Поддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Сбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемАнализполноты иясноститребований креализациисистемыПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Документированиеи спецификациятребований креализациисистемыПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовНаписаниепрограммногокодаРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Формулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Сбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемАнализполноты иясноститребований креализациисистемыПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Документированиеи спецификациятребований креализациисистемыПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовНаписаниепрограммногокодаРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Формулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспечения

DE Bingo - Call List

(Print) Use this randomly generated list as your call list when playing the game. Place some kind of mark (like an X, a checkmark, a dot, tally mark, etc) on each cell as you announce it, to keep track. You can also cut out each item, place them in a bag and pull words from the bag.


1
O
2
O
3
B
4
N
5
I
6
O
7
B
8
I
9
I
10
O
11
I
12
B
13
B
14
G
15
G
16
O
17
O
18
N
19
O
20
G
21
G
22
G
23
O
24
B
25
O
26
N
27
N
28
O
29
B
30
N
31
G
32
I
33
N
34
O
35
O
36
I
  1. O-Поддержка и развитие существующего в компании корпоративного хранилища данных (DWH)
  2. O-Сбор, анализ и разработка требований к интеграции систем
  3. B-Анализ полноты и ясности требований к реализации системы
  4. N-Постановка задач команде разработки на реализацию или доработку программного продукта
  5. I-Организация хранения данных компании в виде «озер данных» (Data Lake)
  6. O-Документирование и спецификация требований к реализации системы
  7. B-Проектирование и настройка витрин данных из общего корпоративного хранилища по запросу бизнес-заказчика и аналитиков компании
  8. I-
  9. I-Сбор, анализ и разработка концептуальной архитектуры программной системы
  10. O-Выгрузка данных из баз данных, хранилищ, витрин и других источников
  11. I-Проведение миграции данных организации из старых систем и хранилищ в новые
  12. B-Визуализация данных продукта или бизнеса в аналитических дашбордах
  13. B-Разработка ETL-процессов извлечения, преобразования и загрузки данных из внешних источников в корпоративное хранилище данных
  14. G-Организация каталога для управления данными, включая описание метаданных, описание происхождения и качества данных
  15. G-Работа с контейнеризацией и инфраструктурой распределенных систем
  16. O-Определение нефункциональных требований к реализации системы, определяющих качество программного продукта
  17. O-Формирование конвейеров (пайплайнов) для автоматизации обработки и трансформации данных перед их анализом
  18. N-Контроль версий программного кода, отслеживание изменений кода и управление ими
  19. O-
  20. G-Описание концептуальной модели данных для определения процессов работы с данными и требований к ним
  21. G-Мониторинг потоков данных в организации, контроль их качества и полноты и быстрое устранение ошибок
  22. G-Сбор, анализ и разработка требований к системам баз данных и хранилищам данных
  23. O-Сбор, анализ и разработка требований к информационной безопасности систем
  24. B-Тестирование ETL-процессов и работы хранилищ данных
  25. O-Проектирование корпоративного хранилища данных (DWH), разработка структуры, логической и физической модели хранилища
  26. N-
  27. N-Разработка стратегий для обеспечения отказоустойчивости и масштабируемости систем
  28. O-Реализация механизмов пакетной и потоковой обработки данных в ETL-системах
  29. B-Сбор, анализ и разработка требований к крупномасштабным системам
  30. N-Оптимизация запросов к хранилищам и базам данных для повышения скорости выполнения этих запросов
  31. G-Написание программного кода
  32. I-Разработка моделей и алгоритмов машинного обучения с подкреплением
  33. N-Организация сбора, обработки и хранения больших данных (Big Data), включая неструктурированные данные и данные в нестандартном формате
  34. O-Настройка систем резервного копирования и восстановления данных из хранилищ и баз данных
  35. O-Описание и моделирование бизнес-процессов «как должно быть»
  36. I-Формулирование критериев приемки выполненной работы с учетом требований и ограничений в процессе разработки программного обеспечения