- एनालिटिक्स इंजीनियर विभिन्न डेटा silo को जोड़कर एकीकृत view तैयार कर सकते हैं
→ Data Unification के लिए No Code ML टूल
- इसकी ज़रूरत क्यों है?
→ वास्तविक डेटा में एक ही ग्राहक के लिए कई रिकॉर्ड मौजूद होते हैं
→ हर रिकॉर्ड single/multi सिस्टम में बंटा होता है, इसलिए डेटा बढ़ने पर ग्राहक विश्लेषण कठिन हो जाता है
→ ELT में T पर बहुत मेहनत लगती है, और dbt जैसे टूल इसे सफलतापूर्वक संभालते हैं
→ तेज़ और स्केलेबल तरीके से, प्रमुख business object के लिए extract या load से पहले "Single Source of Truth बनाना ज़रूरी" है
- उपयोगी केस
→ कई सिस्टम में मौजूद ग्राहकों का एकीकृत/विश्वसनीय view तैयार करना
→ AML/KYC जैसे बड़े पैमाने के entity verification
→ deduplication और डेटा quality
→ डेटा silo का विलय
→ बाहरी source data का enrichment
- समर्थित source
→ Snowflake, Cassandra, S3, Azure, Elastic, प्रमुख RDMBS और Spark-supported data source
→ Parquet, Avro, JSON, XLSX, CSV, TSV जैसी फ़ाइलें भी समर्थित हैं
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