Как готовить большие данные? Рецепты построения архитектуры данных на Hadoop BigData и машинное обучение
Доклад принят в Программу конференции
МТС
Data Lake Product Owner. В настоящее время руководит развитием и поддержкой Data Lake МТС, до этого занимался развитием архитектуры МТС Big Data "с нуля" — от планирования железа до конечной реализации конкретных сервисов и витрин данных, имеет 10+ лет опыта работы с высоконагруженными системами хранения и аналитики в качестве разработчика и архитектора.
Тезисы
Практический опыт создания и эволюции одного из крупнейших в России Озера Данных. Задачи, которые приходится решать, и как удается совмещать технические желания и бизнес-рационализм. Как совместить классические и более современные подходы к архитектуре данных с Hadoop-экосистемой, концептуальная архитектура данных — современные подходы, в чем разница концепций Data Lake и Data Mesh.
Другие доклады секции BigData и машинное обучение
Grid Dynamics
Яндекс
CleverDATA / ЛАНИТ
Яндекс.Go
Delivery Club
ArangoDB
Лаборатория Касперского
Microsoft
Kaspersky
Теле2
Provectus
Лаборатория Касперского
