Поддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Постановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхАнализполноты иясноститребований креализациисистемыВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемНаписаниепрограммногокодаРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Сбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)Поддержка иразвитиесуществующего вкомпаниикорпоративногохранилищаданных (DWH)Постановка задачкомандеразработки нареализацию илидоработкупрограммногопродуктаСбор, анализ иразработкатребований ксистемам базданных ихранилищамданныхАнализполноты иясноститребований креализациисистемыВизуализацияданныхпродукта илибизнеса ваналитическихдашбордахОптимизациязапросов кхранилищам ибазам данных дляповышенияскоростивыполнения этихзапросовФормированиеконвейеров(пайплайнов) дляавтоматизацииобработки итрансформацииданных перед иханализомРеализациямеханизмовпакетной ипотоковойобработкиданных в ETL-системахКонтроль версийпрограммногокода,отслеживаниеизменений кода иуправление имиОпределениенефункциональныхтребований креализации системы,определяющихкачествопрограммногопродуктаПроведениемиграции данныхорганизации изстарых систем ихранилищ вновыеВыгрузкаданных из базданных,хранилищ,витрин и другихисточниковОписаниеконцептуальноймодели данныхдля определенияпроцессов работыс данными итребований к нимОрганизация каталогадля управленияданными, включаяописаниеметаданных,описаниепроисхождения икачества данныхСбор, анализ иразработкаконцептуальнойархитектурыпрограммнойсистемыПроектированиекорпоративногохранилища данных(DWH), разработкаструктуры,логической ифизической моделихранилищаПроектирование инастройка витринданных из общегокорпоративногохранилища позапросу бизнес-заказчика ианалитиков компанииСбор, анализи разработкатребований кинтеграциисистемОрганизация сбора,обработки и хранениябольших данных (BigData), включаянеструктурированныеданные и данные внестандартномформатеСбор, анализ иразработкатребований кинформационнойбезопасностисистемМониторинг потоковданных ворганизации,контроль ихкачества и полнотыи быстроеустранение ошибокРазработка ETL-процессовизвлечения,преобразования изагрузки данных извнешних источниковв корпоративноехранилище данныхДокументированиеи спецификациятребований креализациисистемыРазработкастратегий дляобеспеченияотказоустойчивостиимасштабируемостисистемНаписаниепрограммногокодаРабота сконтейнеризациейи инфраструктуройраспределенныхсистемТестированиеETL-процессови работыхранилищданныхОписание имоделированиебизнес-процессов «какдолжно быть»Сбор, анализ иразработкатребований ккрупномасштабнымсистемамФормулированиекритериев приемкивыполненной работыс учетом требованийи ограничений впроцессе разработкипрограммногообеспеченияРазработкамоделей иалгоритмовмашинногообучения сподкреплениемНастройка системрезервногокопирования ивосстановленияданных изхранилищ и базданныхОрганизацияхраненияданныхкомпании в виде«озер данных»(Data Lake)

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