tgoop.com/big_data_systems_analysis/184
Last Update:
Помню, что задолжала пост про инструменты в руках системного аналитика.
Но много думала об этом и выходит слишком скользкая тема) ведь главное — это не инструменты, а результат. А любой инструмент — это всего лишь путь к нему. Поэтому от компании к компании, да даже в рамках одной компании инструменты будут постоянно меняться.
Можно, конечно, поковырять всего понемногу из какой-нибудь таблички как на примере выше
Когда я приходила на свою первую работу без DWH бекграунда, то знала что такое airflow чисто теоретически из пары обзорных видео. Но жизнь заставила быстро разобраться что к чему. На текущей работе также пришлось моментально погружаться в Snowflake, про который каждый из коллег знал примерно столько же (так как зарождение DWH в компании началось с нас).
Выходит, что лучший наш инструмент — это мозг и умение (и что важно — желание) учиться и адаптироваться. Смотреть на мир широко и системно. Не фукать на что-то новое (частенько встречаю такое в IT-мире). Развивать софт-скиллс. Не зря всё чаще в статьях и конференциях упор делается именно на развитие мягких навыков, которые дополняют техническую экспертизу (или у меня это иллюзия частотности?
Возвращаясь к инструментам. Чем пользуюсь в работе ежедневно сейчас: snowflake, airflow, kafka, tfs, базы различных наших источников (MS SQL, PostgreSQL и прочее), а также множеством самописных фреймворков (в том числе etl), разработанных нашими инженерами, тестирую новые загрузки через питон+тетрадку, исследую сторонние апи через постман (или ту же тетрадку). Заглядываю в датахаб и табло. Периодически сталкиваюсь с чем-то новым. В прошлом месте инструментарий был совсем другой) например, был гораздо более плотный опыт взаимодействия с Oracle, Greenplum и ClickHouse. Какие-то популярные решения, типа dbt ещё не было возможности потрогать в бою) только в качестве личного "факультатива".
Так что инструменты приходят и уходят, а мозг остаётся с нами всегда
#системный_анализ
