<MyRusakov.ru />

Создание игр на Unreal Engine 5

Создание игр на Unreal Engine 5

Данный курс научит Вас созданию игр на Unreal Engine 5. Курс состоит из 12 модулей, в которых Вы с нуля освоите этот движок и сможете создавать самые разные игры.

В курсе Вы получите всю необходимую теоретическую часть, а также увидите массу практических примеров. Дополнительно, почти к каждому уроку идут упражнения для закрепления материала.

Помимо самого курса Вас ждёт ещё 8 бесплатных ценных Бонусов: «Chaos Destruction», «Разработка 2D-игры», «Динамическая смена дня и ночи», «Создание динамической погоды», «Создание искусственного интеллекта для NPC», «Создание игры под мобильные устройства», «Создание прототипа RPG с открытым миром» и и весь курс «Создание игр на Unreal Engine 4» (актуальный и в 5-й версии), включающий в себя ещё десятки часов видеоуроков.

Подробнее
Подписка

Подпишитесь на мой канал на YouTube, где я регулярно публикую новые видео.

YouTube Подписаться

Подписавшись по E-mail, Вы будете получать уведомления о новых статьях.

Подписка Подписаться

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте! Отзывы о сайте и обо мне оставляйте в моей группе.

Мой аккаунт Мой аккаунт Моя группа
Опрос

Какая тема Вас интересует больше?

DWH (Data Warehouse) простыми словами

DWH (Data Warehouse) простыми словами

Современные компании ежедневно генерируют огромные объёмы данных: о клиентах, продажах, маркетинге, логистике, производстве и многом другом. Однако сами по себе данные не приносят пользы — важно уметь их структурировать, анализировать и использовать для принятия решений. Для этого и создаются DWH (Data Warehouse) — хранилища данных.

Что такое DWH

Data Warehouse (хранилище данных) — это централизованная система для хранения, обработки и анализа данных из различных источников. Основная задача DWH — объединить разрозненные данные компании в единую структуру, где они доступны для анализа, построения отчётов и бизнес-аналитики.

Зачем нужен DWH?

В организациях данные часто распределены по множеству систем:

  • заказы — в CRM,
  • финансы — в бухгалтерской программе,
  • рекламные данные — в кабинетах социальных сетей,
  • пользовательская активность — в аналитических сервисах.

DWH объединяет эти данные, устраняет дублирование и ошибки, а также обеспечивает единую точку доступа для аналитиков, менеджеров и других заинтересованных лиц.

Как работает DWH

Процесс построения хранилища данных включает три ключевых этапа (ETL-процесс):

  1. Извлечение (Extract) Данные собираются из различных источников: баз данных, API, Excel-файлов, облачных сервисов и т. д.

  2. Преобразование (Transform) Выполняется очистка, стандартизация, объединение и приведение данных к единому формату.

  3. Загрузка (Load) Подготовленные данные загружаются в хранилище, где они хранятся в виде таблиц, витрин или других структур.

В некоторых случаях сначала данные загружаются, а затем трансформируются уже внутри хранилища — это подход ELT.

Отличия DWH от обычной базы данных

Параметр Операционная БД DWH
Назначение Повседневные операции Аналитика и отчётность
Тип запросов Частые, простые Сложные, агрегированные
Объём данных Актуальные Исторические, за годы
Структура хранения Нормализованная Денормализованная (звезда, снежинка)
Производительность Оптимизирована под запись Оптимизирована под чтение

Инструменты и технологии

Хранилища данных:

  • Google BigQuery
  • Amazon Redshift
  • Snowflake
  • ClickHouse
  • PostgreSQL (адаптированный под аналитические задачи)

ETL/ELT-платформы:

  • dbt
  • Airflow
  • Fivetran
  • Airbyte

BI-инструменты:

  • Power BI
  • Tableau
  • Looker
  • Metabase
  • Superset

Пример использования

Интернет-магазин хочет понять эффективность рекламной кампании в разных регионах. Без хранилища данные находятся в отдельных сервисах — CRM, рекламных кабинетах, аналитике сайта. С помощью DWH компания объединяет их, строит отчёты, определяет ROI по каждому источнику трафика и находит слабые места в воронке продаж.

Преимущества DWH

  • Централизация данных из разных систем
  • Повышение качества и достоверности информации
  • Быстрая генерация отчётов и дешбордов
  • Поддержка исторических данных
  • Масштабируемость и автоматизация

DWH — это не просто база данных, а полноценный фундамент аналитической инфраструктуры компании. Он позволяет получать целостное представление о бизнесе, выявлять закономерности, делать прогнозы и принимать обоснованные решения. Для компаний, ориентированных на рост и эффективность, внедрение хранилища данных становится стратегически важным шагом.

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (https://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: https://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: https://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Порекомендуйте эту статью друзьям:

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

  1. Кнопка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  2. Текстовая ссылка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  3. BB-код ссылки для форумов (например, можете поставить её в подписи):

Комментарии (0):

Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.