Маркетплейс данных: концепция 'data as a product' на практике с Qlik Catalog

Запись вебинара 2 ноября "Data as a product c Qlik Catalog", практическая демонстрация от партнера Qlik, Smart Analytics.

2:16 - Эволюция подходов к хранению аналитических данных: от хранилищ данных к data lake и data mesh
4:28 - Концепция "data as a product" и 4 ключевых свойства данных
5:33 - Discoverable data: удобство поиска и скорость доступа к данным. Как маркетплейс данных помогает упростить доступ сотрудников к необходимым данным
12:10 - Self-describing data: когда данные говорят на языке пользователя. Профилирование данных, data lineage, бизнес-метаданные в Qlik Catalog
15:31 - Trustworthy data: данные, которым можно доверять. KPI датасетов, валидация данных и комментарии в Qlik Catalog
20:50 - Securable data: защита дата-продуктов от несанкционированного доступа. Ролевая модель и маскировка данных в Qlik Catalog
23:32 - Выводы о маркетплейсах данных в рамках концепции data as a product
25:02 - Вопрос: Вы говорите про внутреннее хранилище маркетплейса. Что это за хранилище? Своя БД или что-то иное?
25:58 - Вопрос: Каким образом лицензируется продукт Qlik Catalog?
26:19 - Вопрос: Что обычно входит в скоуп MVP по Qlik Catalog?
27:17- Вопрос: К каким типам источников данных можно подключиться? Возможно ли для некоторых источников настроить инкрементальную загрузку?
29:37 - Вопрос: Можно ли фильтровать данные перед загрузкой в маркетплейс?
30:34 - Вопрос: Возможно ли и каким образом Qlik Catalog может взаимодействовать с Qlik Compose? Или Catalog использует подготовленные данные только в качестве одного из источников?
32:30 - Вопрос: Может ли каталог работать со сторонними BI-инструментами?
35:18 - Вопрос: Есть ли какие-то преимущества использования Qlik Catalog для заказчиков, которые уже используют Qlik Sense как основной BI-инструмент, по сравнению с другими маркетплейсами данных?
#datacatalog #datamesh #datamarketplace #dataasaproduct