🔹 DE не только скрипты: Data Engineer (DE) — что ещё? 🔹 Уверен(а), что DE — это просто набор скриптов? 🔸 Скрипты дают быстрые решения, но проблема в том, что без системного подхода они ломаются при росте данных, нарушают SLA и усложняют поддержку.
🔸 Архитектура отвечает за стабильность: выбор хранилища, схемы, очередей и оркестрации. Например, скрипт, читающий весь CSV в память, ок для 1GB, провалится на 1TB — архитектура добавит партиционирование и батчи.
🔸 Оптимизация нужна чтобы снизить стоимость и время: pushdown в БД, векторные операции, индексирование и профилинг кода перед масштабированием.
🔸 Масштабирование — когда данных становится много: горизонтальное распределение, Spark/Beam или sharding решают проблему роста без переписывания всего кода.
🔸 Соответствие (compliance) — логирование, lineage, маскирование и правила хранения нужны для аудита и GDPR; простые скрипты этого не обеспечат.
📚 Вывод: скрипты — инструмент; работа DE — архитектура, оптимизация, масштабирование и соответствие.
➡️ Мы в Telegram - Сетке - ВК Буду рад вашей реакции здесь⬇️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
