Snowflaken materiaaliset näkymät ratkaisevat monia perinteisten näkymien haasteita, kuten suorituskyvyn heikkenemistä ja käsittelyvirheiden riskejä. Materiaalinen näkymä on eräänlainen "esilaskettu" näkymä, joka luodaan alkuperäisestä taulusta. Toisin kuin tavallisissa näkymissä, materiaaliset näkymät tarjoavat paremman suorituskyvyn, koska ne tallentavat laskennallisesti raskaita kyselyiden tuloksia taulukoiksi, joita voidaan käyttää suoraan ilman, että laskentaa tarvitsisi suorittaa joka kerta. Snowflake huolehtii tämän tyyppisten näkymien automaattisesta ylläpidosta, mikä takaa niiden ajantasaisuuden ja vähentää manuaalisen huollon tarvetta.

Tietokannan rakenteessa materialisoidut näkymät poikkeavat tavallisista näkymistä erityisesti siinä, että ne tarjoavat nopean pääsyn suuriin tietomääriin, jotka sisältävät monimutkaisia laskelmia tai aggregaatteja. Tämä on erityisen hyödyllistä suurille datalähteille, joissa laskentatehtävät voivat olla aikaa vieviä ja vaativia. Esimerkiksi puolistrukturoitu data, kuten JSON tai Avro, voi olla haastavaa käsitellä, mutta materiaaliset näkymät optimoivat tätä prosessia, koska laskentatulokset tallennetaan valmiiksi ja niitä voi käyttää suoraan ilman uudelleenlaskentaa.

Kun vertaamme perinteistä näkymää ja materiaalisia näkymiä, voidaan todeta, että viimeksi mainitut tarjoavat selkeitä etuja suorituskyvyn ja virheiden minimoimisen suhteen. Erityisesti, koska Snowflake huolehtii taulujen taustapalveluista, päivittäminen tapahtuu automaattisesti perustavanlaatuisissa tauluissa tehtyjen muutosten jälkeen. Tämä prosessi on sekä tehokkaampi että vähemmän virhealtis verrattuna manuaalisesti ylläpidettävien materiaalisesti näkymien hallintaan sovellustasolla.

Tällaiset näkymät tarjoavat myös merkittäviä etuja tietoturvassa, sillä ne mahdollistavat tietojen käsittelyn ja jakamisen turvallisesti ilman tarvetta siirtää tai kopioida dataa. Näin ollen materiaalisoidut näkymät vähentävät tietojen monistamisen riskejä ja varmistavat, että käyttäjät saavat aina ajantasaiset ja oikeat tiedot.

Kun tarkastellaan materiaalisten näkymien etuja ja niiden eroja tavallisiin näkymiin verrattuna, voidaan korostaa useita keskeisiä piirteitä. Yksi tärkeimmistä on, että materiaalinen näkymä säästää huomattavasti aikaa ja resursseja, koska kyselyiden tuloksia ei tarvitse laskea uudelleen joka kerta. Tämä on erityisen tärkeää organisaatioille, jotka käsittelevät suuria määriä tietoa ja joissa suorituskyvyn optimointi on elintärkeää.

Tärkeää on myös ymmärtää, että vaikka materiaaliset näkymät tarjoavat merkittäviä etuja suorituskyvyn suhteen, ne eivät ole täysin "ilmaisia". Niiden ylläpito vaatii tiettyjä resursseja, ja on tärkeää arvioida, milloin niiden käyttö on perusteltua. Jos taulu on hyvin pieni tai kyselyt eivät ole kovin raskaita, perinteinen näkymä voi olla riittävä ratkaisu.

Lopuksi, kun puhutaan materiaalisten näkymien käytöstä, on hyvä ymmärtää myös niiden vaikutus datan jakamiseen ja käytettävyyteen. Snowflake tarjoaa ainutlaatuisen lähestymistavan tietojen jakamiseen ilman, että dataa siirretään fyysisesti toiseen paikkaan. Tämä poistaa perinteisten ETL-prosessien tarpeen ja parantaa datan eheyttä ja turvallisuutta. Datan jakaminen Snowflakessa tapahtuu nimeltä määritettyjen "share object" -objektien avulla, jotka mahdollistavat tarkasti määritellyn pääsyn tietokannan objekteihin, kuten tauluihin, näkymiin tai käyttäjien määrittämiin funktioihin.

Snowflaken jakamismekanismi perustuu myös siihen, että kuluttajat voivat käyttää dataa ilman, että heidän tarvitsee huolehtia datan kopioimisesta tai liikkumisesta. Tällä tavoin Snowflake tarjoaa erittäin joustavan ja turvallisen tavan jakaa tietoa eri organisaatioiden välillä.

Tietojen jakamisen ja materiaalisten näkymien hallinta yhdistettynä Snowflaken tarjoamiin automaattisiin päivitystoimintoihin mahdollistaa entistä paremman tietojen hyödyntämisen ja sujuvamman yhteistyön eri käyttäjien ja organisaatioiden välillä.

Kuinka suunnitella nykyaikainen analytiikkaratkaisu Snowflaken avulla

Nykyaikaisessa liiketoiminnassa analytiikka on keskeinen tekijä päätöksenteon ja liiketoiminta-arvon tuottamisessa. Organisaatiot ymmärtävät, että data on arvokas voimavara ja ne ovat valmiita investoimaan pilvipohjaisiin ratkaisuihin, kuten Snowflake, jotka tarjoavat skaalautuvuutta ja turvallisuutta. Snowflake itsessään on vain osa kokonaisratkaisua. Se toimii organisaation keskeisenä datavarastona ja mahdollistaa vahvan pääsyn dataan, mutta pelkkä Snowflake ei riitä. Rakentaminen oikean analytiikkaratkaisun ympärille vaatii lisäksi muita elementtejä, kuten dataintegraatiotyökaluja, liiketoimintatiedon (BI) työkaluja ja datamallinnustyökaluja.

Nykyaikaisen analytiikkaratkaisun arkkitehtuuriin kuuluu useita kerroksia. Ensimmäinen kerros on lähdekerros, joka kattaa kaikki organisaation käytettävissä olevat tietolähteet. Tämä voi olla kaikkea, kuten transaktiotietokantoja, tiedostoja, NoSQL-tietokantoja, liiketoimintasovelluksia, ulkoisia API:ta ja sensoreita. Seuraavaksi tulee tallennuskerros, joka on ratkaisun ydin. Täällä dataa tallennetaan ja käsitellään analyysia, tiedon löydön tai päätöksenteon tueksi. Snowflake toimii tässä kerroksessa pilvipohjaisena datavarastona, joka tukee sekä eräajojen (batch) että reaaliaikaisen (streaming) datan lataamista.

Analytiikkaratkaisun seuraava osa on pääsynhallintakerros, joka ei ole tekninen, mutta sen päätavoitteena on tarjota liiketoimintakäyttäjille pääsy dataan. Tällöin he voivat hyödyntää BI-työkaluja ja SQL-kyselyitä analysoidakseen dataa ja luodakseen liiketoimintatietoa. Koko arkkitehtuurin täydentävät AI/ML-kerros, joka on omistettu koneoppimiselle, generatiiviselle tekoälylle ja datatieteelle, sekä ominaisuuskauppa (Feature Store), joka on erillinen datamartti koneoppimiselle. Liiketoimintatiedon työkaluja, kuten Tableau, käytetään usein tämän kerroksen kanssa, ja ne yhdistyvät Snowflakeen käyttäjien näkökulmasta.

Tietojen integrointi- ja analysointivaiheessa data siirtyy eri lähteistä ja transformoidaan ennen tallennusta. Tähän käytetään usein ETL- tai ELT-työkaluja. Matillion ETL on yksi esimerkki, joka integroituu saumattomasti Snowflakeen. Matillion tarjoaa visuaalisen käyttöliittymän, jossa kehittäjät voivat helposti luoda datavirtoja vetämällä ja pudottamalla komponentteja. Tämä työkalu nopeuttaa kehitystä ja tarjoaa monia valmiita yhteyksiä eri sovelluksiin, kuten Salesforceen, Mailchimpiin ja Facebookiin.

Erilaiset tiedonlatausmetodit, kuten eräajot (batch processing) ja reaaliaikainen tiedonsiirto (streaming), ovat myös keskeisiä elementtejä nykyaikaisessa analytiikkaratkaisussa. Eräajoa käytetään tavallisesti silloin, kun dataa ladataan tietyin aikarajoin, esimerkiksi kerran päivässä. Reaaliaikainen tiedonsiirto taas mahdollistaa datan jatkuvan siirtämisen, mikä on tarpeen, jos päätöksenteko perustuu reaaliaikaisiin tietoihin, kuten sensoreiden tuottamaan dataan.

Snowflake tarjoaa laajan kumppaniekosysteemin, joka mahdollistaa erilaisten analytiikkatyökalujen ja -ratkaisujen integroinnin. Sen Partner Connect -ominaisuus helpottaa kolmannen osapuolen työkalujen, kuten Tableau, käyttöä ja liittämistä Snowflakeen. Snowflake tarjoaa myös natiivien ajureiden, kuten JDBC:n ja ODBC:n, avulla mahdollisuuden liittää ulkopuolisia työkaluja.

Hyvin rakennettu analytiikkaratkaisu hyödyntää modernia pilviteknologiaa ja skaalautuvia työkaluja. Matillion ETL ja Tableau ovat esimerkkejä työkaluista, jotka yhdessä Snowflaken kanssa tarjoavat vahvan perustan liiketoiminnan analysoimiselle ja tiedon hyödyntämiselle. Näiden työkalujen avulla voidaan luoda tehokkaita ratkaisuita, jotka täyttävät liiketoimintavaatimukset ja palvelutason sopimukset (SLA).

Tietojen lataaminen ja muokkaaminen Matillionin avulla on yksinkertaista, ja se integroituu helposti Snowflakeen. Käyttöliittymä mahdollistaa nopean työskentelyn, ja se sopii erityisesti käyttäjille, jotka haluavat nopeuttaa tietojen lataus- ja muokkausprosessia ilman syvällistä koodaustaitoa. Tämä on erityisen tärkeää, kun pyritään nopeaan aikarajaan ja tehokkuuteen.

Erityisesti nykyaikaisessa analytiikkaratkaisussa on tärkeää ymmärtää, että vaikka Snowflake tarjoaa loistavan alustan datan säilytykselle ja analysoinnille, sen täydentäminen oikeilla työkaluilla, kuten ETL- ja BI-ratkaisuilla, on avain menestyksekkään ratkaisun luomiseen. Snowflaken kyky yhdistää pilvitekniikka ja monenlaisten datan käsittely mahdollistaa organisaatioille arvokkaiden liiketoimintatietojen saamisen, mutta se vaatii huolellista suunnittelua ja työkalujen integrointia.

Kuinka luoda moderni analytiikkaratkaisu Snowflakella ja Matillionilla?

Matillionin käyttöliittymässä työskentely keskittyy suurelta osin selaimeen, ja sama pätee myös Snowflakeen. Matillionin ETL-web-käyttöliittymässä on useita keskeisiä elementtejä, jotka helpottavat tietojen muokkaamista ja siirtämistä eri lähteistä analyysikäyttöön. Keskeinen osa Matillionin työkalupakettia on sen kyky luoda ja hallita ETL-pipelines, joiden avulla voidaan käsitellä suuria määriä tietoa eri lähteistä, kuten S3-varastoista, ja ladata ne Snowflake-tietovarastoon.

Pipelines-paneeli esittelee kaikki orkestrointi- ja muunnospipeline-tiedostot, joita projektissa käytetään. Tärkeä osa työskentelyä on myös komponenttipaneeli, jossa näkyvät saatavilla olevat komponentit, kuten liitännäiset ja virtalogiikka. Schema-paneeli puolestaan tarjoaa pääsyn tietokannan skeemoihin, mikä on keskeinen elementti tiedon muokkaamisessa ja rakenteen suunnittelussa. Pipeline-pohjaisten projektien hallintaan liittyy myös muuttujapaneeli, joka näyttää kaikki projektin muuttujat ja parametrit, joita voidaan käyttää työn muokkaamisessa.

Matillionin käyttöliittymän sydän on sen Designer-työtila, jossa kaikki komponentit vedetään, järjestetään ja liitetään toisiinsa, luoden siten dynaamisen työnkulun. Yhteydet eri osioiden ja elementtien välillä mahdollistavat monimutkaisempien ja dynaamisempien analyysivaiheiden rakentamisen. Projektin tiedot, kuten ympäristö, haara ja valitut asetukset, näkyvät työtilan yläosassa, mikä auttaa hallitsemaan projektin eri osia.

Kun ETL-prosessi on valmis, työ jatkuu Snowflake-web-käyttöliittymän kautta, jossa voidaan tarkistaa Matillionin luomat uudet objektit. Snowflake-hallintaliittymä tarjoaa selkeän näkymän luotuihin tauluihin ja muihin tietoihin, joita voidaan käyttää lisäämään uusia analyysejä tai luomaan lisäraportteja.

Tyypillisessä työskentelyprosessissa Matillion luo aluksi tarvittavat taulut ja lataa tiedot varastosta, kuten S3:sta tai Blob Storage:sta, staging-tauluihin. Tämän jälkeen se suorittaa tarvittavat muunnosvaiheet, kuten semirakenteisten tietojen muuntamisen taulukkotyyppiseksi dataksi ja lataamisen tietovarastoon, missä tiedot voidaan myöhemmin analysoida tai raportoida. Tässä prosessissa käytetään usein valmiiksi rakennettuja liitännäisiä, jotka säästävät aikaa ja vaivannäköä.

Erityisesti markkinointianalytiikassa käytetään paljon eri sosiaalisen median alustojen dataa, kuten Facebookista, Twitteristä ja YouTubesta, jotka voidaan liittää suoraan Matillionin liitännäisten avulla. Laadukkaan ratkaisun rakentamisessa tärkeää on myös tietomallin suunnittelu, jonka pohjalta tietoja voidaan kysellä tehokkaasti. Esimerkiksi Data Vaultin tai ulottuvan mallinnuksen käyttäminen voi auttaa luomaan skaalautuvia ja joustavia ratkaisuja, jotka soveltuvat monenlaisiin analyysitarpeisiin.

Tietomallinnuksen lisäksi on tärkeää ottaa huomioon työkalut, jotka tekevät tiedon tarkastelusta ja analysoinnista helpompaa. Yksi parhaista työkaluista tähän tarkoitukseen on Tableau, joka on monien analyytikkojen ja liiketoiminta-ammattilaisten suosima visualisointialusta. Tableau tarjoaa helpon tavan luoda visuaalisia raportteja ja analyysipaneeleita vetämällä ja pudottamalla komponentteja käyttöliittymässä.

Tableau'n ja Snowflaken yhdistäminen mahdollistaa tehokkaan ja joustavan tiedon analysoinnin, ja sen avulla liiketoiminta-ammattilaiset voivat tehdä itsepalveluanalyysejä ilman, että heidän tarvitsee olla teknisesti suuntautuneita. Tableau tukee sekä live-yhteyksiä että datan poimintaa, ja Snowflake vastaa suurten tietomäärien käsittelystä, kun taas Tableau keskittyy visualisointiin ja raportointiin.

Erityisesti suurten datamäärien analysoinnissa live-yhteys on suositeltavaa, sillä silloin Snowflake huolehtii laskennasta, ja Tableau vain näyttää tulokset. Tämä on avain suurten datakokonaisuuksien analysoinnissa, sillä se mahdollistaa joustavan ja skaalautuvan tavan käsitellä dataa.

Kun yhdistetään Snowflake ja Tableau, syntyy tehokas ja monipuolinen analytiikkaratkaisu, joka tukee liiketoimintaa ja mahdollistaa tietoon perustuvien päätösten tekemisen. Snowflake tarjoaa skaalautuvan ja turvallisen alustan datan säilyttämiseen, kun taas Tableau mahdollistaa tämän datan visuaalisen esittämisen ja analysoinnin helppokäyttöisellä tavalla.

Miten rakentaa tehokas dbt-ympäristö Snowflakessa ja Metabasessa

Kun alat kehittää malleja dbt:llä (Data Build Tool), yksi ensimmäisistä askeleista on varmistaa, että yhteys Snowflakeen on toimiva. Tähän tarvitaan oikea dbt-profiili, jossa on määritelty SNOWFLAKE_ACCOUNT -muuttuja. Tämä arvo on tärkeä, koska se mahdollistaa yhteyden Snowflake-ympäristöösi. Esimerkiksi meidän tapauksessamme tämä muuttuja on määritelty muodossa ah459331.east-us-2.azure. Yhteyden tarkistamiseksi voit käyttää dbt:n debug-komentoa. Jos kaikki tarkistukset menevät läpi onnistuneesti, tulosteessa lukee "All checks passed!", mikä tarkoittaa, että voit alkaa kehittää dbt-malleja turvallisesti.

Yksi dbt:n etuja on sen mahdollisuus työskennellä paikallisessa kehitysympäristössä. Tämä mahdollistaa sen, että voit jakaa tuotanto- ja kehitysympäristöt helposti. Kehityksessä työskenteleminen ei riskeeraa tuotantoympäristön rikkoutumista. Tämä on mahdollista, koska ympäristöt on määritelty profiles.yml-tiedostossa.

Kun yhteys on testattu, seuraava askel on ajaa dbt:n deps-komento, joka asentaa kaikki dbt-paketit packages.yml-tiedostosta. Dbt-hubista löytyy monia hyödyllisiä paketteja, jotka voivat auttaa kehitystyössä. Dbt-projektit koostuvat tyypillisesti useista tasoista, ja voit hyödyntää esimerkiksi Medallion-arkkitehtuuria, jossa on kolme alatasoa: bronze, silver ja gold. Meidän esimerkissämme määrittelimme kaksi tasoa Snowflake-varastoon: stg, joka toimii välimuistina, ja business, joka sisältää faktatauluja. Tämä kansiorakenne on luotu meidän mukavuudeksemme ja sen on sovittava dbt-projektin dbt_project.yml-tiedoston kanssa.

Valitsimme malliemme materiaalisoitumismuodoksi view, mikä tarkoittaa, että Snowflake luo näkymiä tietojen käsittelyyn. On kuitenkin mahdollista käyttää myös tauluja, ja tuotantoympäristössä käytämme usein inkrementaalisia malleja, jotta vältetään kalliit tiedon uudelleenlataukset. Kun haluat ajaa kaikki mallit ja vastaavat datatestit, voit käyttää dbt build -komentoa. Vaihtoehtoisesti voit ajaa vain mallit dbt run -komennolla tai vain testit dbt test -komennolla. Jos haluat ajaa tietyn mallin, käytä komentoa dbt run --select.

Dbt:n toiminta perustuu SQL-koodin luomiseen ja suorittamiseen Snowflake-ympäristössä. Dbt on SQL-pohjainen kehitysympäristö, joka mahdollistaa liiketoimintalogiikan muuntamisen SQL-malleiksi, joissa on riippuvuudet, datatestit ja dokumentaatio. Dbt ei kuitenkaan itse tee raskasta työtä, vaan se luo SQL-komentoja, jotka voidaan tarkistaa kansion target alta tai tarkastella lokitiedostoissa, kuten dbt.log.

Kun mallit on kehitetty ja testattu, on aika ottaa käyttöön Metabase BI-työkalu ja yhdistää se Snowflakeen käyttämällä samaa dbt-käyttäjää. Metabase on suosittu BI-työkalu, joka mahdollistaa tietovarastojen käsittelyn ja SQL-kyselyjen kirjoittamisen selaimessa. Se eroaa työkaluista kuten Tableau, sillä Metabasessa jokaiselle visualisointielementille kirjoitetaan SQL-kysely, joka yhdistetään myöhemmin koontinäytöksi. Metabase tarjoaa sekä maksullisen että ilmaisen version, ja se on erinomainen työkalu pienille yrityksille tai täydentävä työkalu muihin BI-ratkaisuihin, kuten Tableauhun tai Lookeriin.

Metabase voidaan asentaa konttiin, joka voidaan isännöidä esimerkiksi AWS:n Elastic Container Service -palvelussa tai Azure Kubernetes Servicessä. Jos haluat ottaa Metabasen käyttöön, se vaatii Docker Desktop -sovelluksen ja seuraavat komennot:

bash
docker pull metabase/metabase:latest
docker run -d -p 3000:3000 --name metabase metabase/metabase

Sen jälkeen voit avata Metabasen selaimessa osoitteessa http://localhost:3000, rekisteröityä ja liittää Snowflake-tietovaraston samalla dbt-käyttäjällä, joka on määritelty aiemmin.

Metabase mahdollistaa datan tarkastelun, visualisointien luomisen ja niiden yhdistämisen koontinäytöksiin suoraan selaimessa. Sen käyttöliittymä tarjoaa myös mahdollisuuden suodattaa ja määrittää parametreja itsepalvelu-BI:n toteuttamiseksi. Lisäksi Metabase tarjoaa API-rajapinnan, joka mahdollistaa raporttien automatisoinnin ETL-työkaluista, jolloin voit lähettää dataa tai visualisointeja sähköposteihin tai viestintäkanaviin.

Lopuksi, on tärkeää muistaa, että dbt-koodin kehittämisessä voidaan hyödyntää ohjelmistokehityksen parhaita käytäntöjä, kuten versionhallintaa, jatkuvaa integraatiota (CI/CD), konttiteknologiaa, yksikkötestejä ja muita. Dbt:n koodit ja moduulit tallennetaan yleensä git-versionhallintaan. Työskentelyn alussa on hyvä luoda oma kehityshaara, kuten git checkout feature/new-dbt-model, ja tehdä tarvittavat muutokset tai lisäykset. Kun työ on valmis, koodi tulee sitoa ja työntää tarkistettavaksi tiimille. Hyvä käytäntö on käyttää pre-commit-työkaluja koodin tarkistamiseen ennen jakamista tiimille. Pre-commit auttaa varmistamaan, että koodi täyttää laatuvaatimukset automaattisesti ennen jakamista.

Kun käytät pre-commit-työkaluja, voit varmistaa, että koodisi on selkeää ja virheettömästi muotoiltua. Dbt:n ja Snowflaken kanssa voi käyttää useita erilaisia pre-commit-houkkeja, kuten trailing-whitespace, check-yaml, prettier, flake8, ja dbt-checkpoint, jotka auttavat koodin virheiden estämisessä ja sen formatoinnin parantamisessa.

Jaký dopad má jmenování ženy-diecézní kaplany na obec a jaké postoje to vyvolává?
Proč jsou mladí muži slepí vůči skutečné kráse?
Jak využít technologie Content-Aware v Photoshopu pro efektivní úpravy obrazů