Поддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Проектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеНаписаниепрограммногокодаРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Разработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаАнализполноты иясноститребований креализациисистемыОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Оптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхПоддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Проектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокСбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеНаписаниепрограммногокодаРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Разработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииПостановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаАнализполноты иясноститребований креализациисистемыОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Оптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данных

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