Technology Enthusiast Digest

Here I will structure materials and talks chronologically ordered.

At the end you will find TBD heading with posts to be done. Please comment on which topics you are interested in to prioritize them.

2021 Apr

(TBD)

2021 Mar

(RU) – Мультитул для управления Хранилищем Данных — кейс Wheely + dbt

• 2+ года dbt в продакшн в управлении Хранилищем Данных.
• Структура хранилища + бизнес-вертикали
• Оптимизация физического хранения в Redshift
• SQL + Jinja = Flexibility
• Macro: UDF, currency exchange
• Importing modules: calendar, external data, logging
• Deployment with dbt Cloud: Schedule + Webhooks, Slack notifications

(RU) – ОБЗОР LOOKER - БОЛЬШЕ ЧЕМ ПРОСТО BI

Сегодня приглашаю на вебинар по Looker - топовый BI-инструмент на рынке!

• Моделирование данных: структура проекта и блоки LookML
• Исследование данных: pivot, drill-down, table calculations
• Визуализация: типы графиков, дашбординг, кросс-фильтры, sharing
• Продвинутые фишки: Marketplace, API, Persistent Derived Tables

2021 Feb

(RU) – SQL для аналитики — рейтинг прикладных задач с решениями

Собрал аналитические задачи на SQL с интерактивными примерами / решениями на sqlfiddle.com. От простого к сложному:

• Конкатенация значений из нескольких строк
• CASE в агрегирующих функциях
• Дедупликация данных
• Анализ временных рядов
• NULL & IF-THEN-ELSE в SQL
• Аналитические функции
• Историзация со Slowly Changing Dimensions (SCD)
• FULL JOIN для соединений без потерь
• Разбиение пользовательских событий на сессии

(RU) – Путь Инженера Аналитики: Решение для Маркетинга / Артемий Козырь

• Расскажу про ниндзя-проект по сбору Сквозной Аналитики для Performance-маркетинга
• Бизнес-цели проекта: консолидация трат, метрики возврата на вложения
• ELT и пылесосинг данных из источников
• Организация Хранилища на dbt
• Open Source BI на Metabase
• Нюансы Dev & Ops
• Отвечу на вопросы: облака, выбор инструментов, обучение, карьера, пути развития

2021 Jan

(RU) – Аналитический движок Amazon Redshift + преимущества Облака

• Новый пост по тематике аналитических Хранилищ на примере Amazon Redshift.
• Основы гибких кластерных вычислений
• Колоночное хранение и компрессия данных
• Вместо индексов: ключи сегментации и сортировки
• Управление доступами, правами, ресурсами
• Интеграция с S3 или Даталейк на ровном месте

(RU) – Сквозная Аналитика на Azure SQL + dbt + Github Actions + Metabase

• Задача: собрать траты и результаты в единую картинку
• Интеграция сервисов через myBI Connect
• Организация DWH с помощью dbt
• Дашбординг с Metabase
• Рейтинг проблем: разметка, CRM, матчинг и атрибуция, хеш-ключи

2020

(RU) – Дата-инжиниринг в превосходных условиях

• В публикации раскрываю вопросы Modern Data Stack и фундамента Data Driven организации на примере Wheely
• MongoDB: Специфика документ-ориентированного хранения (semi-structured & nested data)
• Пылесосинг данных: облачный ETL Hevo Data
• Airflow для оркестрации прикладных задач: бизнес-планирование в Notion.so

(ENG) – Compressing Redshift columnar data even further with proper encodings

• Basics of compression encodings
• Questioning default compression options
• ANALYZE COMPRESSION
• Wrap it up into automatic macro
• Assessing results

(RU) – Кто ответит за качество аналитики: QA для Хранилища Данных

• Поверь своим глазам и тому что видишь на Дашборде
• Уверенность в актуальности витрин данных
• Мониторинг метрик расчета Витрин Данных
• Валидация схемы данных в основе тестирования
• Бизнес-логика тоже подлежит проверке
• Continuous Integration на страже мастер-ветки DWH
• Кросс-сверка состояния DWH и Источников

(RU) – Data Build Tool или что общего между Хранилищем Данных и Смузи

• DBT — это всё о букве T в акрониме ELT (Extract — Transform — Load).
• Структура проекта DBT: .sql + .yaml
• Всё есть SELECT: no boilerplate code
• Материализация: Table, View, Incremental
• Граф зависимостей моделей
• Качество данных и Документация
• Макросы и Модули
• Разделение сред исполнения DEV — TEST — PROD
• dbt Cloud

TBD

• How to refactor code
  • Why do it: easily extendible and develop in future
  • Before and after
  • DRY: using macros
  • Ex: Separate window functions from large calculations
  • Ex: journeys pipeline
  • Ex: financial metrics (gather and calculate them all in one place)
• Bulk load from MongoDB
  • mongoexport cli
  • Arrays, query, time filter by ObjectId
  • field list
  • handle ObjectId to string
  • upload to S3
  • copy from s3 to Redshift
• Online Transformations in ELT pipeline (streaming transformations)
  • Removing PII: Masking and hashing data
  • Get country code from phone numbers
  • Flattening data
  • Hevo capabilites & showcase
• How to choose ELT provider: points to consider + benchmarking
  • Fivetran vs Hevo vs Stitch vs Alooma
  • available sources
  • user interface
  • historical load
  • online replication + log reading
  • transformations on the fly
  • destinations
  • handling nested data and json
  • flexibility: reload data
  • mapping: choose tables and fields to load
• What is bitmask and how to use it
  • Why use bit mask
  • How to optimally encode several dimensions in a single field
  • How to work with bit mask in Redshift
• Redshift optimizations techniques:
  • refactoring SQL (requests, zones, quotes)
  • dist keys + sort keys: compound & interleaved
  • pre-calculating: materialized views, Persistent Derived Tables
  • compression
  • vacuum+analyze hooks
• Capturing user Events with Snowplow
  • Cross-platform / App / Web events
  • Sending payload on the webhook
  • Parsing & analyzing data
  • Capabilities & limitations
• Обзор Open Source BI Metabase
  • Open source BI vs Proprietary
  • Плюсы: быстро, просто, красиво, функционально
  • Минусы: недостаточно визуализаций (каскадная таблица), недоступны сложные вычисления, иногда требуется конфигурация типов полей, drill-down слабоват
• Monitoring dbt deployments
  • logging module: fork + schema configuration
  • hook on each action
  • models: deployments + model deployments
  • tiles + dashboard + filters
  • key results and observes
• Reload data from MongoDB to DWH
  • Specific rows (ObjectIds)
  • mongoshell & mongoexport utilities
  • arrays, query, time filter by ObjectId
  • examples of Shell + sql scripts
• Deep dive to Data Quality:
  • Schema test: not null, unique, reference, accepted values
  • Freshness tests. Is data up to date?
  • mismatch: replication not synced
  • missing in source: file headers
  • missing in target: replay (ETL pipeline failure)
  • alerts on warnings
• Configuring Slim CI for your Data Warehouse
  • Only test models have been modified since last time tested
  • Ensure code quality
  • Make it really fast
• RFM analytics
  • Assessing customer retention
  • Training and deploying ML model
  • Recency, frequency, monetary value
• Orchestrating your pipelines. dbt vs Airflow?
  • What is the difference
  • Prefect / Dagster
• Examples of how to avoid complexity (refactoring)
  • KISS: as simple as possible.
  • Simplifying complex domain: Journeys
  • Currency conversion macro
  • Geospatial: hexagons, cities
• Advanced Data Quality
  • Comparing Source <-> Target continuously
  • Using shell scripts and S3 to sync data
  • Capturing discrepancies with Looker dashboards
  • Reloading data (fixing)
• Pandas exclusive lock on a table
  • Don’t forget to close connection, or ETL pipelines will get stuck
• myBI connect overview
  • multiple connectors
  • advanced features: cube.js, webhook, custom reports
  • monitoring and data quality
• Delivering reports to Notion
  • Notion API for Python (unofficial)
  • Looker API: fetching dashboards
  • Posting to Notion page (defined by YAML configuration)
• Redshift maintenance operations
  • Vacuum + analyze
  • Using External tables with Spectrum
  • Unloading data to S3
• Marketing Data Pipeline at Wheely
  • merging offline + online, sheets and automated data exports
  • refactoring sql: easy, readable, maintainable
  • connecting sources: gs, adv
  • sheets structure
  • partnerships logic
  • dbt models + merge logic
• Data Vault 2.0
  • Code generation basics
  • dbt + Data Vault = dbtvault
  • Examples
• Data Warehouse / Cluster definition code
  • Schemas + Groups + Users
  • Ensure policies and access segregation
  • Workload Management (Divide into Queues)
• Pandas Data Analytics Showcase – Kiva.org
  • Basics and advanced of pandas and visualizations
  • Exploratory Data Analysis
  • Summarizing and presenting results
• PostgreSQL production load troubleshooting
  • Identifying root problems with queries
  • Turning on query logging
  • Index & table bloat
  • VACUUM ANALYZE & REINDEX CONCURRENTLY
  • Summarizing and presenting results