سازمانها با یک واقعیت غالب دست و پنجه نرم میکنند: در حالی که روزانه داده را از صدها منبع جمعآوری میکنند، کیفیت داده ضعیف—شامل مشکلاتی مانند duplicateها، ناسازگاریها، و مقادیر گمشده—به طور گسترده به عنوان عامل قابل توجه در خطاهای تصمیمگیری و نتایج پرهزینه کسبوکار شناخته میشود. این چالش با رشد حجم داده از گیگابایت […]
تیمهای داده با یک گلوگاه غیرممکن مواجه هستند: ۶۴ درصد از سازمانها کیفیت داده را بهعنوان بزرگترین چالش خود ذکر میکنند، اما رویکردهای سنتی تحول داده، ۳۰ تا ۵۰ مهندس را فقط برای حفظ خطوط لوله اولیه به کار میگیرند. در حالی که الگوریتمهای شما میتوانند الگوها را در پتابایتهای داده شناسایی کنند، منطق تحول […]
شکستهای مدلسازی داده، سازمانها را با پیامدهای فاجعهبار روبهرو میکند: پیادهسازیهای ناموفق سالانه به طور متوسط ۱۴ میلیون دلار به ازای هر سازمان هزینه دارند، در حالی که کیفیت پایین داده بهتنهایی ۲۰٪ از درآمد را میبلعد. زمانیکه تیمهای داده مدلهای SQL ضعیف طراحیشده را به ارث میبرند مدلهایی که بیش از ۲۴ ساعت برای […]
بهترین انتخاب بین dbt و Airflow انتخاب معماری بنیادی میان dbt و Apache Airflow فراتر از انتخاب یک ابزار ساده است—این انتخاب تعیین میکند که آیا زیرساخت دادهی شما به یک مزیت رقابتی تبدیل میشود یا به یک گلوگاه که چابکی کسبوکار و پتانسیل نوآوری را محدود میکند.dbt مهندسی تحلیلگر (analytics engineering) را با تبدیل […]
