این ادغام یک تحول بزرگ برای مهندسان داده است زیرا فرآیند ELT (استخراج، بارگذاری، تبدیل) را به طور قابل توجهی ساده میکند. پیش از این، مهندسان مجبور بودند دو ابزار مجزا را برای دریافت داده (Fivetran) و تبدیل آن (dbt) مدیریت کنند که منجر به ایجاد شکاف در نظارت، مدیریت متادیتا و تبار داده میشد. با ترکیب این دو، یک پلتفرم یکپارچه به وجود میآید که دیدی کامل از ابتدا تا انتهای پایپلاین داده فراهم میکند. این امر نه تنها باعث کاهش پیچیدگیهای عملیاتی میشود، بلکه قابلیت اطمینان و سرعت توسعه پروژههای تحلیلی و هوش مصنوعی را نیز افزایش میدهد.
شکلگیری یک قدرت جدید در اکوسیستم داده در چشماندازی که پلتفرمهای بزرگ داده با سرعت به سمت یکپارچهسازی کامل و تمامعیار حرکت میکنند، دو ابزار محبوب این صنعت مسیری متفاوت را در پیش گرفتهاند. در حالی که غولهایی مانند Snowflake، Databricks و Microsoft Fabric به دنبال کنترل کامل چرخه حیات داده در اکوسیستمهای بسته خود … Read more
در دنیای امروز که هوش مصنوعی حرف اول را میزند، رویکرد ما به دادهها کاملاً متحول شده است. هوش مصنوعی، مدلهای یادگیری ماشین و تحلیلهای پیشرفته دیگر فقط کلمات پرطرفدار نیستند، بلکه ابزارهایی قدرتمند هستند که به دسترسی مداوم به دادههای باکیفیت و مدیریتشده نیاز دارند. اینجاست که معماری لیکهاوس داده (Data Lakehouse) به میدان … Read more
در دنیای دادهمحور امروز، ما دائماً در حال جمعآوری حجم عظیمی از اطلاعات هستیم. اگرچه دسترسی به این دادهها یک مزیت بزرگ است، اما چالش واقعی در تحلیل مؤثر آن برای کشف بینشهای ارزشمند نهفته است. برای کسبوکارهایی که دادههای خود را در پایگاههای داده ساختاریافته ذخیره میکنند، SQL زبان اصلی برای واکشی و دستکاری … Read more