मल्टी-टेनेंट SaaS में एम्बेडेड एनालिटिक्स के लिए डेटा लेक्स की शक्ति को अनलॉक करना

एनालिटिक्स को अधिकतम जानकारी निकालनी चाहिए, है न? ऐसा करने के लिए, आपको सभी प्रासंगिक डेटा तक पूरी पहुँच की आवश्यकता होगी।

एनालिटिक्स डेटा को अंतर्दृष्टि में बदलने की प्रक्रिया है। व्यवसायों को अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए बेहतर निर्णय लेने में मदद करने के लिए उपयोग के मामलों की कोई कमी नहीं है। इन उद्देश्यों में अक्सर ग्राहक संतुष्टि में सुधार, राजस्व में वृद्धि और लागत में कमी शामिल होती है।

जब SaaS प्रदाता अपने अनुप्रयोगों में एनालिटिक्स को एम्बेड करते हैं, तो वे उपयोगकर्ताओं को जो मूल्य प्रदान करते हैं, वह केवल बढ़ता है। आखिरकार, उपयोगकर्ता अनुभव और ग्राहक संतुष्टि को बढ़ाना प्रतिधारण की कुंजी है।

लेकिन अधिकतर SaaS कंपनियां डेटा लेक का उपयोग क्यों नहीं करतीं?

इतने सारे लोग पारंपरिक डेटा वेयरहाउस का उपयोग करने पर क्यों जोर देते हैं जो बेहद महंगा है?

आइये इसका पता लगाएं।

डेटा लेक क्या है?

डेटा लेक सभी प्रकार के डेटा को उसके मूल, असंरचित रूप में संग्रहित करने के लिए एक केंद्रीय भंडारण स्थल है।

पारंपरिक डेटा वेयरहाउस के विपरीत, डेटा झीलें संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा को ग्रहण, संग्रहीत और संसाधित कर सकती हैं।

के अनुसार, "डेटा वेयरहाउस डेटा को संरचित प्रारूप में संग्रहीत करता है। यह एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस के लिए प्रीप्रोसेस्ड डेटा का एक केंद्रीय भंडार है। दूसरी ओर, डेटा लेक कच्चे डेटा और असंरचित डेटा के लिए एक केंद्रीय भंडार है। आप पहले डेटा स्टोर कर सकते हैं और बाद में उसे प्रोसेस कर सकते हैं।"

डेटा लेक के लाभ

डेटा लेक मुख्य रूप से परिचालन प्रणालियों से प्राप्त कच्चे डेटा का भंडार है। डेटा लेक डेटा की मात्रा को उसके कच्चे प्रारूप के करीब रखता है। फिर, हम डेटा को सस्ते में ऐसे प्रारूप में सूचीबद्ध और संग्रहीत करते हैं जिसे अन्य सिस्टम आसानी से उपयोग कर सकें।

AWS लिखता है कि डेटा लेक निम्नलिखित विश्लेषण के लिए उपयुक्त है:

• मशीन लर्निंग / एआई प्रशिक्षण
• डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक
• खोजपूर्ण विश्लेषण
• डेटा खोज
• स्ट्रीमिंग
• परिचालन/उन्नत विश्लेषण
• बड़ा डेटा विश्लेषण
• डेटा प्रोफाइलिंग

क्या डेटा लेक्स स्केलेबल हैं?

हां। AWS नोट करता है कि डेटा लेक, "आपको किसी भी पैमाने पर कोई भी डेटा संग्रहीत करने की अनुमति देता है।"

डेटा झीलें विभिन्न डेटा प्रकारों को संभाल सकती हैं, जैसे संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित। ये अक्सर निम्न से उत्पन्न होते हैं:

• डेटाबेस
• फ़ाइलें
• लॉग
• सामाजिक मीडिया

डेटा लेक स्टोरेज कितना लचीला है?

गवर्नेंस सूट और डेटा कैटलॉग प्रदाता ओवलएज, डेटा लेक की । “डेटा लेक विविध स्रोतों से बहु-संरचित डेटा संग्रहीत कर सकता है।

डेटा लेक में निम्नलिखित संग्रहित किया जा सकता है:

• लॉग

• एक्सएमएल

• मल्टी-मीडिया

• सेंसर डेटा

• द्विआधारी

• सामाजिक डेटा

• बात करना

• लोगों का डेटा

  
  

ओवलएज एनालिटिक्स के लिए इस पर विस्तार से बात करता है। वे कहते हैं कि डेटा को एक विशिष्ट प्रारूप में रखने की आवश्यकता एक बाधा है। "हैडोप डेटा लेक आपको स्कीमा-मुक्त होने की अनुमति देता है, या आप एक ही डेटा के लिए कई स्कीमा परिभाषित कर सकते हैं। संक्षेप में, यह आपको स्कीमा को डेटा से अलग करने में सक्षम बनाता है, जो एनालिटिक्स के लिए बहुत बढ़िया है।

डेटा लेक का उपयोग करने में कितना खर्च आता है?

एम्बेडेड एनालिटिक्स उपयोग मामलों के लिए डेटा लेक आमतौर पर डेटा वेयरहाउस की तुलना में अधिक लागत प्रभावी होते हैं।

स्नोफ्लेक जैसे डेटा वेयरहाउस की लागत अक्सर समवर्ती क्वेरी के कारण नियंत्रण से बाहर हो जाती है। SaaS प्लेटफ़ॉर्म पर कंप्यूट की मांग आंतरिक एनालिटिक्स फ़ंक्शन से अलग होती है।

लागत भी कम है क्योंकि:

• डेटा झीलों के निर्माण में कम प्रयास की आवश्यकता होती है

• बहुत कम विलंबता है

• डेटा विश्लेषण का समर्थन कर सकते हैं

  
  

स्कीमा और फ़िल्टरिंग की आवश्यकता के बिना, भंडारण लागत डेटा वेयरहाउसिंग की तुलना में कम हो सकती है।

डाटा वेयरहाउस क्या है?

डेटा वेयरहाउस मुख्य रूप से अपस्ट्रीम सिस्टम से रूपांतरित, क्यूरेटेड और मॉडल किए गए डेटा का डेटा स्टोर है। डेटा वेयरहाउस एक संरचित डेटा प्रारूप का उपयोग करते हैं।

हमारे ब्लॉग में, हमने मल्टी-टेनेंट एनालिटिक्स के लिए के बीच अंतर पर चर्चा की। डेटा इंजीनियर की भूमिका में डेटा लेक को डेटा वेयरहाउस में बदलना शामिल है। यह प्रक्रिया उसी तरह है जैसे तैरता हुआ कैपीबारा अपने वातावरण के अनुकूल ढल जाता है। फिर बेबी कैपीबारा डेटा वैज्ञानिक एनालिटिक्स कर सकता है।

डेटा वेयरहाउस के लाभ

डेटा वेयरहाउस संरचित डेटा के लिए अनुकूलित हैं

डेटा वेयरहाउस डेटा भंडारण के लिए संरचित या संबंधपरक डेटा प्रारूप का उपयोग करते हैं।

डेटा वेयरहाउस बनाने में भी अधिक समय लगता है और कच्चे डेटा तक कम पहुँच प्रदान करता है। हालाँकि, चूँकि डेटा को क्यूरेशन की आवश्यकता होती है, इसलिए यह आम तौर पर डेटा विश्लेषण के लिए अधिक सुरक्षित, अधिक उत्पादक स्थान होता है।

जैसा कि , "डेटा लेक और वेयरहाउस दोनों में असीमित डेटा स्रोत हो सकते हैं। हालाँकि, डेटा वेयरहाउसिंग के लिए आपको डेटा को सहेजने से पहले अपनी स्कीमा डिज़ाइन करने की आवश्यकता होती है। आप सिस्टम में केवल संरचित डेटा ही लोड कर सकते हैं।"

AWS ने इस पर विस्तार से बताया कि "इसके विपरीत, डेटा लेक के लिए ऐसी कोई आवश्यकता नहीं है। वे असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा, जैसे वेब सर्वर लॉग, क्लिकस्ट्रीम, सोशल मीडिया और सेंसर डेटा स्टोर कर सकते हैं।"

एकल किरायेदार / आंतरिक विश्लेषण के लिए अच्छा

वेयरहाउस में संरचित डेटा उपयोगकर्ताओं को तेज़ क्वेरी प्रदर्शन के कारण जल्दी से रिपोर्ट बनाने में मदद करता है। यह डेटा की मात्रा और कंप्यूट संसाधन आवंटन पर निर्भर करता है।

डेटाब्रिक्स , "डेटा वेयरहाउस पॉइंट-ऑफ़-सेल सिस्टम, इन्वेंट्री मैनेजमेंट सिस्टम या मार्केटिंग या बिक्री डेटाबेस जैसे ऑपरेशनल सिस्टम से अपलोड किए गए व्यावसायिक डेटा का तेज़ी से और आसानी से विश्लेषण करना संभव बनाते हैं। डेटा ऑपरेशनल डेटा स्टोर से गुज़र सकता है और रिपोर्टिंग के लिए डेटा वेयरहाउस में इस्तेमाल किए जाने से पहले डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए डेटा क्लींजिंग की आवश्यकता होती है।"

डेटा वेयरहाउस की चुनौतियाँ

वे मल्टी-टेनेंट के लिए तैयार नहीं हैं

अधिकांश डेटा वेयरहाउस बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करते हैं, लेकिन आमतौर पर मल्टी-टेनेंट एनालिटिक्स के लिए नहीं।

यदि आप अपने मल्टी-टेनेंट एनालिटिक्स को पावर देने के लिए डेटा वेयरहाउस का उपयोग करते हैं, तो उचित दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है। स्नोफ्लेक और रेडशिफ्ट डेटा को व्यवस्थित करने और संग्रहीत करने के लिए उपयोगी हैं। हालाँकि, जब कई टेनेंट से डेटा का विश्लेषण करने की बात आती है तो वे चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं।

मल्टी-टेनेंट एनालिटिक्स के लिए डेटा वेयरहाउस को पहले से ही महत्वपूर्ण मॉडलिंग और इंजीनियरिंग की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप लागत काफी अधिक होती है । उपयोगकर्ता अनुमतियों को लागू करने के लिए सिमेंटिक लेयर की पूरी कमी का उल्लेख नहीं किया गया है।

मल्टी-टेनेंट सुरक्षा तर्क का अभाव

मल्टी-टेनेंट SaaS ऐप्स में डेटा सुरक्षित रखना कठिन हो सकता है। खासकर तब जब चार्ट को सीधे डेटा वेयरहाउस से जोड़ा जाता है।

डेटा प्रबंधन और शासन के लिए कस्टम-विकसित मिडलवेयर की आवश्यकता होती है। यह मेटाटेबल टेबल, उपयोगकर्ता एक्सेस नियंत्रण और एक सिमेंटिक लेयर के रूप में मौजूद है जो डेटा सुरक्षा को व्यवस्थित करता है।

अपने डेटा वेयरहाउस से कनेक्ट करने के लिए एक और सिमेंटिक लेयर बनाने की आवश्यकता होती है। यह घटक आपके फ्रंट-एंड वेब एप्लिकेशन मल्टी-टेनेंट लॉजिक को डेटा वेयरहाउस लॉजिक में वापस ट्रांसलेट करेगा। दुर्भाग्य से, यह प्रक्रिया विशेष रूप से बोझिल हो सकती है।

स्नोफ्लेक ने मल्टी-टेनेंट एनालिटिक्स के लिए डेटा वेयरहाउस डिज़ाइन करने के लिए तीन पैटर्न का वर्णन किया है। वे , "मल्टी-टेनेंट टेबल (MTT) किसी एप्लिकेशन द्वारा समर्थित टेनेंट की संख्या के संदर्भ में सबसे अधिक स्केलेबल डिज़ाइन पैटर्न है।

यह दृष्टिकोण लाखों टेनेंट वाले ऐप्स का समर्थन करता है। स्नोफ्लेक के भीतर इसका आर्किटेक्चर सरल है। सरलता मायने रखती है क्योंकि ऑब्जेक्ट स्प्रॉल समय के साथ असंख्य ऑब्जेक्ट्स को मैनेज करना मुश्किल बना देता है।”

महंगी कम्प्यूटिंग लागत

जब डेटा वेयरहाउस आपके मल्टी-टेनेंट एनालिटिक्स को शक्ति प्रदान करता है, तो चल रही लागतें भी अधिक हो सकती हैं।

मल्टी-टेनेंट प्लेटफॉर्म के साथ प्रति-क्वेरी शुल्क का कम्प्यूट व्यय तेजी से बढ़ता है।

यह विशेष रूप से स्नोफ्लेक डेटा क्लाउड के साथ एक समस्या है। सार्वजनिक क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर की तरह ही, बढ़ते उपयोग के साथ लागत में वृद्धि होना तर्कसंगत है। दुर्भाग्य से, अक्सर आपके अतिरिक्त मूल्य के सटीक अनुपात के बजाय घातीय होता है। [हमारे प्रयास करें]

स्केलेबिलिटी एक और चुनौती है

आपका SaaS विश्लेषण लगभग सभी के लिए तुरंत उपलब्ध होना चाहिए।

यह संभावना नहीं है कि आपके पास बहुत ज़्यादा मात्रा में निष्क्रिय समय होगा। जब आपके उपयोगकर्ता आपके एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं तो उन्हें ज़्यादा मूल्य मिलता है। ज़्यादा उपयोग का मतलब ज़्यादा राजस्व और ग्राहक प्रतिधारण होना चाहिए।

SaaS विक्रेताओं को यह सुनिश्चित करने के लिए काम करना चाहिए कि डेटा वेयरहाउस किरायेदारों की वृद्धि के साथ सुचारू रूप से बढ़े ।

मल्टी-टेनेंट SaaS एप्लिकेशन में एम्बेडेड एनालिटिक्स के लिए डेटा लेक बेहतर क्यों है?

ऐसे कुछ तरीके हैं जिनसे डेटा लेक मल्टी-टेनेंट SaaS ऐप में एम्बेडेड एनालिटिक्स के लिए सबसे अच्छा विकल्प है।

1) मल्टी-टेनेंट डेटा लेक स्केलिंग अनुप्रयोगों को सरल बनाते हैं

भंडारण, गणना और प्रशासन ओवरहेड को साझा बुनियादी ढांचे में समेकित करने से उपयोगकर्ता आधार बढ़ने पर प्रदाताओं और किरायेदार ग्राहकों दोनों के लिए लागत में काफी कमी आती है।

हालाँकि, संसाधन क्लस्टर का सही आकार होना महत्वपूर्ण है। SaaS टेनेंट बेस के भीतर समवर्ती मांगें वास्तविक हैं।

डेटा झीलें किरायेदार डेटा अलगाव के लिए भी फायदेमंद हैं। किरायेदारों द्वारा एक ही इंस्टेंस तक पहुँचने के साथ, सख्त पहुँच नियंत्रण अन्य किरायेदारों के डेटा में दृश्यता को रोकते हैं।

2) विविध डेटा प्रारूपों को संभालना

डेटा के प्रकार बढ़ रहे हैं। SaaS प्लेटफ़ॉर्म के उत्पाद नेता बेहतर एनालिटिक्स प्रदान करना चाहते हैं, लेकिन उनका डेटा वेयरहाउस अक्सर उन्हें पीछे धकेलता है।

डेटा झीलें एनालिटिक्स के विकल्प खोलती हैं। जब अर्ध-संरचित डेटा चलन में होता है, तो MongoDB जैसे डेटाबेस को डेटा झील में संग्रहीत करना आसान हो जाता है।

असंरचित डेटा विकल्पों के साथ, आप ग्राहक सेवा उपयोग मामलों के लिए पाठ विश्लेषण भी प्रदान कर सकते हैं।

3) एकाधिक किरायेदारों के लिए मापनीयता

महत्वपूर्ण विकास प्रयास के बिना डेटा वेयरहाउस को आसानी से मल्टी-टेनेंसी के लिए तैयार नहीं किया जा सकता।

डेटा वेयरहाउस के साथ मल्टी-टेनेंसी हासिल करने के लिए, आपको अतिरिक्त बुनियादी ढांचे का निर्माण करना होगा। डेटाबेस और उपयोगकर्ता-सामना करने वाले एप्लिकेशन के बीच तार्किक प्रक्रियाएँ मौजूद होती हैं जिन्हें इंजीनियरिंग टीमों को खुद ही बनाना होता है।

4) डेटा अलगाव और सुरक्षा

डेटा वेयरहाउस को मल्टी-टेनेंट वातावरण में पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा के साथ संघर्ष करना पड़ता है।

प्रत्येक डेटा वेयरहाउस समाधान को डेटा के टेनेंट-स्तर पृथक्करण को सुरक्षित करने के लिए अतिरिक्त प्रयासों की आवश्यकता होती है। यह चुनौती उपयोगकर्ता-स्तरीय पहुँच नियंत्रण के साथ मिलकर काम करती है।

5) लागत लाभ

डेटा लेक ज़्यादा आसानी से स्केल आउट हो जाते हैं और उन्हें कम कंप्यूट की ज़रूरत होती है। यही एक महत्वपूर्ण कारण है कि हम अपने संचालित करते हैं।

डेटा स्ट्रीमिंग के अग्रणी कॉनफ्लुएंट , "डेटा झीलें लागत में सबसे कुशल हैं क्योंकि यह अपने कच्चे रूप में संग्रहीत होती हैं, जबकि डेटा वेयरहाउस विश्लेषण के लिए संग्रहीत किए जाने वाले डेटा को संसाधित करने और तैयार करने के लिए बहुत अधिक भंडारण लेते हैं।"

डेटा लेक को लागू करने की चुनौतियाँ

1) कुशल संसाधन

सॉफ्टवेयर इंजीनियर डेटा इंजीनियर नहीं होते।

यदि आप स्वयं निर्माण कर रहे हैं, तो आपको के लिए डेटा लेक को ठीक से स्केल करने के लिए डेटा इंजीनियर की आवश्यकता होगी। स्केलिंग सॉफ़्टवेयर एनालिटिक्स क्वेरीज़ को स्केल करने से अलग है।

डेटा इंजीनियरिंग में डेटा इकट्ठा करने, संग्रहीत करने और उसका विश्लेषण करने के लिए सिस्टम बनाना शामिल है, खासकर बड़े पैमाने पर। एक डेटा इंजीनियर संगठनों को उपयोगी जानकारी प्राप्त करने के लिए डेटा एकत्र करने और प्रबंधित करने में मदद करता है। वे डेटा को एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के लिए प्रारूपों में भी परिवर्तित करते हैं।

क्यूआरवे डेटा इंजीनियरों की आवश्यकता को समाप्त करता है । और निश्चित रूप से, डेटा इंजीनियरों की आवश्यकता को समाप्त करने से लागत कम हो जाती है और बाजार में समय कम हो जाता है।

2) मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण

विभिन्न स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करने के लिए, SaaS प्रदाताओं को स्वतंत्र डेटा पाइपलाइनों का निर्माण करना होगा।

के लिए Qrvey इसे भी समाप्त कर देता है।

Qrvey का उपयोग करने वाली SaaS कंपनियों को एनालिटिक्स बनाने और लॉन्च करने के लिए डेटा इंजीनियरों की सहायता की आवश्यकता नहीं होती है। अन्यथा, टीमें प्रत्येक स्रोत के लिए एक अलग डेटा पाइपलाइन और ETL प्रक्रिया का निर्माण करती हैं।

क्यूर्वे एक एकीकृत डेटा पाइपलाइन के साथ टर्नकी डेटा प्रबंधन परत के साथ इस चुनौती का समाधान करता है जो निम्नलिखित प्रदान करता है:

• किसी भी डेटा प्रकार को ग्रहण करने के लिए एकल API
• सामान्य डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस के लिए पूर्व-निर्मित डेटा कनेक्टर
• परिवर्तन नियम इंजन
• स्केल और सुरक्षा आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित एक डेटा लेक जिसमें आवश्यकता पड़ने पर मल्टी-टेनेंसी शामिल है

डेटा लेक मल्टी-टेनेंट एनालिटिक्स का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

स्पष्ट डेटा रणनीति को परिभाषित करना

कोई भी संगठन जो विश्लेषण उत्पन्न करना चाहता है, उसके पास डेटा रणनीति होनी चाहिए।

, “एक दीर्घकालिक योजना जो किसी संगठन की सूचना परिसंपत्तियों के प्रबंधन के लिए आवश्यक प्रौद्योगिकी, प्रक्रियाओं, लोगों और नियमों को परिभाषित करती है।”

यह अक्सर आपकी अपेक्षा से कहीं अधिक चुनौतीपूर्ण होता है।

कई संगठन सोचते हैं कि उनका डेटा साफ है, जैसे लोग सोचते हैं कि उनका स्मार्टफोन साफ है। हालाँकि, दोनों ही अक्सर से भरे होते हैं!

डेटा क्लीनिंग एक डेटासेट के भीतर डेटा को ठीक करने की प्रक्रिया है। आम तौर पर देखी जाने वाली समस्याएं गलत, दूषित, गलत तरीके से स्वरूपित या अपूर्ण डेटा हैं।

कई डेटा स्रोतों को मिलाते समय डुप्लिकेट डेटा एक विशेष चिंता का विषय है। यदि गलत लेबलिंग होती है, तो यह विशेष रूप से समस्याग्रस्त है। वास्तविक समय में डेटा के साथ एक और भी बड़ी समस्या है।

डेटाबेस स्केलेबिलिटी एक और ऐसा क्षेत्र है जहाँ आशावाद अक्सर निराधार होता है। DesignGurus.io , "SQL डेटाबेस को क्षैतिज रूप से स्केल करना एक जटिल कार्य है जो तकनीकी बाधाओं से भरा हुआ है।"

ऐसा कौन चाहता है?

डेटा सुरक्षा और प्रशासन का कार्यान्वयन

SaaS प्रदाता उपयोगकर्ताओं को कुछ सुविधाओं तक पहुँच नियंत्रित करने की अनुमति दे सकते हैं। ऐड-ऑन मॉड्यूल के लिए अतिरिक्त शुल्क वसूलने के लिए पहुँच को नियंत्रित करना आवश्यक है।

स्वयं-सेवा विश्लेषण क्षमता प्रदान करते समय, आपकी डेटा रणनीति में सुरक्षा नियंत्रण शामिल होना चाहिए।

उदाहरण के लिए, अधिकांश SaaS एप्लिकेशन अलग-अलग सुविधाएँ प्रदान करने के लिए उपयोगकर्ता स्तरों का उपयोग करते हैं। टेनेंट "एडमिन" सभी डेटा देख सकते हैं। इसके विपरीत, निचले स्तर के उपयोगकर्ताओं को केवल आंशिक पहुँच मिलती है। इस अंतर का मतलब है कि सभी चार्ट और चार्ट बिल्डरों को इन स्तरों का सम्मान करना चाहिए।

यदि आपका डेटा आपके क्लाउड वातावरण से बाहर चला जाता है, तो डेटा सुरक्षा बनाए रखना भी जटिल और चुनौतीपूर्ण होता है। जब BI विक्रेता आपसे अपना डेटा उनके क्लाउड पर भेजने की मांग करते हैं, तो यह एक अनावश्यक सुरक्षा जोखिम पैदा करता है।

इसके विपरीत, Qrvey जैसे स्व-होस्टेड समाधान के साथ, आपका डेटा कभी भी आपके क्लाउड वातावरण से बाहर नहीं जाता है। आपका विश्लेषण पूरी तरह से आपके वातावरण के अंदर चल सकता है, आपकी सुरक्षा नीतियों को पहले से ही लागू कर सकता है। यह SaaS अनुप्रयोगों के लिए इष्टतम है। यह आपके समाधान को न केवल सुरक्षित बनाता है बल्कि इसे स्थापित करना, विकसित करना, परीक्षण करना और तैनात करना आसान और तेज़ बनाता है।

क्यूर्वे को पता है कि एनालिटिक्स डेटा से शुरू होता है

"एनालिटिक्स" शब्द सुनते ही मन में रंगीन डैशबोर्ड की छवि उभर सकती है, जो विभिन्न प्रकार के ग्राफ को सुव्यवस्थित ढंग से प्रदर्शित करते हैं।

यह अंतिम चरण है, लेकिन इसकी शुरुआत डेटा से होती है।

ऐसा इसलिए है क्योंकि हम समझते हैं कि विश्लेषण डेटा से शुरू होता है, इसलिए Qrvey ने डेटा लेक के उपयोग पर ध्यान केंद्रित किया।

हमने SaaS कंपनियों के लिए मल्टी-टेनेंट एनालिटिक्स के लिए विशेष रूप से एक एम्बेडेड एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म बनाया है। इसका लक्ष्य सॉफ़्टवेयर उत्पाद टीमों को कम समय में बेहतर एनालिटिक्स देने में मदद करना है, साथ ही पैसे भी बचाना है।

लेकिन इसकी शुरुआत डेटा से होती है।

क्यूआरवी विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए लचीले डेटा एकीकरण विकल्प प्रदान करता है। यह मौजूदा डेटाबेस से लाइव कनेक्शन और इसके बिल्ट-इन डेटा लेक में डेटा को इनजेस्ट करने दोनों की अनुमति देता है।

यह क्लाउड डेटा लेक दृष्टिकोण जटिल एनालिटिक्स क्वेरीज़ के लिए प्रदर्शन और लागत-दक्षता को अनुकूलित करता है। इसके अतिरिक्त, सिस्टम अंतर्ग्रहण के दौरान डेटा को स्वचालित रूप से सामान्यीकृत करता है ताकि यह मल्टी-टेनेंट विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए तैयार हो।

क्यूर्वे सामान्य डेटाबेस और डेटा वेयरहाउस जैसे रेडशिफ्ट, स्नोफ्लेक, मोंगोडीबी, पोस्टग्रेस आदि से कनेक्शन का समर्थन करता है।

हम रीयल-टाइम डेटा पुशिंग के लिए एक इनजेस्ट एपीआई भी प्रदान करते हैं। यह JSON और जैसे अर्ध-संरचित डेटा का समर्थन करता है।

इसके अतिरिक्त, S3 बकेट जैसे क्लाउड स्टोरेज से डेटा और दस्तावेज़, टेक्स्ट और छवियों जैसे असंरचित डेटा को अंतर्ग्रहण करना संभव है।

Qrvey में डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन को बिल्ट-इन फ़ीचर के रूप में शामिल किया गया है, जिससे अलग-अलग ETL सेवाओं की ज़रूरत खत्म हो जाती है। Qrvey के साथ, अब समर्पित डेटा इंजीनियरों की कोई ज़रूरत नहीं है।

आइए हम आपको दिखाएं कि कैसे हम आपको कम सॉफ्टवेयर बनाते हुए ग्राहकों को अधिक मूल्य प्रदान करने में सक्षम बनाते हैं।