Comment iDBQuery aide-t-il un ingénieur data ?

Les ingénieurs data sont le goulot d'étranglement de toute question qui n'a pas encore de pipeline. iDBQuery supprime une grande part de cet arriéré en fédérant les sources sur place et en répondant directement aux questions, de sorte que toute demande ponctuelle n'exige pas une tâche ETL.

Façons dont un ingénieur data utilise iDBQuery : - Les décomptes de lignes correspondent-ils entre la table Postgres source et sa copie dans l'entrepôt après le chargement de la nuit dernière ? - Quelle est la distribution des valeurs nulles dans cette table nouvellement ingérée ? - Joins l'API d'événements à la table clients et montre les inscriptions par formule.

Comme iDBQuery interroge sur place et construit un seul modèle vivant à travers MySQL, Postgres, MongoDB, entrepôts, fichiers et API REST, vous pouvez valider une migration, profiler une nouvelle source ou répondre à une question inter-systèmes sans d'abord monter un pipeline. Il rédige le SQL et cite chaque chiffre jusqu'à sa ligne source, de sorte qu'un contrôle de réconciliation est auditable plutôt qu'une requête écrite à la main à laquelle vous devez faire confiance.

Ceci est complémentaire de votre véritable infrastructure : les pipelines et l'entrepôt que vous construisez pour l'analytique de production comptent toujours. iDBQuery couvre la couche exploratoire et ponctuelle, de sorte qu'une demande de données ponctuelle ne devient pas un ticket de deux jours, et que les utilisateurs métier peuvent se servir eux-mêmes pour les questions simples au lieu de tout router par l'ingénierie.

Le résultat : une file de demandes plus courte, une validation de données plus rapide, et davantage de votre temps consacré à une infrastructure durable plutôt qu'à des extractions ponctuelles.