Сориентируйтесь перед демонстрацией

Извлечение, преобразование, загрузка (или извлечение, загрузка, преобразование): перемещение данных из исходных систем, их преобразование и сохранение там, где они доступны аналитикам. При ELT преобразование выполняется после загрузки, внутри целевой платформы.

Автоматизированная повторяемая последовательность шагов, которая перемещает и подготавливает данные, как правило по расписанию или триггеру.

Оценка того, что на самом деле содержит набор данных: типы данных, пропущенные значения, диапазоны значений, закономерности и уникальность.

Проверка записей по правилам, например обязательные поля, допустимые диапазоны или согласованные ключи, до их использования в отчётности или моделях.

Автоматизация отдельных этапов машинного обучения, например сравнения алгоритмов и настройки параметров, чтобы полезные модели могли создавать больше команд.

Ключевой показатель эффективности: мера, показывающая продвижение к бизнес-цели, например среднее время обработки или ежемесячная выручка.

Мера — это число, которое можно агрегировать (продажи, количество). Измерение — это способ разрезать данные (регион, продукт, месяц).

Изменение допущения, например цены или спроса, чтобы увидеть, как изменится прогноз или результат.

Вопросы к данным на повседневном языке и получение ответов в виде диаграмм или таблиц.