Inxhinieri të dhënash që i bën të dhënat tuaja të besueshme
Gjethe ndërton pipeline të dhënash dhe data warehouse: nxjerrim të dhëna nga aplikacionet, bazat e të dhënave, mjetet SaaS dhe skedarët tuaj, i ngarkojmë në BigQuery, Snowflake, PostgreSQL ose një lakehouse, i modelojmë me dbt në tabela të pastra, orkestrojmë ekzekutimet dhe shtojmë kontrolle të cilësisë së të dhënave dhe dokumentim. Rezultati është një burim i besueshëm për dashboard-e, analiza dhe projekte AI.
- Konsultim i parë falas
- Ofertë me shkrim për projektin tuaj
- Faza pagese fleksibile
Me një shikim
- Magazina të dhënash
- BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, Databricks
- Pipeline
- Airbyte, Fivetran, Python i personalizuar
- Modelim
- dbt
- Orkestrim
- Dagster, Airflow, Prefect
Përkufizim
Çfarë është inxhinieria e të dhënave?
Inxhinieria e të dhënave është ndërtimi dhe mirëmbajtja e sistemeve që mbledhin, lëvizin, pastrojnë dhe ruajnë të dhëna, që ato të përdoren me besueshmëri për raporte, analiza dhe aplikacione.
Shumica e kompanive i kanë të dhënat në shumë vende: në bazën e të dhënave të produktit, në CRM, te ofruesi i pagesave, në platformat e reklamave dhe në tabela. Raportet e ndërtuara drejtpërdrejt mbi çdo burim bien ndesh me njëri-tjetrin, prishen kur ndryshon një kolonë dhe kërkojnë orë për t'u përditësuar me dorë. Inxhinieria e të dhënave i bashkon burimet në një vend të modeluar mirë, të përditësuar automatikisht dhe të kontrolluar për probleme para se dikush të marrë një vendim mbi to.
Për kë është?
Ekipe me raporte që bien ndesh
Numra shitjesh, financash dhe marketingu që nuk përputhen kurrë.
Kompani SaaS dhe e-commerce
Të dhënat e produktit, faturimit dhe marketingut të kombinuara për njohuri të vërteta.
Kompani që planifikojnë projekte AI
Të dhëna të pastra dhe të qasshme para se çdo model të jetë i dobishëm.
Operacione të varura nga tabelat
Eksportet manuale të zëvendësuara nga rrjedha të automatizuara.
Çfarë përfshihet dhe çfarë mbani ju
Çfarë përfshihet
- Inventar i burimeve të të dhënave dhe arkitektura
- Konfigurim i magazinës ose lakehouse
- Marrje nga bazat e të dhënave, API-të dhe mjetet SaaS
- Lidhës të personalizuar në Python
- Modele dbt: staging, intermediate dhe marts
- Orkestrim dhe planifikim
- Teste të cilësisë së të dhënave dhe sinjalizime
- Ngarkim inkremental dhe backfill
- Kontroll qasjeje dhe trajtim i privatësisë së të dhënave
- Dokumentim dhe linjë e të dhënave
- Dorëzim te mjetet BI
Çfarë merrni
Dorëzohet në fund. Mbetet e juaja.
- Një warehouse funksional me të dhëna të modeluara
- Kodi i pipeline-ve dhe projekti dbt në repozitorin tuaj
- Infrastrukturë si kod
- Kontrolle të cilësisë së të dhënave dhe alarme
- Fjalor të dhënash dhe dokumentim i prejardhjes së tyre
Një Data Stack modern tipik
| Shtresa | Qëllimi | Mjete të zakonshme |
|---|---|---|
| Marrja e të dhënave | Kopjo të dhënat nga burimet | Airbyte, Fivetran, Python i personalizuar |
| Ruajtje | Magazinë qendrore | BigQuery, Snowflake, PostgreSQL |
| Transformimi | Pastro dhe modelo të dhënat | dbt |
| Orkestrim | Planifiko dhe monitoro ekzekutimet | Dagster, Airflow, Prefect |
| Konsumim | Dashboard-e dhe analiza | Looker Studio, Metabase, Power BI |
Filloni i vogël, me një pyetje
Platformat e të dhënave dështojnë kur përpiqen t'i modelojnë të gjitha njëherësh. Ne fillojmë me një pyetje të rëndësishme, si të ardhurat sipas kanalit ose mbajtja e klientëve, sjellim vetëm burimet që i duhen dhe japim një përgjigje të besueshme. Çdo pyetje e re e ripërdor dhe e zgjeron të njëjtin themel.
Cilësia e të dhënave është pjesë e rrjedhës
Një dashboard që tregon numra të gabuar është më keq se asnjë. Shtojmë teste që kontrollojnë vlera që mungojnë, dublikime, ndryshime të papritura në vëllim dhe lidhje të prishura, dhe njoftojmë personin e duhur para se të dhënat të arrijnë në një raport. Kur një burim ndryshon formatin, rrjedha dështon haptazi në vend që të prodhojë në heshtje absurditete.
Zgjedhja e një magazine të dhënash
Për vëllime të vogla dhe të mesme të dhënash, PostgreSQL mund të jetë një magazinë krejtësisht e mirë dhe i mban kostot të ulëta. BigQuery dhe Snowflake shkallëzohen më tej me pak mirëmbajtje dhe u përshtaten ekipeve me të dhëna në rritje ose shumë analistë. I krahasojmë me vëllimin e të dhënave, modelet e pyetjeve, buxhetin dhe cloud-in tuaj ekzistues para se të rekomandojmë një.
Të dhënat personale dhe privatësia
Magazinat shpesh mbledhin të dhëna personale nga shumë sisteme. Ne dizajnojmë me minimizimin e të dhënave në mendje: ngarkojmë vetëm çfarë duhet, i ndajmë ose i pseudonimizojmë fushat personale ku është e mundur, e kontrollojmë qasjen sipas rolit dhe mbështesim kërkesat për fshirje. Këshilltarët tuaj ligjorë i konfirmojnë detyrimet që vlejnë për të dhënat tuaja.
Shenja që ju duhet inxhinieria e të dhënave
- Raportet ndërtohen duke eksportuar dhe ngjitur tabela
- Ekipe të ndryshme raportojnë numra të ndryshëm
- Dashboard-et prishen kur ndryshon një mjet
- Analistët harxhojnë më shumë kohë duke pastruar sesa duke analizuar
- Askush nuk e di nga vjen një numër
- Projektet AI ngecin në të dhëna të çrregullta
Një përkufizim për çdo numër
Mosmarrëveshjet për numrat zakonisht vijnë nga përkufizime të ndryshme: të ardhura me ose pa rimbursime, përdorues aktivë të numëruar çdo ditë ose çdo muaj, klientë me ose pa periudha prove. Ne bien dakord për përkufizimet me njerëzit që i përdorin, i zbatojmë një herë në tabelat e modeluara dhe i dokumentojmë, që çdo dashboard të tregojë të njëjtën përgjigje.
Të dhëna për projektet AI
Veçoritë dhe modelet AI varen nga të dhëna të pastra dhe të përshkruara mirë. Një magazinë me tabela të testuara e të dokumentuara e bën shumë më të lehtë ndërtimin e një modeli parashikimi, ushqimin e një sistemi kërkimi ose lejimin e një asistenti të përgjigjet pyetjeve për biznesin tuaj. Shumë projekte AI që duket se dështojnë te modeli, në fakt dështojnë te të dhënat.
Si funksionon inxhinieria e të dhënave, hap pas hapi
Çdo hap ka një rezultat të qartë që mund ta shqyrtoni. Afatet dakordësohen në ofertën tuaj.
- 1
Zbulimi
Burimet, pyetjet, përdoruesit dhe kufizimet të hartuara.
- 2
Dizajn
Warehouse, pipeline-t dhe modelet të planifikuara.
- 3
Pjesa e parë
Një pyetje e rëndësishme zgjidhet nga fillimi në fund.
- 4
Zgjerimi
Burime dhe modele të tjera shtohen mbi të njëjtin themel.
- 5
Forcimi
Teste, alarme, dokumentim dhe kontroll aksesi.
- 6
Dorëzimi
Trajnim dhe runbook-e për ekipin tuaj.
Mjetet dhe çfarë e formëson ofertën tuaj
Çmimi bazohet në projektin tuaj dhe bihet dakord në ofertën tuaj. Këto janë gjërat që e lëvizin atë.
| Faktori | Pse ka rëndësi |
|---|---|
| Numri i burimeve | Çdo burim ka nevojë për një lidhës, një mapim dhe teste. |
| Vëllimi i të dhënave | Të dhënat e mëdha ose që ndryshojnë shpejt kërkojnë ngarkim inkremental. |
| Cilësia e të dhënave | Burimet e çrregullta kërkojnë më shumë logjikë pastrimi. |
| Lidhës të personalizuar | Burimet pa lidhës të gatshëm kërkojnë kod të personalizuar. |
| Thellësia e modelimit | Më shumë fusha biznesi nënkuptojnë më shumë modele. |
| Mbështetje e vazhdueshme | Rrjedhat kanë nevojë për monitorim dhe përditësim kur ndryshojnë burimet. |
| Zona | Mjetet |
|---|---|
| Magazina të dhënash | BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, Databricks, DuckDB |
| Marrja e të dhënave | Airbyte, Fivetran, dlt, Python |
| Transformim dhe orkestrim | dbt, Dagster, Airflow, Prefect |
| Cilësia dhe dokumentimi | Teste dbt, Great Expectations, dbt docs |
Gabime të zakonshme që duhen shmangur
Çfarë shohim që shkon keq më shpesh dhe si e shmang një projekt i mirë.
Të modelosh gjithçka njëherësh
Filloni me një pyetje dhe rriteni që andej.
Pa teste të dhënash
Gabimet e heshtura arrijnë te dashboard-et dhe vendimet.
Logjika e fshehur në dashboard-e
Përkufizimet e biznesit i përkasin tabelave të modeluara, jo grafikëve individualë.
Pa pronar
Çdo pipeline ka nevojë për dikë që merr alarmin kur dështon.
Pyetje të shpeshta
A na duhet një magazinë e të dhënave?
Nëse i kombinoni të dhënat nga disa sisteme për raportim, zakonisht po. Për vëllime të vogla, PostgreSQL mund të mjaftojë.
Cilën magazinë rekomandoni?
Varet nga vëllimi, buxheti dhe cloud-i juaj. PostgreSQL, BigQuery dhe Snowflake janë zgjedhjet tona më të shpeshta.
A përdorni dbt?
Po. dbt i mban transformimet të versionuara, të testuara dhe të dokumentuara.
A mund t'i lidhni mjetet tona SaaS?
Po, me lidhës të gatshëm ku ekzistojnë dhe me Python të personalizuar ku nuk ekzistojnë.
A ndërtoni edhe dashboard-e?
Po, përmes shërbimeve tona të analitikës dhe dashboard-eve, mbi magazinën.
Si i trajtoni të dhënat personale?
Ngarkojmë vetëm çfarë duhet, kontrollojmë qasjen sipas rolit dhe mbështesim kërkesat për fshirje. Këshilltarët tuaj ligjorë i konfirmojnë detyrimet specifike.
A mund ta mirëmbajë ekipi ynë pas kësaj?
Po. Dokumentojmë gjithçka dhe trajnojmë ekipin tuaj, ose ofrojmë mbështetje të vazhdueshme.
A është e njëjtë me analizën e të dhënave?
Inxhinieria e të dhënave ndërton themelin e besueshëm të të dhënave; analitika e përdor për t'iu përgjigjur pyetjeve. Ofrojmë të dyja.
Si çmohet inxhinieria e të dhënave?
Ofrohet sipas numrit të burimeve, vëllimit të të dhënave, fushës së modelimit dhe nevojave për mbështetje.
A mund të ngarkoni të dhëna nga tabela?
Po. Tabelat e ndara mund të ngarkohen sipas një orari, me kontrolle që kapin ndryshimet në strukturë.
Sa të freskëta do të jenë të dhënat?
Varet nga nevojat dhe burimet tuaja: disa të dhëna mund të përditësohen disa herë në orë, burime të tjera një herë në ditë. Bien dakord për objektiva sipas burimit.
A mund të punoni me mjetin tonë ekzistues BI?
Po. I modelojmë të dhënat që të funksionojnë mirë me Looker Studio, Metabase, Power BI, Tableau ose mjetin që përdorni tashmë.
A mund t'i migroni rrjedhat tona ekzistuese?
Po. I shqyrtojmë skriptet dhe punët ekzistuese, i dokumentojmë dhe i zhvendosim hap pas hapi në një stack të mirëmbajtshëm.
A mund të shohim nga vjen çdo numër?
Po. Dokumentimi i dbt tregon linjën nga tabelat burimore deri te modeli përfundimtar pas çdo dashboard-i.
A trajtoni të dhëna në kohë reale?
Po, ku vërtet nevojitet, me mjete streaming ose change data capture. Shumica e raportimeve funksionojnë mirë me ngarkime të planifikuara.
Shërbime të ngjashme
Analiza e të dhënave
Të dhëna të pastra, analizë e qartë dhe vendime që mund t'i mbroni.
Dizajn bazash të dhënash
Skema, përshtatje e performancës dhe migrime për të dhënat tuaja.
Zhvillim dashboard-esh
Dashboard-e live për operacionet, shitjet dhe financat.
Mësimi automatik
Modele parashikimi, klasifikimi dhe rekomandimi.
Automatizim me Python
Skripta që zëvendësojnë raportet manuale dhe sinkronizimin e të dhënave.
Inxhinieria e të dhënave sipas industrisë
Ndërtoni një themel të dhënash që mund t'i besoni.
Na tregoni çfarë ju duhet. Merrni një vlerësim të sinqertë, një plan të qartë dhe një ofertë me shkrim. Konsultimi i parë është gjithmonë falas.
- Çfarë ndodh më pas
- 1Na tregoni çfarë ju nevojitet
- 2Synojmë t'ju përgjigjemi brenda 24 orëve me pyetje
- 3Merrni një ofertë me shkrim për projektin tuaj