Veri Hattı Nedir?

Veri hattı, verilerinizi dönüştürücü uygulamalar, filtreler ve API'ler aracılığıyla anında gönderen bir işleme motoru görevi görür.

Bir veri hattını toplu taşıma rotası gibi düşünebilirsiniz. Verilerinizin otobüste nereye atladığını ve otobüsten ne zaman ayrıldığını siz belirlersiniz.

Bir veri hattı, veri kaynaklarının bir kombinasyonunu alır, dönüştürme mantığını uygular (genellikle birden çok sıralı aşamaya bölünür) ve verileri, örneğin bir veri ambarı gibi bir yükleme hedefine gönderir.

Dijital pazarlamanın ortaya çıkışı ve BT sektöründeki sürekli teknolojik ilerlemeyle birlikte veri boru hatları, karmaşık verilerin toplanması , dönüştürülmesi , taşınması ve görselleştirilmesi için kurtarıcı haline geldi.

Adobe'ye göre, pazarlamacıların sadece %35'i boru hatlarının verimli olduğunu düşünüyor. Burada Improvado'da bunu değiştirmek için yola çıktık.

Improvado, pazarlamacılar için 1 numaralı veri hattı çözümüdür. 150'den fazla farklı pazarlama platformundan verileri çıkarmak, dönüştürmek ve bir BI aracı veya veri ambarı gibi herhangi bir nihai hedefe yüklemek için kullanılan bir ETL aracı. Daha fazlasını buradan öğrenin.

Veri ardışık düzenlerinin akıcı ve yoğun yapısı, statik ve gerçek zamanlı kaynaklardan esnek şemalara izin verir. Sonuç olarak, bu esneklik, veri boru hatlarının verileri küçük bölümlere ayırma kapasitesiyle bağlantılıdır.

Veri aralığının ilişkisi ve etkisi, Dünya genelindeki işletmeler için daha hayati hale geldi. Aynı zamanda, bu birbirine bağlı bağın anlaşılması, veri bilimcilerinin gecikmeyi, darboğazları, tanımlanamayan kaynakları ve çoğaltma sorunlarını çözmelerine yardımcı olur.

Bu doğru; veri boru hatları artık sistem ağını tamamlıyor. Daha kapsamlı veri hattı, ağ sisteminin daha iyi uygulanabilirliği, iş için bulut hizmetlerini ve hibrit uygulamaları birleştirmek olacaktır.

Veri Boru Hatlarının Yükselişi

Ayrıca, veri boru hatları, çok sayıda aracı entegre etmek ve çok büyük miktarda büyük XML ve CSV dosyalarını almak için yeni kapılar açtı. Bununla birlikte, verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi, muhtemelen veri boru hatları için devrilme noktasıydı.

Bu devrilme noktası, biçimi değiştirmeden büyük miktarda veriyi bir yerden başka bir yere taşımak için bir saat ihtiyacını kolaylaştırdı. Sonuç olarak, işletmeler kısa bir süre içinde verileri ince ayar yapmak, kaydırmak , segmentlere ayırmak , sergilemek veya aktarmak için yeni bir özgürlük buldular.

Yıllar geçtikçe, işletmelerin nasıl faaliyet gösterdiğinin nesnelliği önemli ölçüde değişti. Odak noktası artık kâr marjları elde etmeye değil, veri bilimcilerinin insanlarla bağlantı kuran uygulanabilir çözümleri nasıl sunabileceğine odaklanıyor. Ayrıca, daha da önemlisi, bu değişikliklerin dönüştürücü , izlenebilir ve gelecekteki dinamikleri değiştirmek için uyarlanabilir olması gerekir. Bununla birlikte, veri boru hatları, düz dosyalar, veritabanı ve veri gölü kullanmaktan, hizmetleri sunucusuz bir platformda yönetmeye kadar çok yol kat etti.

Veri Hattı Altyapısı

Bir veri hattının mimari altyapısı, anlayışlı bilgiler elde etmek için verileri yakalamak, düzenlemek, yönlendirmek veya yeniden yönlendirmek için temele dayanır. Sorun şu ki, ham veriler için genellikle oldukça önemli sayıda alakasız giriş noktası vardır. Ayrıca, boru hattı altyapısının belirlenen hedeflere ulaşmak için çok sayıda kaynaktan gelen verileri birleştirdiği, özelleştirdiği, otomatikleştirdiği, görselleştirdiği, dönüştürdüğü ve taşıdığı yerdir.

Ayrıca, bir veri hattının mimari altyapısı, analitik ve kesin iş zekasına dayalı işlevselliği tamamlar. Veri işlevselliği, müşteri davranışı, robotik süreç, otomasyon süreci ve müşteri deneyimi modeli ve kullanıcıların yolculuk modeli hakkında değerli bilgiler elde etmek anlamına gelir. Büyük veri yığınları aracılığıyla iş zekası ve analitik aracılığıyla gerçek zamanlı eğilimler ve bilgiler hakkında bilgi edinirsiniz.

Doğru Veri Mühendisliği Ekibini Seçmek

Her zaman uygulama detaylarıyla meşgul olan büyük veri mühendisliği ekipleri oluşturmak akıllıca olacaktır. Yapısal verileri ele geçirebilecek ve sorunları giderebilecek, karmaşık tabloları anlayabilecek ve işlevsel verileri zamanında uygulayabilecek veri mühendislerini işe alın.

Veri Hattının İşlevselliği

Bir veri hattının işlevselliği, bilgi toplama rolüne hizmet eder, ancak teknik olarak, verileri depolama, erişim ve yayma yöntemi yapılandırmaya bağlı olarak değişebilir.

Örneğin, veri hareketini en aza indirmek, kullanıcı arayüzündeki her bir bilgi parçasını manuel olarak hareket ettirmeden verileri dağıtmak için soyut bir katman aracılığıyla mümkündür. Alluxio'nun yardımıyla depolama mekanizması ve AWS gibi seçilen satıcı arasında birden çok dosya sistemi için soyut bir katman oluşturabilirsiniz.

Bir veri hattının işlevselliği, satıcının veritabanı sisteminin merhametine dayanmamalıdır. Ayrıca, esneklik olmadan hatasız ve katmanlı ücretsiz altyapı oluşturmanın anlamı ne olabilir? Bunu akılda tutarak, veri hattınız, veri sisteminin geleceğini korumak için AWS gibi bir depolama cihazında eksiksiz bilgi toplayabilmelidir.

Veri hattı işlevi, ağı tamamen estetik seçimler üzerine kurmak yerine iş analitiğine hitap etmelidir. Örneğin, bir akış altyapısının işlevlerini yönetmek oldukça zordur ve genellikle karmaşık mühendislik görevlerini yönetmek için profesyonel deneyim ve güçlü iş gerektirir.

oluşturmak için Dockers gibi genel bir kapsayıcı hizmeti kullanabilirsiniz. veri boru hatları. Kapsayıcıların yardımıyla güvenliğin işlevsel yanıtını değiştirebilir, ölçeklenebilirlik potansiyelini kontrol edebilir ve yazılım kodunu iyileştirebilirsiniz. İnsanların genellikle işlevsel yanıtın oluşturulması sırasında yaptıkları yaygın bir hata, işlemleri eşit olmayan şekilde gerçekleştirmek ve dağıtmaktır. İşin püf noktası, SQL'de ana dönüştürme dosyasını kullanmaktan kaçınmak ve birden çok dosya parametresini ve işlemini ayarlamak için CTAS yöntemini uyarlamaktır.

Snowflake ve Presto gibi veritabanları size yerleşik SQL erişimi sağlasa da, büyük miktarda veri kaçınılmaz olarak UI süresini azaltır. Bu nedenle, küçük çıktı hatasıyla sonuçlanan hız odaklı algoritmalar uygulayın.

Veri Hattı Oluşturmak İçin Araçlar

Veri hattınızın sütunlu dosya sistemi, nihai birikmiş verileri depolayabilmeli ve sıkıştırabilmelidir. Veri motorları, kullanıcı arayüzünde bu tür dosya sistemlerinin kullanımını artırır. Ayrıca, etkileyici görselleştirme elde etmek için – not defteri olarak iPython veya Jupyter kullanın. Hatta verileri denetlemek, grafikleri vurgulamak, ilgili grafiklere odaklanmak veya verileri birlikte gözden geçirmek için yerleşik işlevler elde etmek için belirli parametre tabanlı not defteri şablonları bile oluşturabilirsiniz.

Google Cloud Platform (GCP), Python veya Kafka gibi araçların yardımıyla bu belirli veri alt kümesini uzak bir konuma aktarabilirsiniz. İlk seferde kodun kesinleştirilmiş bir sürümünü oluşturmanız gerekmez - kodu veri hattında yazmak ve test etmek için Python'daki Faker kitaplığı özelliği ile başlayın.

Veri Hattı ve ETL Arasındaki Fark Nedir?

ETL , Extract , Transform ve Load için kullanılan yaygın bir kısaltmadır. ETL'nin en büyük farkı, verileri çıkarmak, dönüştürmek ve belirli bir veri ambarına yüklemek için tamamen tek bir sisteme odaklanmasıdır. Alternatif olarak, ETL , veri ardışık düzenine giren bileşenlerden yalnızca biridir.

ETL ardışık düzenleri, verileri düzenli aralıklarla belirli bir sisteme toplu halde taşır. Nispeten, veri boru hatları, verileri akış veya gerçek zamanlı olarak dönüştürmek ve işlemek için daha geniş uygulanabilirliğe sahiptir.

Veri ardışık düzenlerinin mutlaka bir veri ambarına veri yüklemesi gerekmez, ancak Amazon'un S3 (Basit Depolama Hizmeti) paketi gibi seçici bir hedefe yüklemeyi veya hatta onu tamamen farklı bir sisteme bağlamayı seçebilir.

Mevcut Veri Hattı Çözümleri

Veri hattının doğası ve işlevsel yanıtı, verileri gerçek zamanlı bir çözüm için doğrudan kullanmak üzere taşımak için bulut araçlarından farklı olacaktır.

• Bulut tabanlı

Verileri birleştirmek için bulut tabanlı araçları kullanmanın maliyet-fayda oranı oldukça yüksektir. İşletmeler, minimum araç ve kaynak kullanımıyla güncel altyapıyı korumayı öğrendi. Ancak, veri boru hatlarını yönetmek için satıcıları seçme süreci tamamen başka bir konudur.

• Açık kaynak

Bu terim, müşteriler adına veri kullanımını dolandırmayan şeffaf veri boru hatları isteyen veri bilimcileri için güçlü bir çağrışım taşır. Açık Kaynak araçları, daha düşük maliyet ve satıcılara aşırı güvenmek isteyen küçük işletme sahipleri için idealdir. Ancak, bu tür araçların kullanışlılığı, kullanıcı deneyimini uyarlamak ve değiştirmek için uzmanlık ve işlevsel anlayış gerektirir.

• Gerçek Zamanlı İşleme

Gerçek zamanlı işlemenin uygulanması, düzenlenmiş bir akış kaynağından veri işlemek isteyen işletmeler için faydalıdır. Ayrıca, finans piyasası ve mobil cihazlar, gerçek zamanlı işleme için uyumludur. Bununla birlikte, gerçek zamanlı işleme, minimum insan etkileşimi, otomatik ölçeklendirme seçenekleri ve olası bölümler gerektirir.

• Toplu Kullanım

Toplu işleme, işletmelerin gerçek zamanlı görünürlük gerektirmeden aralıklarla büyük miktarda veriyi kolayca taşımasına olanak tanır. Süreç, çok sayıda pazarlama verisini birleştiren analistlerin kesin bir sonuç veya model oluşturmasını kolaylaştırır.

Otomatik Süreç

Verileri tanımlamak , ayıklamak , yüklemek ve dönüştürmek için tekrarlama ihtiyacını ortadan kaldırır. Unutmayın, manuel çalışmayı yalnızca programın başlangıcında girmeniz gerekir ve sistem bunu tüm süreç için otomatikleştirir. Ancak otomasyon süreci, işin ihtiyaçlarını hizalayabilen ve uyarlayabilen bir çevirmen gerektirir.

Ek olarak, tekrarlanabilirlik faktörü, kullanıcıların verilere makul bir güvenlikle erişmesini kolaylaştırır. Ancak, tüm sürecin hata ayıklamaya açık olduğunu anlamalısınız. Bu kaçınılmaz olarak değişen analiz ve veri birleşmelerine yol açar.

Yüksek değerli projelerin tamamlanması tamamen uzmanlık düzeyine ve işe alınan veri bilimcisinin eğitimine bağlıdır. Ancak bazı işletmeler için donanım ve insanların eklenmesi uygun bir seçenek olmayabilir. Bununla birlikte, veri hattının bakımı ve iyileştirilmesi adına - sonunda profesyonel bir ekibin hizmetlerini talep etmeniz gerekir.

• Çağdaş Entegrasyonlar

Google AdWords, Analytics, Facebook Ads, LinkedIn ve YouTube entegrasyonu ile uyumlu ve entegre veri boru hatları oluşturmaya gelince, altyapı ve işlevsel seçenekler sonsuzdur. Bu, koda güvenmek zorunda kalmadan veri boru hatları geliştirmek için kullanıcı arayüzünüze erişebileceğiniz anlamına gelir.

Kaynak

Dijital pazarlama son birkaç yılda devrim yaratmış olabilir, ancak şimdi AdWords verilerinden ve Akış içeriğinden elde edilen büyük veri kümelerini birkaç dakika içinde seçilen bir bulut platformunda birleştirmeyi mümkün kılan veri bilimcilerinin rolü de değişti. .

Dünya genelinde gerçek zamanlı analitik ayarlamak için veri kümelerini alabilir ve işleyebilir ve aynı zamanda farklı projelerde akışı kişiselleştirebilirsiniz. Benzer şekilde, veri işlemlerini yeniden bağlayabilir ve saniye başına faturalandırmayı kontrol edebilirsiniz. Bununla birlikte, şirket içi ve genel bulutlar arasında sorunsuz bir iş akışı istasyonu ortamı da sunar. Sonuç olarak, bu görsel keşif, IoT bağlantısı ve yapılandırılmış verilerin temizlenmesini oldukça kolaylaştırır.

Veri İşlem Hatlarının Uygunluğu ve Ölçeklenebilirliği

Bir veri hattının ölçeklenebilirliği, milyarlarca veri noktasını ve çok daha fazla ürün ölçeğini puanlayabilmelidir. Ayrıca işin püf noktası, verileri sistemde sorgulamayı kolaylaştıracak şekilde depolamaktır.

Dahası, iyi tasarlanmış bir veri hattı, uygunluk ve ölçeklenebilirlik seçeneklerine birlikte odaklanır. Ölçeklenebilirlik oranı ne kadar yüksek olursa, o kadar uyumlu olur. Benzer şekilde, verilerin olası bir yeniden ifade edilmesi için etkili bir beklenmedik durum tekniği olarak tekrar çalıştırmaları kullanın. İşleme devam etmek için kaynak kodunu değiştirerek kontrol noktasını kontrol edebilirsiniz. Durumu, toplanan verileri ve genel dönüşümü kontrol etmek için her giriş noktası için meta verileri kullanan ETL ardışık düzenlerinden geçmenize pratik olarak izin verir.

Veri hattının küme tasarımı, sabit bir 7/24 mekanizma yerine her yükte ölçeklendirilmelidir. Örneğin AWS EMR (Elastic MapReduce), kümelerin belirli bir ETL dizisinden geçmek için bir tetikleyici aldığı ve tamamlandıktan sonra attığı otomatik ölçeklendirmenin mükemmel bir örneğidir. Verilerin doğasına bağlı olarak her zaman yukarı veya aşağı ölçekleyebileceğinizi unutmamak önemlidir.

Ayrıca, kullanıcı arayüzünüz (UI), tam veri yeniden çalıştırmalarını ve toplu iş durumunu izlemek için yeterince açık olmalıdır. Ek olarak, veri hattının durumunu analiz etmek ve gözden geçirmek için birincil veri modeli üzerine sorgu (UI) yerleştirebilirsiniz. Örneğin apache Airflow, durumu izlemek için uygun bir seçenektir, ancak geliştirme ve kod yazma kullanımını içerir. Ek olarak, bu, doğrulamaları izlemek, kontrol etmek ve karmaşık üretkenlik verisi sorunlarını azaltmak için mimari meta veri kullanımının zorunlu hale geldiği yerdir.

‍

Veri Boru Hatları Karar Vermeyi Nasıl Etkileyebilir?

Günümüzde karar vericiler haklı olarak veri odaklı kültüre bağımlıdır. Ayrıca, birden çok analitik verinin basitleştirilmiş bir gösterge panosunda birleştirilmesi, kesinlikle başarısının ana nedenlerinden biridir.

Sınırlı yapılandırılmış veriler, işletme sahiplerinin ve girişimcilerin toplanan kanıtlara dayalı olarak en uygun kararları vermelerine yardımcı olur. Ancak bu model, basit modelleme tasarımları ve tanımlayıcı istatistiksel veriler üzerinde bilinçli kararlar veren yöneticiler için geçerlidir.

Kaynak

Farklı işletmeler için metriklerin kullanımı ve çeşitlendirilmesi, çalışanlar ve yöneticiler arasındaki iletişime de bağlıdır. Aynı kurallar, çalışanların ve yöneticilerin tekrarları atma ve doğru amaçlara yönelik stoklama becerileri konusunda da geçerlidir.

Gerçek devam etse de – risk değerlendirmesi ve cesur karar verme, piyasada rekabet edebilmek için her zaman en önemli ihtiyaç olmuştur. Ayrıca, büyük veri yığınlarına erişme ve görselleştirme özgürlüğü de çözümün bir parçası olmaya devam ediyor.

Bununla birlikte, istatistiksel rakamlar, ortalamalar, dağıtım hatları ve medyanları içeren bu veri merkezli kültürü, bazı insanlar için anlamak zor olabilir. İşte bu nedenle, döküm dosyası, mevcut analitik verilere dayanarak hızlı ve sağlam kararlar almak isteyen bireyleri aşırı yüklemez.

Büyüyen veri kültürü genişlerken, hesaplamalı karar verme, veri toplamaya duyulan güvene daha fazla bağımlı hale geldi.

Veri Boru Hatları ve Görsel Estetiğin Rolü

İşlevsel sürecin yanı sıra, boru hatları, bir insan zihninin doğru paralelleştirme, görüntüleme ve tasarlama yoluyla algılayabileceği en iyi görsel analizi oluşturmalıdır. Katmanlı bir görselleştirme, tüm sürecin nihai hedefi olarak tamamlanır. Ve bu sadece kullanıcıların değil, pazarlamacıların da lehine.

Aynı kurallar iletişimin canlılığı için de geçerlidir. İnsanlar arasında temel alt ton kalıplarını ve değer tanımayı harekete geçiremezse, karmaşık bir sinir ağı yapmanın ve trend modellerini vurgulamanın anlamı ne olabilir?

Elbette, işletmeler basit ölçümler yürütebilir veya gelişmiş analitik modellerle gidebilir; insanlar kapsamlı analiz için arayüzde gezinebildiği ve anlayabildiği sürece. Benzer şekilde, kodlanmış her bir ardışık düzen arasındaki boşluk, kullanıcıların kendi gereksinimlerine göre belirli değişiklikler yapabilmeleri için dar olmalıdır.

Kesin bir görsel estetik stil olmadığını fark etmek isteyebilirsiniz. Değişikliklere, revizyonlara, yeniden keşfedilmeye ve yeni büyüleyici trendlere bağlanmaya ihtiyacı var. Bu korelasyon, sadece izlemenin nasıl tüm farkı yaratabileceğini anlayan kodlayıcılar için neredeyse aşikardır.

Veri Hattının Faydaları

• Basit ve Etkili

Veri boru hatları karmaşık bir altyapıya ve işleme sürecine sahip olsa da, kullanımı ve navigasyonu oldukça basittir. Benzer şekilde, bir veri hattı oluşturmanın öğrenme süreci, dosyaları okumak ve yazmak için (JVM) Java Sanal Makinesi dilinin yaygın uygulamasıyla gerçekleştirilebilir.

Dekoratör kalıbının altında yatan amaç ise basitleştirilmiş bir işlemi sağlam bir işleme dönüştürmektir. Programcılar, borulama verileri söz konusu olduğunda erişim kolaylığını herkesten daha çok takdir eder.

• Uygulamalarla Uyumluluk

Veri ardışık düzenlerinin gömülü yapısı, hem müşteriler hem de dijital pazarlama stratejistleri için kullanımı kolaylaştırır. Uydurma uyumluluğu, yükleme, yapılandırma dosyalarına sahip olma veya bir sunucuya güvenme ihtiyacını önler. Veri hattının küçük boyutunu bir uygulamaya yerleştirerek tam veri erişimine sahip olabilirsiniz.

• Meta Verilerin Esnekliği

Özel alanların ve kayıtların ayrılması, veri hattının verimli özelliklerinden biridir. Meta veriler, verilerin kaynağını , oluşturucuyu , etiketleri , talimatları , yeni değişiklikleri ve görünürlük seçeneklerini izlemenize olanak tanır.

• Dahili Bileşenler

Özelleştirilebilir seçeneğe erişiminiz olsa da, veri işlem hatları, verilerinizi işlem hattına sokmanıza veya hattınızdan çıkarmanıza izin veren yerleşik bileşenlere sahiptir. Yerleşik etkinleştirmeden sonra, akış operatörleri aracılığıyla verilerle çalışmaya başlayabilirsiniz.

Kaynak

• Hızlı Gerçek Zamanlı Veri Segmentasyonu

Verileriniz ister excel dosyası biçiminde, ister çevrimiçi bir sosyal medya platformunda veya uzak bir veritabanında depolanıyor olsun, veri boru hatları, temelde daha büyük akış iş akışının bir parçası olan verileri küçük parçalara ayırabilir.

Ve gerçek zamanlı işlev, verilerinizi işlemek için fazladan zamana ihtiyaç duymaz. Sonuç olarak, bu, eldeki verileri daha kolay işlemeniz ve çıkarmanız için bir kıpırdama odası bırakır.

• Bellek İçi İşleme

Veri ardışık düzenlerinin kullanılabilirliği sayesinde, verilerdeki yeni değişiklikleri bir dosyada, diskte veya rastgele bir veritabanında saklamanız veya kaydetmeniz gerekmez. İşlem hatları, verilerin erişilebilirliğini bir diskte depolamaktan daha hızlı hale getiren bellek içi işlevi kullanır.

Büyük Veri Çağı

' Büyük veri' teriminin kullanımı sıklıkla yanlış kullanılmaktadır. Analitik dünyada son birkaç yılda meydana gelenlerle ilgili daha geniş bir terimdir. Ancak büyük veri entegrasyon araçlarının amacı, büyük ölçüde kapsamlı bir gösterge panosu oluşturmak için olayları ve çok sayıda kaynağı toplamaktır. Şimdi, bu veri analizi yazılımı araçlarıyla sorunsuz gezinme işlevselliğine sahip olmak için mevcut verileri bir araya getirebilir, çoğaltabilir, temizleyebilir, dönüştürebilir ve yeniden oluşturabilirsiniz.

Kaynak

Ayrıca, mevcut araçların çoğu büyük dosyalar, veritabanları, çok sayıda mobil cihaz, IoT'ler, akış hizmetleri ve API'ler ile iletişim kurabilir. Daha sonra, bu iletişim süreci, bulut depolama veya şirket içi yazılımda bir kayıt oluşturur. Kar temizleme analizi , dikiş verileri veya beş tran gibi SaaS ETL araçları, entegrasyonu olabildiğince sorunsuz hale getirmek için ek sürücüler ve eklentilerle birlikte gelir.

Bununla birlikte, karar vericiler bu araçların sadece birer amaç olduğunun farkına varmışlardır. Yapılandırılmamış verileri alma ve saklama amacına hizmet ederler. İşletmeler ise veri boru hatlarının analitik verileri bir araya getirmek için yeni kapılar açmış olabileceğini anlamaya başladılar, ancak mantıklı kararlar verme sorumluluğu hala onlara ait.

Son düşünceler

Veri ardışık düzenlerinin teknolojik üstünlüğü, dönüşüm yeteneğine sahip daha büyük veri kesimlerini barındırmak için artmaya devam edecek. Bununla birlikte, veri boru hatlarının fütüristik eğilimi, neredeyse on yıl önce olduğu kadar hayati önem taşıyor. İyi izlenen bir veri hattı için yeni bir süreç her zaman ufuktadır. Ve bu kusursuz tasarım, uyumluluk, performans verimliliği, daha yüksek ölçeklenebilirlik ve çekici tasarım elde etme ihtiyacı kesinlikle iyileştirme yönünde ilerliyor.

‍

Improvado, pazarlamacılar için 1 numaralı veri hattı çözümüdür. 150'den fazla farklı pazarlama platformundan verileri çıkarmak, dönüştürmek ve bir BI aracı veya veri ambarı gibi herhangi bir nihai hedefe yüklemek için kullanılan bir ETL aracı. Daha fazlasını buradan öğrenin.

‍

Bizim önerimiz:

2022 İçin En İyi Pazarlama Analitiği Araçları ve Yazılımına Göz Atın

Kurumsal İşletmelerin 2021'de Deneyebileceği En İyi 14 ETL Aracı

Snowflake'den Tableau'ya Veriler Nasıl Kolaylaştırılır [İki Kolay Yol]

‍

‍

‍