CDC, incremental loads и late arriving data: продовый ETL и оркестрация в 2026
Как работают CDC, incremental loads, late arriving data и оркестрация продовых ETL-пайплайнов в 2026 году: лучшие практики надёжности и Data Vault.
Лента
Технический блог про ETL, Data Engineering, Big Data и OSINT: практические разборы, архитектурные заметки, инструменты и кейсы из реальной работы от компании ETLdata.ru
Data Quality, наблюдаемость и инциденты данных в big data системах 2026
Тренды Data Quality и observability в big data 2026: мониторинг инцидентов, Data Contracts, lineage в Datahub и надёжность пайплайнов.
ETL-пайплайны и курсы Big Data в 2026: от DWH и SCD до Kafka Streaming и Airflow
Обзор лучших курсов Big Data 2026: практика ETL, DWH, SCD, CDC, Airflow, Kafka и Data Lake. Что изучают DE-специалисты для продовых пайплайнов.
Lakehouse vs Data Warehouse в 2026: что выбирать DE-команде для моделирования DWH и витрин
Сравнение lakehouse и data warehouse в 2026: плюсы, минусы, гибридные схемы, моделирование DWH, витрины данных и выбор архитектуры для DE-команд.
Data Vault 2.0 в Lakehouse-эре 2026: продовая реализация на Iceberg, dbt и Trino
Обзор и лучшие практики Data Vault 2.0 в lakehouse-архитектуре 2026: Iceberg, dbt, CDC, late arriving data, observability и продовая эксплуатация DWH.
Kimball или Data Vault: Как выбрать подходящий метод для вашего проекта
Вопрос о том, что лучше — Kimball или Data Vault, вызывает множество споров. Часто каждый стоит на своем и защищает метод, с которым работал. Но на самом деле, этот выбор не зависит от личных предпочтений. Все сводится к тому, какая задача стоит перед вами, какая команда работает над проектом и как часто меняются требования.
Почему внешние источники ломаются и как это пережить архитектурно
Внешние данные — это всегда нестабильность. Даже если сегодня всё работает, завтра может сломаться без предупреждения, потому что поведение внешних источников может измениться.
3 метрики качества данных, без которых BI всегда будет “врать”
Есть три метрики качества, которые считаются базовыми. Если их не контролировать, аналитика рано или поздно начнёт вводить в заблуждение.
Когда код пишет не человек, а целая виртуальная команда: революция 2026 AI-Native Development
То, что ещё пару лет назад казалось фантастикой — когда искусственный интеллект выступает не просто помощником, а основной движущей силой создания кода, — сегодня становится повседневной реальностью для всё большего числа команд.
