التحول الذكي للبيانات: لماذا يُعد تكامل Avrio مع dbt قفزة إلى الأمام لفرق البيانات

في عالم البيانات، السرعة والثقة هما الأساس. لا تستطيع الشركات الانتظار لساعات أو أيام حتى تصبح بياناتها صالحة للاستخدام. فهي بحاجة إلى مسارات تحويل تواكب تطورات العمل، وتقدم نتائج متسقة، مع الحفاظ على الشفافية. لسنوات، ساعدت أداة بناء البيانات (dbt) الفرق على إضفاء الهيكلية والاختبار والوضوح على عمليات التحويل القائمة على SQL. ولكن حتى مع استخدام أداة بناء البيانات (dbt)، غالبًا ما اعتمدت عملية التحويل على افتراض محدود: أن بياناتك موجودة بالفعل في مستودع بيانات. في الواقع، نادرًا ما يكون هذا هو الحال.

في معظم المؤسسات، تُوزّع البيانات عبر منصات سحابية، وأنظمة قديمة، وقواعد بيانات علائقية، وتطبيقات لا تُزامن آنيًا، أو لا يُمكنها ذلك. وللاستفادة من تقنية dbt في هذه البيئات، اضطرت الفرق إلى الاعتماد على أنابيب ETL التقليدية لجمع كل شيء معًا. وهذا يؤدي إلى مزيد من التعقيد، وتكرارات أبطأ، وانقطاع متزايد بين أنظمة المصدر والنماذج التي تعتمد عليها.

هذه هي المشكلة التي يهدف تكامل Avrio وdbt إلى حلها.

يقدم Avrio بديلاً فعالاً لنموذج "الاستخراج-التحويل-التحميل". فبدلاً من إجبارك على نقل بياناتك إلى موقع مركزي، يتيح لك Avrio الاستعلام عن البيانات افتراضيًا عبر الأنظمة، دون الحاجة إلى تكرارها . هذا يعني أن البيانات تبقى في مكانها الحالي - سواءً في Snowflake أو PostgreSQL أو SQL Server - مع إمكانية نمذجتها واستكشافها وتحليلها آنيًا. لمعرفة المزيد عن أساليب معالجة البيانات المختلفة للتكامل والمزامنة عبر منتجات البيانات الحديثة، اقرأ مدونتنا هنا .

الآن، مع تكامل dbt ، يمتد هذا المفهوم نفسه ليشمل التحويلات. فبدلاً من تحويل ما هو موجود بالفعل في مستودع بياناتك فقط، يمكنك الآن تشغيل نماذج dbt مباشرةً على قواعد بياناتك المصدرية من خلال منصة Avrio. لا تكتفي هذه النماذج بإنشاء عروض أو تجريدات للقراءة فقط، بل يمكنها تنفيذ عمليات DML (إدراج، تحديث، حذف) على البيانات الأساسية. هذا يُمكّن من بناء منطق تحويل قابل لإعادة الاستخدام والاختبار يعمل في المصدر ، دون تكرار أو تأخير أو تحويلات.

تكلفة التعقيد في تحويلات البيانات

دعونا نلقي نظرة على التحديات الشائعة التي تواجه فرق البيانات عند محاولة توسيع نطاق جهود تحويل البيانات.

أولاً، هناك مشكلة التكلفة العامة لخط الأنابيب . غالباً ما تقضي الفرق وقتاً أطول في بناء وصيانة مهام استخراج وتحويل وتحميل البيانات مقارنةً بتحليلها الفعلي. إذا كانت هناك حاجة لتحويل بيانات من خمسة مصادر باستخدام dbt، فيجب أولاً نسخها إلى مستودع مركزي، مما يؤدي إلى تأخيرات ومخاطر وتكاليف تشغيلية.

ثانيًا، بعد مركزية البيانات، لا تزال هناك فجوة في الرؤية . كيف يمكنك تتبع مصدر مقياس ما؟ كيف تعرف أي تحويل أدى إلى تناقض؟ تعتمد معظم الفرق إما على معرفة غير موثقة أو تحتفظ بوثائق غير دقيقة خارج أدواتها.

هنا يكمن التميز الحقيقي لتكامل Avrio-dbt. فبفضل إمكانية تحويل البيانات مباشرةً، تُلغي الاعتماد على عمليات ETL المكلفة والهشة. وبما أن Avrio تلتقط تلقائيًا البيانات الوصفية لكل تحويل ، فإن هذه التغييرات مرئية بالكامل في ميزة Lineage من Avrio ، مما يوفر عرضًا فوريًا وقابلًا للتدقيق لكل خطوة في تدفق بياناتك.

سلسلة البيانات المضمنة: تعرف على ما تغير ولماذا

من أهم جوانب هذا التكامل هو كيفية دمج منطق التحويل والحوكمة في مكان واحد. في كل مرة يتم فيها تنفيذ نموذج dbt على Avrio، سواءً كان ذلك لإجراء تحديث على جدول إنتاج أو لإثراء عرض للتحليل، يلتقط Avrio السياق الكامل لتلك العملية.

ويتضمن ذلك تفاصيل مثل:

• الجداول المصدرية المعنية
• تم تطبيق منطق التحويل
• نموذج الإخراج أو الجدول الذي تم إنشاؤه أو تحديثه
• المستخدم أو الخدمة التي أدت إلى التغيير

تُعرض هذه المعلومات بعد ذلك في واجهة Avrio التفاعلية، مما يمنح أصحاب المصلحة في جميع أنحاء الشركة فهمًا واضحًا ودقيقًا لكيفية تدفق البيانات وتطورها. بالنسبة للعديد من المؤسسات، وخاصةً تلك العاملة في القطاعات الخاضعة للتنظيم، يُعد هذا متطلبًا أساسيًا للامتثال وجودة البيانات والثقة.

سير العمل الذي يريده فريق البيانات الخاص بك بالفعل

يُتيح التكامل أيضًا دورات تكرار أسرع لفرق التحليلات والهندسة. ولأنك لم تعد بحاجة لنقل البيانات قبل العمل عليها، يمكنك تطوير نماذج dbt واختبارها في مكانها، مقارنةً ببيانات حقيقية، في الوقت الفعلي.

على سبيل المثال، إذا كنت تُنشئ نموذجًا لتجزئة العملاء استنادًا إلى سلوك المستخدم المُخزّن عبر قواعد بيانات متعددة، فعادةً ما تبدأ العملية بإدخال البيانات إلى المستودع، ثم بناء نماذج dbt ونشرها لتحويلها. بعد التحقق من صحتها، تُعاد كتابة البيانات المُحسّنة إلى أنظمة الوجهة. قد تستغرق هذه العملية أيامًا بسهولة. بفضل عمل Avrio وdbt معًا، يُمكنك كتابة هذا النموذج مرة واحدة، وتطبيقه مباشرةً على جداول المصدر ذات الصلة - بغض النظر عن مكان تخزينها - وعرض النتائج فورًا. وبما أن Avrio يتتبع كل عملية تحويل من هذه العمليات في محرك Lineage الخاص به، فإن فريقك بأكمله لديه رؤية واضحة لكيفية استخلاص هذه الشرائح.

يجعل هذا النوع من النمذجة المباشرة، إلى جانب الحوكمة القوية والقدرة على المراقبة، عمليات البيانات الخاصة بك أكثر مرونة وموثوقية وأسهل في التوسع.

أدوات أقل، تحكم أكبر

تتمحور العديد من الابتكارات الأكثر إثارةً في مجال البيانات اليوم حول تقليل الاحتكاك، أي إزالة طبقات التعقيد التي تُبطئ عملية الفهم وتزيد من المخاطر. ويُعدّ تكامل Avrio-dbt مثالاً رائعاً على تطبيق هذا المبدأ عملياً.

ما زلت تستخدم الأدوات التي يعرفها فريقك - SQL، وdbt، والنماذج المُتحكم بها - ولكنك تقوم بذلك ضمن منصة تُزيل العوائق التقليدية. لا حاجة لاستخراج وتحويل وتحميل البيانات، ولا مزامنة ذهابًا وإيابًا، ولا تسلسل غير واضح. إنه تحويل موثوق للبيانات إلى حيث تنتمي.

التطبيقات في العالم الحقيقي

يعمل تكامل Avrio-dbt على تعزيز القيمة عبر مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام حيث تكون المرونة والدقة والحوكمة أمرًا بالغ الأهمية.

الاعتراف بالإيرادات والتسويات المالية

في فرق التمويل، السرعة والدقة أمران أساسيان. بفضل تكامل Avrio-dbt، يمكن للشركات تطبيق منطق الاعتراف بالإيرادات مباشرةً على قواعد بيانات المعاملات باستخدام نماذج dbt. تتيح هذه التحويلات تعديل الأرقام المالية بناءً على حالات الدفع المُحدثة، أو شروط العقد، أو حدود الاستخدام، كل ذلك دون الاعتماد على مهام الدفعات الليلية. يظهر كل تعديل في عرض التسلسل الهرمي من Avrio، مما يجعل عمليات التدقيق والتسويات أسهل وأسرع، ويمكن تتبعها بالكامل.

نمذجة سلوك العملاء عبر الأنظمة الموزعة

تستطيع فرق التسويق وتحليلات المنتجات نمذجة أنماط سلوك المستخدمين عبر الأنظمة - مثل تحليلات الويب في BigQuery وسجلات المعاملات في PostgreSQL - دون الحاجة إلى جمع كل شيء في مستودع واحد. باستخدام dbt من خلال Avrio، يمكنهم إنشاء منطق موحد لتجزئة العملاء يعمل تلقائيًا على كل نظام ويرسل تغذية راجعة إلى محركات التخصيص في الوقت الفعلي. وبفضل نظام Lineage المدمج، يمكن لأصحاب المصلحة في الأعمال فهم كيفية تحديد الشرائح، حتى عبر الأنظمة.

بياناتك، منطقك، منصة موحدة واحدة

في عالم تتزايد فيه أحجام البيانات بشكل هائل وترتفع فيه التوقعات أكثر من أي وقت مضى، لا تحتاج فرق البيانات إلى أدوات قوية فحسب، بل تحتاج أيضًا إلى سير عمل مترابطة ومتماسكة قادرة على النمو معها. يُحقق تكامل Avrio وdbt هذا الوعد بتمكين الفرق من العمل بذكاء أكبر، لا بجهد أكبر. من خلال تمكين التحويلات القائمة على DML مباشرةً على قواعد بياناتك باستخدام منصة Avrio وإبراز هذه التغييرات داخل نظام Lineage، يُقدم هذا التكامل ميزة فريدة: تجربة تحويل موحدة تجمع بين المرونة والشفافية والحوكمة في مكان واحد.

إنه لا يُسرّع عملية التحوّل فحسب، بل يجعلها أكثر ذكاءً.

لمعرفة كيفية عمله، احجز عرضًا توضيحيًا اليوم