot za SQL

Ovo je ogromno jer smanjuje efekat "prazne stranice". I dalje je potrebno izvršiti validaciju, ali počinjete sa 70% umjesto 0%.

2) Otklanjanje grešaka i navigacijske mrvice uzroka

Vještačka inteligencija je odlična u:

  • Objašnjenje poruka o grešci

  • Predlaganje gdje tražiti

  • Preporuka koraka tipa "provjeri neusklađenost sheme" GitHub Copilot
    To je kao da imate neumornog mlađeg inženjera koji nikad ne spava i ponekad samouvjereno laže 😅

3) Obogaćivanje dokumentacije i kataloga podataka

Automatski generirano:

  • Opisi kolona

  • Sažeci modela

  • Objašnjenja porijekla

  • „Za šta se koristi ova tabela?“ izrađuje nacrte DBT dokumentacije.

Nije savršeno, ali razbija prokletstvo nedokumentovanih cjevovoda.

4) Testiranje skele i provjere

Vještačka inteligencija može predložiti:

Opet - i dalje odlučujete šta je važno, ali to ubrzava rutinske dijelove.

5) Kod za "ljepljenje" cjevovoda

Predlošci konfiguracije, YAML scaffolds, orkestracijski DAG nacrti. Te stvari su repetitivne, a AI jede repetitivne za doručak 🥣 Apache Airflow DAG-ovi

Gdje se umjetna inteligencija još uvijek muči (a to je suština toga) 🧠🧩

Ovo je dio koji je najvažniji, jer odgovara na pitanje zamjene pravom teksturom.

1) Dvosmislenost i promjenjive definicije

Poslovna logika rijetko je jasna. Ljudi mijenjaju mišljenje usred rečenice. "Aktivni korisnik" postaje "aktivni korisnik koji plaća", postaje "aktivni korisnik koji plaća, isključujući povrat novca osim ponekad"... znate kako je.

Vještačka inteligencija ne može prihvatiti tu dvosmislenost. Može samo nagađati.

2) Odgovornost i rizik

Kada se proces pokvari i izvršna kontrolna ploča prikazuje gluposti, neko mora:

  • trijaža

  • komunicirati utjecaj

  • popravi to

  • spriječiti ponavljanje

  • napišite obdukciju

  • odlučiti da li preduzeće još uvijek može vjerovati brojkama od prošle sedmice

Vještačka inteligencija može pomoći, ali ne može biti odgovorna na smislen način. Organizacije ne funkcionišu na osnovu vibracija - one funkcionišu na osnovu odgovornosti.

3) Sistemsko razmišljanje

Platforme podataka su ekosistemi: unos, pohrana, transformacije, orkestracija, upravljanje, kontrola troškova, SLA-ovi. Promjena u jednom sloju stvara valove. Koncepti Apache Airflow-a

Vještačka inteligencija može predložiti lokalne optimizacije koje stvaraju globalnu bol. To je kao da popravljate škripava vrata uklanjanjem vrata 😬

4) Sigurnost, privatnost, usklađenost

Ovdje umiru fantazije o zamjeni.

Vještačka inteligencija može kreirati politike, ali njihova sigurna primjena je pravi inženjering.

5) „Nepoznate nepoznanice“

Incidenti s podacima često su nepredvidivi:

  • API dobavljača tiho mijenja semantiku

  • Pretpostavka o vremenskoj zoni se mijenja

  • Zatrpavanje duplicira particiju

  • Mehanizam ponovnog pokušaja uzrokuje dvostruko pisanje

  • Nova funkcija proizvoda uvodi nove obrasce događaja

Vještačka inteligencija je slabija kada situacija nije poznati obrazac.

Tabela za poređenje: šta šta smanjuje u praksi 🧾🤔

U nastavku slijedi praktičan prikaz. Ne radi se o „alatima koji zamjenjuju ljude“, već o alatima i pristupima koji smanjuju određene zadatke.

Alat / pristup Publika Cijena Zašto to funkcioniše
Kopiloti AI koda (SQL + Python pomagači) GitHub Copilot Inženjeri koji pišu mnogo koda Od besplatnog do plaćenog Odličan u scaffoldingu, refaktorisanju, sintaksi... ponekad samodopadan na vrlo specifičan način
Upravljani ELT konektori Fivetran Timovi su umorni od izgradnje unosa podataka Pretplata Uklanja probleme s prilagođenim unosom, ali se prekida na zabavne nove načine
Platforme za praćenje podataka Pregled podataka (Dynatrace) Svi koji posjeduju SLA-ove Srednje do veliko preduzeće Rano otkriva anomalije - poput detektora dima za cjevovode 🔔
Transformacijski okviri (deklarativno modeliranje) dbt Hibridi analitike + DE Obično alat + računanje Čini logiku modularnom i testiranom, manje špageta
Katalozi podataka + semantički slojevi dbt Semantički sloj Organizacije sa zbrkom oko metrike Zavisi, u praksi Definiše "istinu" jednom - smanjuje beskrajne metričke debate
Orkestracija s predlošcima Apache Airflow Platformski orijentisani timovi Troškovi otvaranja + poslovanja Standardizira tokove rada; manje DAG-ova u obliku pahuljica
Generiranje DBT dokumenata uz pomoć umjetne Timovi koji mrze pisanje dokumenata Jeftino do umjereno Izrađuje „dovoljno dobre“ dokumente kako znanje ne bi nestalo
Politike automatiziranog upravljanja Okvir privatnosti NIST-a Regulisana okruženja Enterprise-y Pomaže u sprovođenju pravila - ali i dalje zahtijeva ljude da ih dizajniraju

Primijetite šta nedostaje: red u kojem piše „pritisnite dugme da biste uklonili inženjere podataka“. Da... taj red ne postoji 🙃

Dakle... hoće li vještačka inteligencija zamijeniti inženjere podataka ili će samo promijeniti njihovu ulogu? 🛠️

Evo ne-dramatičnog odgovora: umjetna inteligencija će zamijeniti dijelove radnog procesa, a ne profesiju.

Ali to će rekonfigurirati ulogu. A ako to ignorišete, osjetit ćete pritisak.

Šta se mijenja:

  • Manje vremena za pisanje šablonskih tekstova

  • Manje vremena potrebnog za pretraživanje dokumenata

  • Više vremena za pregled, validaciju i dizajniranje

  • Više vremena za definiranje ugovora i očekivanja kvalitete Standard ugovora o otvorenim podacima (ODCS)

  • Više vremena za partnerstvo s proizvodima, sigurnošću i financijama

Ovo je suptilna promjena: inženjering podataka postaje manje usmjeren na "izgradnju cjevovoda" a više na "izgradnju pouzdanog sistema podataka"

I u tihom preokretu, to je vrijednije, a ne manje.

Također - i reći ću ovo čak i ako zvuči dramatično - vještačka inteligencija povećava broj ljudi koji mogu proizvoditi artefakte podataka , što povećava potrebu za nekim ko će cijelu stvar održavati razumnom. Više rezultata znači više potencijalne konfuzije. GitHub Copilot

To je kao da svima date električnu bušilicu. Odlično! Sad neko treba da sprovede pravilo "molim vas, ne bušite u vodovodnu cijev" 🪠

Novi skup vještina koji ostaje vrijedan (čak i sa vještačkom inteligencijom svuda) 🧠⚙️

Ako želite praktičnu listu za provjeru „pripremljenu za budućnost“, ona izgleda ovako:

Način razmišljanja o dizajnu sistema

  • Modeliranje podataka koje preživljava promjene

  • Kompromisi između serije i strimovanja

  • Razmišljanje o latenciji, troškovima i pouzdanosti

Inženjering kvaliteta podataka

Arhitektura upravljanja i povjerenja

Platformsko razmišljanje

  • Višekratni predlošci, zlatni putevi

  • Standardizirani obrasci za unos, transformacije, testiranje Fivetran DBT testova podataka

  • Alati za samousluživanje koji se ne topi

Komunikacija (da, zaista)

  • Pisanje jasnih dokumenata

  • Usklađivanje definicija

  • Reći "ne" pristojno, ali odlučno

  • Objašnjavam kompromise, a da ne zvučim kao robot 🤖

Ako to možete učiniti, pitanje „Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti inženjere podataka?“ postaje manje prijeteće. Vještačka inteligencija postaje vaš egzoskelet, a ne vaša zamjena.

Realni scenariji u kojima se neke uloge u inženjerstvu podataka smanjuju 📉

U redu, brza provjera realnosti, jer nije sve samo sunce i emoji konfeti 🎉

Neke uloge su više izložene:

  • Uloge samo za unos podataka gdje je sve standardni konektori Fivetran konektori

  • Timovi koji uglavnom rade repetitivne procese izvještavanja s minimalnim nijansama domena

  • Organizacije u kojima se inženjering podataka tretira kao "SQL majmuni" (oštro, ali istinito)

  • Uloge s niskim nivoom vlasništva gdje se posao svodi samo na tikete i kopiranje/lijepljenje

Umjetna inteligencija uz alate za upravljanje mogu smanjiti te potrebe.

Ali čak i tamo, zamjena obično izgleda ovako:

  • Manje ljudi radi iste repetitivne poslove

  • Veći naglasak na vlasništvu i pouzdanosti platforme

  • Prelazak na koncept „jedna osoba može podržati više cjevovoda“

Dakle, da - obrasci broja zaposlenih se mogu mijenjati. Uloge se razvijaju. Nazivi se mijenjaju. Taj dio je stvaran.

Ipak, verzija uloge s visokim vlasništvom i visokim povjerenjem ostaje.

Završni sažetak 🧾✅

Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti inženjere podataka? Ne na čist, potpun način kako ljudi zamišljaju.

Vještačka inteligencija će:

Ali inženjerstvo podataka se u osnovi odnosi na:

Vještačka inteligencija može pomoći u tome... ali to ne "posjeduje".

Ako ste inženjer podataka, potez je jednostavan (ne lak, ali jednostavan):
fokusirajte se na vlasništvo, kvalitet, platformsko razmišljanje i komunikaciju. Neka vještačka inteligencija brine o osnovnim principima dok se vi bavite dijelovima koji su važni.

I da - ponekad to znači biti odrasla osoba u prostoriji. Nije glamurozno. Ipak, tiho moćno 😄

Hoće li vještačka inteligencija zamijeniti inženjere podataka?
Zamijenit će neke zadatke, preurediti ljestvicu i učiniti najbolje inženjere podataka još vrijednijim. To je prava priča.

Često postavljana pitanja

Hoće li vještačka inteligencija u potpunosti zamijeniti inženjere podataka?

U većini organizacija, AI će vjerovatnije preuzeti određene zadatke nego što će u potpunosti izbrisati tu ulogu. Može ubrzati izradu SQL koda, izgradnju protočnih sistema, prve prolaze dokumentacije i kreiranje osnovnih testova. Ali inženjering podataka također nosi vlasništvo i odgovornost, plus neglamurozan posao pretvaranja neuredne poslovne stvarnosti u pouzdan sistem. Ti dijelovi i dalje zahtijevaju ljude da odluče šta "ispravno" izgleda i da preuzmu odgovornost kada se stvari pokvare.

Koje dijelove inženjerstva podataka vještačka inteligencija već automatizuje?

Vještačka inteligencija najbolje funkcioniše u ponovljivim poslovima: izradi nacrta i refaktorisanju SQL-a, generiranju skeleta DBT modela, objašnjavanju uobičajenih grešaka i izradi nacrta dokumentacije. Također može kreirati testove poput provjera null vrijednosti ili jedinstvenosti i generirati kod za "ljepljenje" predložaka za alate za orkestraciju. Pobjeda je zamah - počinjete bliže funkcionalnom rješenju - ali i dalje morate potvrditi ispravnost i osigurati da odgovara vašem okruženju.

Ako vještačka inteligencija može pisati SQL i protočne kodove, šta preostaje inženjerima podataka?

Mnogo toga: definiranje ugovora o podacima, rukovanje pomicanjem sheme i osiguravanje da su cjevovodi idempotentni, vidljivi i oporavljivi. Inženjeri podataka provode vrijeme istražujući promjene metrike, gradeći zaštitne ograde za korisnike i upravljajući kompromisima između troškova i pouzdanosti. Posao se često svodi na izgradnju povjerenja i održavanje platforme podataka "tihom", što znači dovoljno stabilnom da niko ne mora razmišljati o njoj svakodnevno.

Kako umjetna inteligencija mijenja svakodnevni rad inženjera podataka?

Obično smanjuje korištenje standardnih formulacija i "vrijeme pretraživanja", tako da provodite manje vremena kucajući, a više vremena pregledavajući, validirajući i dizajnirajući. Ta promjena usmjerava ulogu prema definiranju očekivanja, standarda kvalitete i obrazaca za višekratnu upotrebu, umjesto ručnog kodiranja svega. U praksi ćete vjerovatno više raditi na partnerstvu s proizvodom, sigurnošću i financijama - jer tehnički rezultat postaje lakše kreirati, ali teže upravljati.

Zašto se vještačka inteligencija bori s dvosmislenim poslovnim definicijama poput „aktivnog korisnika“?

Budući da poslovna logika nije statična niti precizna - ona se mijenja usred projekta i varira ovisno o dioniku. Vještačka inteligencija može izraditi interpretaciju, ali ne može preuzeti odgovornost za odluku kada se definicije razvijaju ili se pojave sukobi. Inženjering podataka često zahtijeva pregovore, dokumentiranje pretpostavki i pretvaranje nejasnih zahtjeva u trajne ugovore. Taj rad na "usklađivanju s ljudima" je ključni razlog zašto ova uloga ne nestaje čak ni s poboljšanjem alata.

Može li vještačka inteligencija sigurno upravljati podacima, privatnošću i usklađenošću?

Vještačka inteligencija može pomoći u izradi politika ili predlaganju pristupa, ali sigurna implementacija i dalje zahtijeva pravi inženjering i pažljiv nadzor. Upravljanje uključuje kontrole pristupa, rukovanje ličnim podacima, pravila zadržavanja, revizijske tragove, a ponekad i ograničenja prebivališta. To su područja visokog rizika gdje „skoro tačno“ nije prihvatljivo. Ljudi moraju dizajnirati pravila, provjeriti sprovođenje i ostati odgovorni za rezultate usklađenosti.

Koje vještine ostaju vrijedne za inženjere podataka kako se umjetna inteligencija poboljšava?

Vještine koje čine sisteme otpornim: razmišljanje o dizajnu sistema, inženjering kvaliteta podataka i standardizacija usmjerena na platformu. Ugovori, uočljivost, navike reagovanja na incidente i disciplinovana analiza uzroka postaju još važniji kada više ljudi može brzo generisati artefakte podataka. Komunikacija također postaje diferencijator - usklađivanje definicija, pisanje jasne dokumentacije i objašnjavanje kompromisa bez drame su veliki dio održavanja pouzdanosti podataka.

Koje su uloge u inženjerstvu podataka najviše izložene riziku od umjetne inteligencije i alata za upravljanje?

Uloge usko fokusirane na ponavljajuće unose podataka ili standardne izvještajne kanale su izloženije, posebno kada upravljani ELT konektori pokrivaju većinu izvora. Posao s niskim vlasništvom i vođen tiketima može se smanjiti jer vještačka inteligencija i apstrakcija smanjuju napor po kanalu. Ali ovo obično izgleda kao da manje ljudi obavlja repetitivne zadatke, a ne da "nema inženjera podataka". Uloge s visokim vlasništvom usmjerene na pouzdanost, kvalitet i povjerenje ostaju trajne.

Kako da koristim alate poput GitHub Copilota ili DBT-a sa vještačkom inteligencijom, a da ne stvorim haos?

Tretirajte izlaz umjetne inteligencije kao nacrt, a ne kao odluku. Koristite ga za generiranje kostura upita, poboljšanje čitljivosti ili izradu DBT testova i dokumenata, a zatim ga validirajte u odnosu na stvarne podatke i rubne slučajeve. Uparite ga sa strogim konvencijama: ugovorima, standardima imenovanja, provjerama vidljivosti i praksama pregleda. Cilj je brža isporuka bez žrtvovanja pouzdanosti, kontrole troškova ili upravljanja.

Reference

  1. Evropska komisija - Objašnjenje zaštite podataka: principi GDPR-a - commission.europa.eu

  2. Ured povjerenika za informacije (ICO) - Ograničenje pohrane - ico.org.uk

  3. Evropska komisija - Koliko dugo se podaci mogu čuvati i da li ih je potrebno ažurirati? - commission.europa.eu

  4. Nacionalni institut za standarde i tehnologiju (NIST) - Okvir za privatnost - nist.gov

  5. NIST Centar za resurse računarske sigurnosti (CSRC) - SP 800-92: Vodič za upravljanje evidencijom računarske sigurnosti - csrc.nist.gov

  6. Centar za internet sigurnost (CIS) - Upravljanje zapisnicima revizije (CIS kontrole) - cisecurity.org

  7. Dokumentacija za Snowflake - Pravila pristupa redovima - docs.snowflake.com

  8. Dokumentacija za Google Cloud - BigQuery sigurnost na nivou redova - docs.cloud.google.com

  9. BITOL - Standard ugovora o otvorenim podacima (ODCS) v3.1.0 - bitol-io.github.io

  10. BITOL (GitHub) - Standard ugovora o otvorenim podacima - github.com

  11. Apache Airflow - Dokumentacija (stabilna) - airflow.apache.org

  12. Apache Airflow - DAG-ovi (osnovni koncepti) - airflow.apache.org

  13. Dokumentacija dbt Labs-a - Šta je dbt? - docs.getdbt.com

  14. Dokumentacija dbt Labs - O dbt modelima - docs.getdbt.com

  15. Dokumentacija dbt Labsa - Dokumentacija - docs.getdbt.com

  16. Dokumentacija dbt Labsa - Testovi podataka - docs.getdbt.com

  17. Dokumentacija dbt Labs-a - dbt Semantički sloj - docs.getdbt.com

  18. Fivetran dokumentacija - Početak rada - fivetran.com

  19. Fivetran - Konektori - fivetran.com

  20. AWS dokumentacija - Vodič za razvojne programere AWS Lambda - docs.aws.amazon.com

  21. GitHub - GitHub Copilot - github.com

  22. GitHub dokumentacija - Dobijanje prijedloga koda u vašem IDE-u pomoću GitHub Copilota - docs.github.com

  23. Microsoft Learn - GitHub Copilot za SQL (proširenje za VS Code) - learn.microsoft.com

  24. Dynatrace dokumentacija - Uočljivost podataka - docs.dynatrace.com

  25. DataGalaxy - Šta je vidljivost podataka? - datagalaxy.com

  26. Dokumentacija Velikih Očekivanja - Pregled Očekivanja - docs.greatexpectations.io

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Nazad na blog