وقتی صحبت از داده کاوی می شود، شرکت ها اغلب با چالش های منحصر به فردی مواجه می شوند. با حجم و دامنه وسیعی از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند، آنها به سمت انبارهای داده سازمانی (EDWs) جذب می‌شوند که در خواندن داده‌ها بسیار خوب عمل می‌کنند، اما در دریافت مجموعه‌های داده جدید چندان خوب نیستند.
در نتیجه زمان ارزیابی کاهش می یابد و تاخیرهای غیرضروری ایجاد می شود. این امر به ویژه زمانی مشکل ساز می شود که متخصصان حوزه نیاز دارند تصمیمات روشن و روشنگری را به سرعت اتخاذ کنند.
BI مدرن برای همه با کاهش زمان بین دریافت داده و اطلاعاتی که تولید می کند شروع می شود. این به یک رویکرد جدید در معماری داده نیاز دارد – رویکردی که مالکیت داده را غیرمتمرکز می کند و قدرت بیشتری را در دست متخصصان حوزه قرار می دهد. این امر مستلزم آن است که سختی و اصطکاک که بسیاری از فرآیندهای داده قدیمی ما را شامل می شود، کاهش یافته و حذف شود.
بیشتر این سختی و اصطکاک نتیجه مشکلاتی است که از مصرف داده ها در مقیاس ناشی می شود. مهندسان داده در صورت لزوم می توانند با مشکلی مواجه شوند که با ساخت پایگاه های داده همراه باشند. علاوه بر این، پس‌لاگ‌ها می‌توانند از پردازش و پاک‌سازی داده‌هایی که از منابع مختلف می‌آیند، تشکیل شوند.
برای شرکت‌هایی با انواع سیستم‌های قدیمی و مدرن، مجموعه داده‌ها ممکن است نیاز به نوشتن و آزمایش ادغام‌های جدید برای تغذیه داده‌ها به EDW داشته باشند. در تلاش برای مدیریت منابع محدود بدون به خطر انداختن کیفیت، مهندسان داده فرآیندهایی را توسعه داده‌اند که کندتر از آنچه بسیاری از متخصصان در این زمینه می‌خواهند اجرا می‌شوند.
یک EDW مانند Snowflake برای ذخیره تمام داده های یک سازمان از منابع سراسر کسب و کار طراحی شده است. برای شرکت‌هایی که به Snowflake روی می‌آورند، هنگام انجام این انتقال و هنگام تلاش برای به دست آوردن بیشترین ارزش از داده‌ها، باید چندین چیز را در نظر گرفت. چالش‌ها از کدها و منطق کسب‌وکار و همچنین ساختار حجم‌های کاری ناشی می‌شوند. این فرآیند پیچیده، کند و (به طور بالقوه) گران است.
خبر خوب این است که لازم نیست اینطور باشد. ادغام عمیق Domo با Snowflake ترکیبی از سرعت یکپارچه‌سازی داده‌های Domo و معماری قوی EDW Snowflake را امکان‌پذیر می‌سازد که با ویژگی‌هایی مانند ابزارهای راه‌اندازی که معماری ورودی موجود شما را تکمیل می‌کنند و کتابخانه‌ای با بیش از 1000 اتصال دهنده و API ممکن می‌شود.
هنگامی که Domo و Snowflake با هم استفاده می‌شوند، داده‌ها سریع‌تر جذب می‌شوند و تصمیم‌گیرندگان به احتمال زیاد به داده‌های مورد نیاز خود در زمان نیاز دسترسی خواهند داشت. بسیاری از استحکام و اصطکاک که مشخصه مدل داده‌های قدیمی است را می‌توان حذف کرد.
برای اینکه شرکت‌ها از یک کانال داده یکپارچه مدرن استفاده کنند، باید در مورد نحوه عملکرد معماری داده متفاوت فکر کنند. اما آنها واقعاً مجبور نخواهند شد من ایجاد می کنم این معماری، همه به این دلیل است که Domo و Snowflake یکپارچگی پویا ایجاد کرده‌اند که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بیشترین بهره را از سرمایه‌گذاری‌های EDW خود ببرند.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مزایای استفاده از Domo و Snowflake با هم، منتظر پست‌های دو و سه در این مجموعه باشید یا هم‌اکنون کاغذ سفید Accelerating Data Lifecycle ما را دانلود کنید. برای دیدن بازی Domo for Snowflake، اینجا را کلیک کنید.