సంక్షిప్త సమాధానం: AI డేటా ఇంజనీర్లను పూర్తిగా భర్తీ చేయదు; ఇది SQL డ్రాఫ్టింగ్, పైప్లైన్ స్కాఫోల్డింగ్, పరీక్షలు మరియు డాక్యుమెంటేషన్ వంటి పునరావృత పనిని ఆటోమేట్ చేస్తుంది. మీ పాత్ర ఎక్కువగా తక్కువ యాజమాన్యం, టికెట్-ఆధారిత పని అయితే, అది మరింత బహిర్గతమవుతుంది; మీరు విశ్వసనీయత, నిర్వచనాలు, పాలన మరియు సంఘటన ప్రతిస్పందనను కలిగి ఉంటే, AI ప్రధానంగా మిమ్మల్ని వేగవంతం చేస్తుంది.
కీలకమైన అంశాలు:
యాజమాన్యం : త్వరగా కోడ్ను రూపొందించడమే కాకుండా, ఫలితాలకు జవాబుదారీతనానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి.
నాణ్యత : పైప్లైన్లు విశ్వసనీయంగా ఉండేలా పరీక్షలు, పరిశీలన సామర్థ్యం మరియు ఒప్పందాలను నిర్మించండి.
పాలన : గోప్యత, యాక్సెస్ నియంత్రణ, నిలుపుదల మరియు ఆడిట్ ట్రైల్స్ను మానవుల యాజమాన్యంలో ఉంచండి.
దుర్వినియోగ నిరోధకత : AI అవుట్పుట్లను చిత్తుప్రతులుగా పరిగణించండి; నమ్మకంగా తప్పులు చేయకుండా ఉండటానికి వాటిని సమీక్షించండి.
పాత్ర మార్పు : బాయిలర్ప్లేట్ టైప్ చేయడానికి తక్కువ సమయం కేటాయించి, మన్నికైన వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి ఎక్కువ సమయం కేటాయించండి.
మీరు డేటా బృందాల చుట్టూ ఐదు నిమిషాల కంటే ఎక్కువ సమయం గడిపినట్లయితే, మీరు ఈ పల్లవిని విన్నారు - కొన్నిసార్లు గుసగుసలాడతారు, కొన్నిసార్లు ప్లాట్ ట్విస్ట్ లాగా సమావేశంలో ప్రారంభించబడతారు: AI డేటా ఇంజనీర్లను భర్తీ చేస్తుందా?
మరియు... నాకు అర్థమైంది. AI SQLని ఉత్పత్తి చేయగలదు, పైప్లైన్లను నిర్మించగలదు, స్టాక్ ట్రేస్లను వివరించగలదు, dbt మోడల్లను డ్రాఫ్ట్ చేయగలదు, వేర్హౌస్ స్కీమాలను కూడా కలవరపెట్టే విశ్వాసంతో సూచించగలదు. SQL కోసం GitHub Copilot dbt మోడల్ల గురించి GitHub Copilot
ఫోర్క్లిఫ్ట్ మోసగించడం నేర్చుకోవడం చూస్తున్నట్లు అనిపిస్తుంది. ఆకట్టుకునేలా, కొంచెం ఆందోళనకరంగా, మరియు మీ ఉద్యోగానికి దాని అర్థం ఏమిటో మీకు పూర్తిగా తెలియదు 😅
కానీ నిజం హెడ్లైన్ కంటే తక్కువగా ఉంది. AI డేటా ఇంజనీరింగ్ను పూర్తిగా మారుస్తోంది. ఇది నిస్తేజంగా, పునరావృతం అయ్యే బిట్లను ఆటోమేట్ చేస్తోంది. ఇది “నాకు ఏమి కావాలో నాకు తెలుసు కానీ సింటాక్స్ గుర్తులేదు” అనే క్షణాలను వేగవంతం చేస్తోంది. ఇది కొత్త రకాల గందరగోళాన్ని కూడా సృష్టిస్తోంది.
కాబట్టి చేతితో ఊపే ఆశావాదం లేదా డూమ్-స్క్రోలింగ్ భయాందోళనలు లేకుండా దానిని సరిగ్గా విప్పుకుందాం.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 రేడియాలజిస్టులను AI భర్తీ చేస్తుందా?
ఇమేజింగ్ AI వర్క్ఫ్లో, ఖచ్చితత్వం మరియు భవిష్యత్తు పాత్రలను ఎలా మారుస్తుంది.
🔗 AI అకౌంటెంట్లను భర్తీ చేస్తుందా?
AI ఏ అకౌంటింగ్ పనులను ఆటోమేట్ చేస్తుందో మరియు మానవీయంగా ఏమి మిగిలి ఉందో చూడండి.
🔗 పెట్టుబడి బ్యాంకర్లను AI భర్తీ చేస్తుందా?
ఒప్పందాలు, పరిశోధన మరియు క్లయింట్ సంబంధాలపై AI ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోండి.
🔗 AI బీమా ఏజెంట్లను భర్తీ చేస్తుందా?
AI అండర్ రైటింగ్, అమ్మకాలు మరియు కస్టమర్ మద్దతును ఎలా మారుస్తుందో తెలుసుకోండి.
“డేటా ఇంజనీర్లను AI భర్తీ చేస్తుంది” అనే ప్రశ్న ఎందుకు మళ్ళీ మళ్ళీ తెరపైకి వస్తుంది 😬
ఈ భయం చాలా నిర్దిష్టమైన స్థానం నుండి వస్తుంది: డేటా ఇంజనీరింగ్లో చాలా పునరావృతమయ్యే పని ఉంటుంది .
-
SQL రాయడం మరియు రీఫ్యాక్టరింగ్ చేయడం
-
అంతర్గ్రహణ స్క్రిప్ట్లను నిర్మించడం
-
ఒక స్కీమా నుండి మరొక స్కీమాకు ఫీల్డ్లను మ్యాపింగ్ చేయడం
-
పరీక్షలు మరియు ప్రాథమిక డాక్యుమెంటేషన్ను సృష్టించడం
-
పైప్లైన్ వైఫల్యాలను డీబగ్గింగ్ చేయడం... ఊహించదగినదే
పునరావృతమయ్యే నమూనాలలో AI అసాధారణంగా మంచిది. మరియు డేటా ఇంజనీరింగ్లో కొంత భాగం సరిగ్గా అదే - నమూనాలపై పేర్చబడిన నమూనాలు. GitHub కోపైలట్ కోడ్ సూచనలు
అలాగే, సాధనాల పర్యావరణ వ్యవస్థ ఇప్పటికే సంక్లిష్టతను "దాచుతోంది":
-
నిర్వహించబడే ELT కనెక్టర్లు Fivetran డాక్స్
-
సర్వర్లెస్ కంప్యూట్ AWS లాంబ్డా (సర్వర్లెస్ కంప్యూట్)
-
ఒక-క్లిక్ గిడ్డంగి ప్రొవిజనింగ్
-
ఆటో-స్కేలింగ్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో డాక్స్
-
డిక్లరేటివ్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ ఫ్రేమ్వర్క్లు dbt అంటే ఏమిటి?
కాబట్టి AI కనిపించినప్పుడు, అది చివరి భాగంలా అనిపించవచ్చు. స్టాక్ ఇప్పటికే వియుక్తంగా ఉంటే, మరియు AI గ్లూ కోడ్ను వ్రాయగలిగితే... ఏమి మిగిలి ఉంది? 🤷
కానీ ఇక్కడ ప్రజలు దాటవేసే విషయం ఏమిటంటే: డేటా ఇంజనీరింగ్ ప్రధానంగా టైపింగ్ కాదు . టైపింగ్ అనేది సులభమైన భాగం. కఠినమైన భాగం ఏమిటంటే అస్పష్టమైన, రాజకీయ, మారుతున్న వ్యాపార వాస్తవికతను నమ్మకమైన వ్యవస్థలా ప్రవర్తించేలా చేయడం.
మరియు AI ఇప్పటికీ ఆ అస్పష్టతతో పోరాడుతోంది. ప్రజలు కూడా కష్టపడుతున్నారు - వారు బాగా మెరుగుపరుస్తున్నారు.
డేటా ఇంజనీర్లు రోజంతా ఏమి చేస్తారు (అగ్లిమమైన నిజం) 🧱
స్పష్టంగా చెప్పాలంటే - “డేటా ఇంజనీర్” అనే ఉద్యోగ శీర్షిక మీరు పూర్తి గణితంతో రాకెట్ ఇంజిన్లను నిర్మిస్తున్నట్లు అనిపిస్తుంది. ఆచరణలో, మీరు నమ్మకాన్ని .
ఒక సాధారణ రోజు తక్కువ “కొత్త అల్గోరిథంలను కనిపెట్టడం” మరియు మరిన్ని:
-
డేటా నిర్వచనాల గురించి అప్స్ట్రీమ్ బృందాలతో చర్చలు జరపడం (బాధాకరమైనది కానీ అవసరం)
-
ఒక మెట్రిక్ ఎందుకు మారిందో (మరియు అది నిజమో కాదో) పరిశోధించడం
-
స్కీమా డ్రిఫ్ట్ను నిర్వహించడం మరియు “అర్ధరాత్రి ఎవరో ఒక కాలమ్ను జోడించారు” ఆశ్చర్యకరమైనవి
-
పైప్లైన్లు స్థిరంగా, తిరిగి పొందగలిగేవిగా, పరిశీలించదగినవిగా ఉండేలా చూసుకోవడం
-
దిగువ విశ్లేషకులు అనుకోకుండా అర్ధంలేని డాష్బోర్డ్లను నిర్మించకుండా ఉండటానికి గార్డ్రెయిల్లను సృష్టించడం
-
మీ గిడ్డంగి డబ్బు కోసం మంటలా మారకుండా ఖర్చులను నిర్వహించడం 🔥
-
యాక్సెస్, ఆడిటింగ్, సమ్మతి, నిలుపుదల విధానాలను భద్రపరచడం GDPR సూత్రాలు (యూరోపియన్ కమిషన్) నిల్వ పరిమితి (ICO)
-
మిమ్మల్ని DM చేయకుండానే ప్రజలు ఉపయోగించగల డేటా ఉత్పత్తులను నిర్మించడం 20 ప్రశ్నలు
ఉద్యోగంలో ఎక్కువ భాగం సామాజిక మరియు కార్యాచరణకు సంబంధించినది:
-
"ఈ టేబుల్ ఎవరిది?"
-
"ఈ నిర్వచనం ఇప్పటికీ చెల్లుబాటు అవుతుందా?"
-
"CRM నకిలీలను ఎందుకు ఎగుమతి చేస్తోంది?"
-
“ఈ మెట్రిక్ ని ఎగ్జిక్యూటివ్ లకు ఇబ్బంది లేకుండా పంపించగలమా?” 😭
AI ఇందులో కొన్ని భాగాలకు సహాయం చేయగలదు, ఖచ్చితంగా. కానీ దాన్ని పూర్తిగా భర్తీ చేయడం... సాగదీయడం.
డేటా ఇంజనీరింగ్ పాత్ర యొక్క బలమైన వెర్షన్ను ఏది చేస్తుంది? ✅
ఈ విభాగం ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే భర్తీ చర్చ సాధారణంగా డేటా ఇంజనీర్లు ప్రధానంగా “పైప్లైన్ బిల్డర్లు” అని ఊహిస్తుంది. అది చెఫ్లు ప్రధానంగా “కూరగాయలు కోయడం” అని భావించడం లాంటిది. ఇది ఉద్యోగంలో భాగం, కానీ అది ఉద్యోగం కాదు.
డేటా ఇంజనీర్ యొక్క బలమైన వెర్షన్ సాధారణంగా వారు వీటిలో చాలా వరకు చేయగలరని అర్థం:
-
మార్పు కోసం డిజైన్
డేటా మారుతుంది. జట్లు మారుతాయి. సాధనాలు మారుతాయి. మంచి ఇంజనీర్ వాస్తవికత తుమ్మిన ప్రతిసారీ కూలిపోని వ్యవస్థలను నిర్మిస్తాడు 🤧 -
ఒప్పందాలు మరియు అంచనాలను నిర్వచించండి
“కస్టమర్” అంటే ఏమిటి? “యాక్టివ్” అంటే ఏమిటి? వరుస ఆలస్యంగా వచ్చినప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది? ఫ్యాన్సీ కోడ్ కంటే ఒప్పందాలు గందరగోళాన్ని నివారిస్తాయి. ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS) ODCS (GitHub) -
ప్రతిదానిలోనూ పరిశీలన సామర్థ్యాన్ని నిర్మించండి
“అది అమలు అయిందా” అని మాత్రమే కాదు, “సరిగ్గా అమలు అయిందా.” తాజాదనం, వాల్యూమ్ క్రమరాహిత్యాలు, శూన్య విస్ఫోటనాలు, పంపిణీ మార్పులు. డేటా పరిశీలన (డైనట్రాస్) డేటా పరిశీలన అంటే ఏమిటి? -
వంటి పెద్దల వంటి ట్రేడ్ఆఫ్లను చేయండి
. పరిపూర్ణ పైప్లైన్ లేదు, మీరు జీవించగల పైప్లైన్లు మాత్రమే ఉన్నాయి. -
వ్యాపార అవసరాలను మన్నికైన వ్యవస్థలుగా మార్చండి
ప్రజలు కొలమానాల కోసం అడుగుతారు, కానీ వారికి కావలసింది డేటా ఉత్పత్తి. AI కోడ్ను రూపొందించగలదు, కానీ అది వ్యాపార ల్యాండ్మైన్లను మాయాజాలంగా తెలుసుకోలేదు. -
డేటాను నిశ్శబ్దంగా ఉంచండి
డేటా ప్లాట్ఫామ్కు అత్యున్నత ప్రశంస ఏమిటంటే ఎవరూ దాని గురించి మాట్లాడరు. సంఘటనలు లేని డేటా మంచి డేటా. ప్లంబింగ్ లాగా. అది విఫలమైనప్పుడు మాత్రమే మీరు దానిని గమనించవచ్చు 🚽
మీరు ఈ పనులు చేస్తుంటే, “AI డేటా ఇంజనీర్లను భర్తీ చేస్తుందా?” ... కొంచెం తప్పుగా వినిపిస్తుంది. AI యాజమాన్యాన్ని కాదు, పనులను .
AI ఇప్పటికే డేటా ఇంజనీర్లకు సహాయం చేస్తోంది (మరియు ఇది నిజంగా గొప్పది) 🤖✨
AI అంటే కేవలం మార్కెటింగ్ మాత్రమే కాదు. బాగా ఉపయోగించినట్లయితే, ఇది చట్టబద్ధమైన శక్తి గుణకం.
1) వేగవంతమైన SQL మరియు పరివర్తన పని
-
కాంప్లెక్స్ జాయిన్లను రూపొందించడం
-
మీరు ఆలోచించకూడని విండో ఫంక్షన్లను వ్రాయడం
-
సాదా భాషా తర్కాన్ని ప్రశ్న అస్థిపంజరాలుగా మార్చడం
-
SQL కోసం GitHub Copilotలో చదవగలిగే CTEలలోకి అగ్లీ క్వెరీలను రీఫ్యాక్టరింగ్ చేయడం
ఇది చాలా పెద్దది ఎందుకంటే ఇది "ఖాళీ పేజీ" ప్రభావాన్ని తగ్గిస్తుంది. మీరు ఇంకా ధృవీకరించాలి, కానీ మీరు 0%కి బదులుగా 70% నుండి ప్రారంభిస్తారు.
2) డీబగ్గింగ్ మరియు మూల కారణం బ్రెడ్క్రంబ్స్
AI ఇక్కడ మంచిది:
-
ఎర్రర్ సందేశాలను వివరించడం
-
ఎక్కడ చూడాలో సూచిస్తోంది
-
"స్కీమా అసమతుల్యతను తనిఖీ చేయి" రకం దశలను సిఫార్సు చేస్తోంది GitHub కోపైలట్
ఇది ఎప్పుడూ నిద్రపోని మరియు కొన్నిసార్లు నమ్మకంగా అబద్ధాలు చెప్పే అలసిపోని జూనియర్ ఇంజనీర్ను కలిగి ఉండటం లాంటిది 😅
3) డాక్యుమెంటేషన్ మరియు డేటా కేటలాగ్ సుసంపన్నం
స్వయంచాలకంగా రూపొందించబడింది:
-
నిలువు వరుస వివరణలు
-
నమూనా సారాంశాలు
-
వంశ వివరణలు
-
“ఈ పట్టిక దేనికి ఉపయోగించబడుతుంది?” డ్రాఫ్ట్లు dbt డాక్యుమెంటేషన్
ఇది పరిపూర్ణమైనది కాదు, కానీ ఇది నమోదుకాని పైప్లైన్ల శాపాన్ని విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది.
4) పరీక్ష స్కాఫోల్డింగ్ మరియు తనిఖీలు
AI ప్రతిపాదించగలదు:
-
ప్రాథమిక శూన్య పరీక్షలు
-
ప్రత్యేకత తనిఖీలు
-
రిఫరెన్షియల్ సమగ్రత ఆలోచనలు
-
"ఈ మెట్రిక్ ఎప్పుడూ తగ్గకూడదు" శైలి ప్రకటనలు dbt డేటా పరీక్షలు గొప్ప అంచనాలు: అంచనాలు
మళ్ళీ - ఏది ముఖ్యమో మీరే నిర్ణయించుకుంటారు, కానీ అది దినచర్య భాగాలను వేగవంతం చేస్తుంది.
5) పైప్లైన్ “గ్లూ” కోడ్
కాన్ఫిగ్ టెంప్లేట్లు, YAML స్కాఫోల్డ్లు, ఆర్కెస్ట్రేషన్ DAG డ్రాఫ్ట్లు. ఆ విషయం పునరావృతమవుతుంది మరియు AI అల్పాహారం కోసం పునరావృతమవుతుంది 🥣 అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో DAGలు
AI ఇప్పటికీ ఎక్కడ ఇబ్బంది పడుతుందో (మరియు ఇదే దాని ప్రధాన అంశం) 🧠🧩
ఇది చాలా ముఖ్యమైన భాగం, ఎందుకంటే ఇది భర్తీ ప్రశ్నకు నిజమైన ఆకృతితో సమాధానం ఇస్తుంది.
1) అస్పష్టత మరియు మారుతున్న నిర్వచనాలు
వ్యాపార తర్కం చాలా అరుదుగా స్పష్టంగా ఉంటుంది. వాక్యం మధ్యలో ప్రజలు తమ అభిప్రాయాన్ని మార్చుకుంటారు. “యాక్టివ్ యూజర్” “యాక్టివ్ పేయింగ్ యూజర్” గా మారతాడు, “కొన్నిసార్లు తప్ప రీఫండ్లను మినహాయించి యాక్టివ్ పేయింగ్ యూజర్” గా మారతాడు... అది ఎలా ఉంటుందో మీకు తెలుసు.
AI ఆ అస్పష్టతను సొంతం చేసుకోలేదు. అది ఊహించగలదు.
2) జవాబుదారీతనం మరియు ప్రమాదం
పైప్లైన్ పగిలిపోయి, ఎగ్జిక్యూటివ్ డాష్బోర్డ్ అర్ధంలేనిది చూపిస్తే, ఎవరైనా ఇలా చేయాలి:
-
ట్రయేజ్
-
ప్రభావాన్ని తెలియజేయడం
-
దాన్ని సరిచేయండి
-
పునరావృతం కాకుండా నిరోధించండి
-
పోస్ట్మార్టం రాయండి
-
గత వారం సంఖ్యలను వ్యాపారం ఇప్పటికీ విశ్వసించగలదా అని నిర్ణయించుకోండి
AI సహాయం చేయగలదు, కానీ అది అర్థవంతమైన రీతిలో జవాబుదారీగా ఉండదు. సంస్థలు వైబ్లపై పనిచేయవు - అవి బాధ్యతపై నడుస్తాయి.
3) వ్యవస్థల ఆలోచన
డేటా ప్లాట్ఫామ్లు పర్యావరణ వ్యవస్థలు: అంతర్గ్రహణం, నిల్వ, పరివర్తనలు, ఆర్కెస్ట్రేషన్, పాలన, వ్యయ నియంత్రణలు, SLAలు. ఒక పొర అలలలో మార్పు. అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో భావనలు
AI ప్రపంచవ్యాప్త బాధను సృష్టించే స్థానిక ఆప్టిమైజేషన్లను ప్రతిపాదించగలదు. ఇది తలుపును తీసివేయడం ద్వారా కీచుగా ఉండే తలుపును సరిచేయడం లాంటిది 😬
4) భద్రత, గోప్యత, సమ్మతి
ఇక్కడే భర్తీ కల్పనలు చనిపోతాయి.
-
యాక్సెస్ నియంత్రణలు
-
వరుస-స్థాయి భద్రత స్నోఫ్లేక్ వరుస యాక్సెస్ విధానాలు BigQuery వరుస-స్థాయి భద్రత
-
NIST గోప్యతా ఫ్రేమ్వర్క్ను నిర్వహించే PII
-
నిలుపుదల నియమాలు నిల్వ పరిమితి (ICO) నిలుపుదలపై EU మార్గదర్శకత్వం
-
ఆడిట్ ట్రైల్స్ NIST SP 800-92 (లాగ్ నిర్వహణ) CIS కంట్రోల్ 8 (ఆడిట్ లాగ్ నిర్వహణ)
-
డేటా రెసిడెన్సీ పరిమితులు
AI విధానాలను రూపొందించగలదు, కానీ వాటిని సురక్షితంగా అమలు చేయడం నిజమైన ఇంజనీరింగ్.
5) "తెలియని తెలియనివి"
డేటా సంఘటనలు తరచుగా ఊహించలేనివి:
-
ఒక విక్రేత API నిశ్శబ్దంగా అర్థాలను మారుస్తుంది
-
ఒక సమయ మండల ఊహ తిరగబడింది
-
బ్యాక్ఫిల్ విభజనను నకిలీ చేస్తుంది
-
పునఃప్రయత్న విధానం డబుల్ రైట్లకు కారణమవుతుంది
-
కొత్త ఉత్పత్తి ఫీచర్ కొత్త ఈవెంట్ నమూనాలను పరిచయం చేస్తుంది
పరిస్థితి తెలిసిన నమూనా కానప్పుడు AI బలహీనంగా ఉంటుంది.
పోలిక పట్టిక: ఆచరణలో ఏది దేనిని తగ్గిస్తుంది 🧾🤔
క్రింద ఒక ఆచరణాత్మక దృక్పథం ఉంది. “ప్రజలను భర్తీ చేసే సాధనాలు” కాదు, కానీ కొన్ని పనులను కుదించే సాధనాలు మరియు విధానాలు.
| సాధనం / విధానం | ప్రేక్షకులు | ధరల వాతావరణం | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| AI కోడ్ కోపైలట్లు (SQL + పైథాన్ సహాయకులు) GitHub కోపైలట్ | చాలా కోడ్ రాసే ఇంజనీర్లు | ఉచితం నుండి చెల్లింపు వరకు | స్కాఫోల్డింగ్, రిఫ్యాక్టర్లు, సింటాక్స్లో గొప్పవారు... కొన్నిసార్లు చాలా నిర్దిష్టమైన రీతిలో స్మగ్ చేస్తారు |
| నిర్వహించబడే ELT కనెక్టర్లు FiveTran | జట్లు ఇంజెక్షన్ నిర్మించడంలో విసిగిపోయాయి | సబ్స్క్రిప్షన్-y | కస్టమ్ ఇంజెక్షన్ నొప్పిని తొలగిస్తుంది, కానీ సరదాగా కొత్త మార్గాల్లో విచ్ఛిన్నమవుతుంది |
| డేటా అబ్జర్వబిలిటీ ప్లాట్ఫామ్లు డేటా అబ్జర్వబిలిటీ (డైనట్రాస్) | SLAలను కలిగి ఉన్న ఎవరైనా | మధ్య నుండి సంస్థ వరకు | క్రమరాహిత్యాలను ముందుగానే పసిగడుతుంది - పైప్లైన్లకు పొగ అలారంల వంటివి 🔔 |
| పరివర్తన చట్రాలు (డిక్లరేటివ్ మోడలింగ్) dbt | విశ్లేషణలు + DE హైబ్రిడ్లు | సాధారణంగా సాధనం + కంప్యూట్ | లాజిక్ను మాడ్యులర్గా మరియు పరీక్షించదగినదిగా చేస్తుంది, తక్కువ స్పఘెట్టిని అందిస్తుంది |
| డేటా కేటలాగ్లు + సెమాంటిక్ పొరలు dbt సెమాంటిక్ లేయర్ | మెట్రిక్ గందరగోళం ఉన్న సంస్థలు | ఆచరణలో ఆధారపడి ఉంటుంది | "సత్యం" ని ఒకసారి నిర్వచిస్తుంది - అంతులేని మెట్రిక్ చర్చలను తగ్గిస్తుంది |
| అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో టెంప్లేట్లతో ఆర్కెస్ట్రేషన్ | వేదికపై దృష్టి సారించే జట్లు | ఓపెన్ + ఆపరేషన్స్ ఖర్చు | వర్క్ఫ్లోలను ప్రామాణీకరిస్తుంది; తక్కువ స్నోఫ్లేక్ DAGలు |
| AI- సహాయక డాక్యుమెంటేషన్ dbt డాక్స్ జనరేషన్ | పత్రాలు రాయడాన్ని ద్వేషించే జట్లు | చౌక నుండి మధ్యస్థం | జ్ఞానం అదృశ్యం కాకుండా “తగినంత మంచి” పత్రాలను తయారు చేస్తుంది |
| ఆటోమేటెడ్ గవర్నెన్స్ పాలసీలు NIST గోప్యతా ఫ్రేమ్వర్క్ | నియంత్రిత వాతావరణాలు | ఎంటర్ప్రైజ్-వై | నియమాలను అమలు చేయడంలో సహాయపడుతుంది - కానీ నియమాలను రూపొందించడానికి ఇంకా మానవుల అవసరం ఉంది |
ఏమి మిస్ అయిందో గమనించండి: “డేటా ఇంజనీర్లను తొలగించడానికి బటన్ నొక్కండి” అని చెప్పే వరుస. అవును… ఆ వరుస ఉనికిలో లేదు 🙃
కాబట్టి... AI డేటా ఇంజనీర్లను భర్తీ చేస్తుందా లేదా పాత్రను మారుస్తుందా? 🛠️
నాటకీయత లేని సమాధానం ఇక్కడ ఉంది: AI వృత్తిని కాదు, వర్క్ఫ్లోలోని భాగాలను భర్తీ చేస్తుంది.
కానీ అది పాత్రను తిరిగి కాన్ఫిగర్ చేస్తుంది. మరియు మీరు దానిని విస్మరిస్తే, మీరు ఒత్తిడిని అనుభవిస్తారు .
ఏమి మార్పులు:
-
బాయిలర్ప్లేట్ రాయడానికి తక్కువ సమయం
-
పత్రాలను శోధించడానికి తక్కువ సమయం
-
సమీక్షించడానికి, ధృవీకరించడానికి, రూపకల్పన చేయడానికి ఎక్కువ సమయం
-
కాంట్రాక్టులు మరియు నాణ్యత అంచనాలను నిర్వచించడానికి ఎక్కువ సమయం ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS)
-
ఉత్పత్తి, భద్రత, ఆర్థికంతో భాగస్వామ్యం చేసుకోవడానికి ఎక్కువ సమయం
ఇది సూక్ష్మమైన మార్పు: డేటా ఇంజనీరింగ్ “పైప్లైన్లను నిర్మించడం” గురించి తక్కువగా మరియు “విశ్వసనీయ డేటా ఉత్పత్తి వ్యవస్థను నిర్మించడం” గురించి ఎక్కువగా మారుతుంది
మరియు నిశ్శబ్ద మలుపులో, అది తక్కువ కాదు, మరింత విలువైనది.
మరియు - మరియు నేను చెప్పబోతున్నది నాటకీయంగా అనిపించినా - AI డేటా కళాఖండాలను ఉత్పత్తి చేయగల వ్యక్తుల సంఖ్యను పెంచుతుంది , ఇది మొత్తం విషయాన్ని తెలివిగా ఉంచాల్సిన అవసరాన్ని పెంచుతుంది. ఎక్కువ అవుట్పుట్ అంటే మరింత గందరగోళం కలిగించే అవకాశం ఉంది. GitHub Copilot.
ఇది అందరికీ పవర్ డ్రిల్ ఇచ్చినట్లే. చాలా బాగుంది! ఇప్పుడు ఎవరైనా “దయచేసి నీటి పైపులోకి డ్రిల్ చేయవద్దు” అనే నియమాన్ని అమలు చేయాలి 🪠
విలువైనదిగా ఉండే కొత్త నైపుణ్యాల స్టాక్ (ప్రతిచోటా AI ఉన్నప్పటికీ) 🧠⚙️
మీరు ఆచరణాత్మకమైన “భవిష్యత్తుకు అనుకూలమైన” చెక్లిస్ట్ కోరుకుంటే, ఇది ఇలా కనిపిస్తుంది:
వ్యవస్థ రూపకల్పన మనస్తత్వం
-
మార్పును తట్టుకునే డేటా మోడలింగ్
-
బ్యాచ్ vs స్ట్రీమింగ్ ట్రేడ్ఆఫ్లు
-
జాప్యం, ఖర్చు, విశ్వసనీయత ఆలోచన
డేటా క్వాలిటీ ఇంజనీరింగ్
-
ఒప్పందాలు, ధ్రువీకరణలు, క్రమరాహిత్య గుర్తింపు ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS) డేటా అబ్జర్వబిలిటీ (డైనట్రాస్)
-
SLAలు, SLOలు, సంఘటన ప్రతిస్పందన అలవాట్లు
-
క్రమశిక్షణతో కూడిన మూల కారణ విశ్లేషణ (వైబ్స్ కాదు)
పాలన మరియు విశ్వసనీయ నిర్మాణం
-
యాక్సెస్ నమూనాలు
-
ఆడిటబిలిటీ NIST SP 800-92 (లాగ్ నిర్వహణ)
-
డిజైన్ ద్వారా గోప్యత NIST గోప్యతా ఫ్రేమ్వర్క్
-
డేటా లైఫ్సైకిల్ నిర్వహణ నిలుపుదలపై EU మార్గదర్శకత్వం
వేదిక ఆలోచన
-
పునర్వినియోగ టెంప్లేట్లు, బంగారు మార్గాలు
-
తీసుకోవడం, పరివర్తనాలు, పరీక్ష కోసం ప్రామాణిక నమూనాలు ఫైవ్ట్రాన్ dbt డేటా పరీక్షలు
-
కరగని స్వయం-సేవ సాధనం
కమ్యూనికేషన్ (అవును, నిజంగా)
-
స్పష్టమైన పత్రాలను రాయడం
-
నిర్వచనాలను సమలేఖనం చేయడం
-
మర్యాదగా కానీ దృఢంగా "వద్దు" అని చెప్పడం
-
రోబోట్ లాగా అనిపించకుండా పరస్పర విరుద్ధాలను వివరించడం 🤖
మీరు వీటిని చేయగలిగితే, “AI డేటా ఇంజనీర్లను భర్తీ చేస్తుందా?” అనే ప్రశ్న తక్కువ బెదిరింపుగా మారుతుంది. AI మీ భర్తీ కాకుండా మీ ఎక్సోస్కెలిటన్ అవుతుంది.
కొన్ని డేటా ఇంజనీరింగ్ పాత్రలు తగ్గిపోయే వాస్తవిక దృశ్యాలు 📉
సరే, త్వరగా రియాలిటీ చెక్ చేయండి, ఎందుకంటే ఇదంతా సూర్యరశ్మి మరియు ఎమోజి కన్ఫెట్టి కాదు 🎉
కొన్ని పాత్రలు ఎక్కువగా బహిర్గతమవుతాయి:
-
ప్రతిదీ ప్రామాణిక కనెక్టర్లుగా ఉండే ప్యూర్ ఇంజెక్షన్-ఓన్లీ పాత్రలు ఫైవ్ట్రాన్ కనెక్టర్లు
-
కనీస డొమైన్ సూక్ష్మభేదంతో ఎక్కువగా పునరావృతమయ్యే రిపోర్టింగ్ పైప్లైన్లను చేస్తున్న బృందాలు
-
డేటా ఇంజనీరింగ్ను “SQL కోతులు”గా పరిగణించే సంస్థలు (కఠినమైనవి, కానీ నిజం)
-
తక్కువ యాజమాన్య హోదా కలిగిన ఉద్యోగాలలో ఉద్యోగం కేవలం టిక్కెట్లు మరియు కాపీ-పేస్ట్ మాత్రమే
AI ప్లస్ మేనేజ్డ్ టూలింగ్ ఆ అవసరాలను తగ్గిస్తుంది.
కానీ అక్కడ కూడా, భర్తీ సాధారణంగా ఇలా కనిపిస్తుంది:
-
ఒకే రకమైన పునరావృత పనిని చేసే వ్యక్తులు తక్కువ
-
ప్లాట్ఫామ్ యాజమాన్యం మరియు విశ్వసనీయతపై ఎక్కువ ప్రాధాన్యత
-
"ఒక వ్యక్తి మరిన్ని పైప్లైన్లకు మద్దతు ఇవ్వగలడు" వైపు మార్పు
అవును - ఉద్యోగుల సంఖ్య మారవచ్చు. పాత్రలు మారుతాయి. శీర్షికలు మారుతాయి. ఆ భాగం నిజమైనది.
అయినప్పటికీ, అధిక యాజమాన్యం, అధిక నమ్మకం కలిగిన పాత్ర ఇప్పటికీ కొనసాగుతోంది.
ముగింపు సారాంశం 🧾✅
డేటా ఇంజనీర్లను AI భర్తీ చేస్తుందా? ప్రజలు ఊహించినంత శుభ్రంగా, పూర్తిగా కాదు.
AI:
-
పునరావృత పనులను ఆటోమేట్ చేయండి
-
కోడింగ్, డీబగ్గింగ్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్ను వేగవంతం చేయండి dbt డాక్యుమెంటేషన్ కోసం GitHub కోపిలట్
-
పైప్లైన్ల తయారీ ఖర్చును తగ్గించడం
కానీ డేటా ఇంజనీరింగ్ ప్రాథమికంగా దీని గురించి:
-
జవాబుదారీతనం
-
వ్యవస్థ రూపకల్పన
-
నమ్మకం, నాణ్యత మరియు పాలన ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS) NIST గోప్యతా ఫ్రేమ్వర్క్
-
అస్పష్టమైన వ్యాపార వాస్తవికతను నమ్మకమైన డేటా ఉత్పత్తులుగా అనువదించడం
AI దానికి సహాయం చేయగలదు… కానీ అది దానిని "స్వంతం" చేసుకోదు.
మీరు డేటా ఇంజనీర్ అయితే, ఈ చర్య చాలా సులభం (సులభం కాదు, కానీ సులభం):
యాజమాన్యం, నాణ్యత, ప్లాట్ఫామ్ ఆలోచన మరియు కమ్యూనికేషన్పై మొగ్గు చూపండి. మీరు ముఖ్యమైన భాగాలను నిర్వహించేటప్పుడు AI బాయిలర్ప్లేట్ను నిర్వహించనివ్వండి.
మరియు అవును - కొన్నిసార్లు దాని అర్థం గదిలో పెద్దవాడిగా ఉండటం. ఆకర్షణీయంగా లేదు. నిశ్శబ్దంగా శక్తివంతంగా ఉన్నప్పటికీ 😄
డేటా ఇంజనీర్లను AI భర్తీ చేస్తుందా?
ఇది కొన్ని పనులను భర్తీ చేస్తుంది, నిచ్చెనను మారుస్తుంది మరియు ఉత్తమ డేటా ఇంజనీర్లను మరింత విలువైనదిగా చేస్తుంది. అదే అసలు కథ.
ఎఫ్ ఎ క్యూ
డేటా ఇంజనీర్లను AI పూర్తిగా భర్తీ చేస్తుందా?
చాలా సంస్థలలో, AI పాత్రను పూర్తిగా తొలగించడం కంటే నిర్దిష్ట పనులను చేపట్టే అవకాశం ఉంది. ఇది SQL డ్రాఫ్టింగ్, పైప్లైన్ స్కాఫోల్డింగ్, డాక్యుమెంటేషన్ ఫస్ట్ పాస్లు మరియు ప్రాథమిక పరీక్ష సృష్టిని వేగవంతం చేయగలదు. కానీ డేటా ఇంజనీరింగ్ యాజమాన్యం మరియు జవాబుదారీతనంతో పాటు గజిబిజిగా ఉన్న వ్యాపార వాస్తవికతను నమ్మదగిన వ్యవస్థలా ప్రవర్తించేలా చేసే అసహ్యకరమైన పనిని కూడా కలిగి ఉంటుంది. ఆ భాగాలకు ఇప్పటికీ "సరైనది" ఎలా ఉంటుందో నిర్ణయించుకోవడానికి మరియు విషయాలు విచ్ఛిన్నమైనప్పుడు బాధ్యత తీసుకోవడానికి మానవులు అవసరం.
డేటా ఇంజనీరింగ్లోని ఏ భాగాలను AI ఇప్పటికే ఆటోమేట్ చేస్తోంది?
పునరావృతమయ్యే పనులలో AI ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది: SQL ను డ్రాఫ్టింగ్ మరియు రీఫ్యాక్టరింగ్ చేయడం, dbt మోడల్ అస్థిపంజరాలను రూపొందించడం, సాధారణ లోపాలను వివరించడం మరియు డాక్యుమెంటేషన్ అవుట్లైన్లను రూపొందించడం. ఇది శూన్య లేదా ప్రత్యేకత తనిఖీల వంటి స్కాఫోల్డ్ పరీక్షలను కూడా చేయగలదు మరియు ఆర్కెస్ట్రేషన్ సాధనాల కోసం టెంప్లేట్ “గ్లూ” కోడ్ను రూపొందించగలదు. విజయం ఊపందుకుంది - మీరు పని చేసే పరిష్కారానికి దగ్గరగా ప్రారంభిస్తారు - కానీ మీరు ఇప్పటికీ సరైనదాన్ని ధృవీకరించాలి మరియు అది మీ వాతావరణానికి సరిపోతుందని నిర్ధారించుకోవాలి.
AI SQL మరియు పైప్లైన్లను వ్రాయగలిగితే, డేటా ఇంజనీర్లకు ఏమి మిగిలి ఉంటుంది?
చాలా ఉన్నాయి: డేటా కాంట్రాక్టులను నిర్వచించడం, స్కీమా డ్రిఫ్ట్ను నిర్వహించడం మరియు పైప్లైన్లు స్థిరమైనవి, పరిశీలించదగినవి మరియు తిరిగి పొందగలిగేవి అని నిర్ధారించుకోవడం. డేటా ఇంజనీర్లు మెట్రిక్ మార్పులను పరిశోధించడానికి, దిగువ వినియోగదారుల కోసం గార్డ్రైల్లను నిర్మించడానికి మరియు ఖర్చు మరియు విశ్వసనీయత ట్రేడ్ఆఫ్లను నిర్వహించడానికి సమయాన్ని వెచ్చిస్తారు. ఈ పని తరచుగా నమ్మకాన్ని పెంపొందించడం మరియు డేటా ప్లాట్ఫామ్ను "నిశ్శబ్దంగా" ఉంచడం, అంటే ఎవరూ దాని గురించి రోజువారీగా ఆలోచించాల్సిన అవసరం లేనింత స్థిరంగా ఉంచడం.
డేటా ఇంజనీర్ యొక్క రోజువారీ పనిని AI ఎలా మారుస్తుంది?
ఇది సాధారణంగా బాయిలర్ప్లేట్ మరియు “లుకప్ టైమ్”ను తగ్గిస్తుంది, కాబట్టి మీరు టైప్ చేయడానికి తక్కువ సమయం మరియు సమీక్షించడానికి, ధృవీకరించడానికి మరియు డిజైన్ చేయడానికి ఎక్కువ సమయం కేటాయిస్తారు. ఆ మార్పు ప్రతిదాన్ని చేతితో కోడింగ్ చేయడం కంటే అంచనాలు, నాణ్యతా ప్రమాణాలు మరియు పునర్వినియోగ నమూనాలను నిర్వచించే దిశగా పాత్రను నడిపిస్తుంది. ఆచరణలో, మీరు ఉత్పత్తి, భద్రత మరియు ఫైనాన్స్తో ఎక్కువ భాగస్వామ్య పనిని చేసే అవకాశం ఉంది - ఎందుకంటే సాంకేతిక అవుట్పుట్ సృష్టించడం సులభం అవుతుంది, కానీ నిర్వహించడం కష్టం అవుతుంది.
"యాక్టివ్ యూజర్" వంటి అస్పష్టమైన వ్యాపార నిర్వచనాలతో AI ఎందుకు ఇబ్బంది పడుతోంది?
వ్యాపార తర్కం స్థిరంగా లేదా ఖచ్చితమైనది కానందున - ఇది ప్రాజెక్ట్ మధ్యలో మారుతుంది మరియు వాటాదారుని బట్టి మారుతుంది. AI ఒక వివరణను రూపొందించగలదు, కానీ నిర్వచనాలు పరిణామం చెందినప్పుడు లేదా విభేదాలు తలెత్తినప్పుడు అది నిర్ణయాన్ని స్వంతం చేసుకోదు. డేటా ఇంజనీరింగ్కు తరచుగా చర్చలు, అంచనాలను డాక్యుమెంట్ చేయడం మరియు మసక అవసరాలను మన్నికైన ఒప్పందాలుగా మార్చడం అవసరం. సాధనం మెరుగుపడుతున్నప్పటికీ పాత్ర అదృశ్యం కాకపోవడానికి ఆ “మానవ అమరిక” పని ఒక ప్రధాన కారణం.
డేటా పాలన, గోప్యత మరియు సమ్మతి పనిని AI సురక్షితంగా నిర్వహించగలదా?
AI విధానాలను రూపొందించడంలో లేదా విధానాలను సూచించడంలో సహాయపడుతుంది, కానీ సురక్షితమైన అమలుకు ఇప్పటికీ నిజమైన ఇంజనీరింగ్ మరియు జాగ్రత్తగా పర్యవేక్షణ అవసరం. పాలనలో యాక్సెస్ నియంత్రణలు, PII నిర్వహణ, నిలుపుదల నియమాలు, ఆడిట్ ట్రయల్స్ మరియు కొన్నిసార్లు నివాస పరిమితులు ఉంటాయి. ఇవి "దాదాపు సరైనది" ఆమోదయోగ్యం కాని అధిక-ప్రమాదకర ప్రాంతాలు. మానవులు నియమాలను రూపొందించాలి, అమలును ధృవీకరించాలి మరియు సమ్మతి ఫలితాలకు జవాబుదారీగా ఉండాలి.
AI మెరుగుపడినప్పుడు డేటా ఇంజనీర్లకు ఏ నైపుణ్యాలు విలువైనవిగా ఉంటాయి?
వ్యవస్థలను స్థితిస్థాపకంగా మార్చే నైపుణ్యాలు: సిస్టమ్ డిజైన్ ఆలోచన, డేటా నాణ్యత ఇంజనీరింగ్ మరియు ప్లాట్ఫామ్-మైండెడ్ ప్రామాణీకరణ. ఎక్కువ మంది వ్యక్తులు డేటా కళాఖండాలను త్వరగా ఉత్పత్తి చేయగలిగినప్పుడు ఒప్పందాలు, పరిశీలనా సామర్థ్యం, సంఘటన ప్రతిస్పందన అలవాట్లు మరియు క్రమశిక్షణతో కూడిన మూల కారణ విశ్లేషణ మరింత ముఖ్యమైనవి. కమ్యూనికేషన్ కూడా ఒక విభిన్న కారకంగా మారుతుంది - నిర్వచనాలను సమలేఖనం చేయడం, స్పష్టమైన పత్రాలను వ్రాయడం మరియు డ్రామా లేకుండా ట్రేడ్ఆఫ్లను వివరించడం డేటాను విశ్వసనీయంగా ఉంచడంలో పెద్ద భాగం.
AI మరియు మేనేజ్డ్ టూలింగ్ వల్ల ఏ డేటా ఇంజనీరింగ్ పాత్రలు ఎక్కువగా ప్రమాదంలో ఉన్నాయి?
పునరావృత ఇంజెక్షన్ లేదా ప్రామాణిక రిపోర్టింగ్ పైప్లైన్లపై దృష్టి సారించిన పాత్రలు ఎక్కువగా బహిర్గతమవుతాయి, ముఖ్యంగా నిర్వహించబడే ELT కనెక్టర్లు చాలా వనరులను కవర్ చేసినప్పుడు. తక్కువ-యాజమాన్యం, టికెట్-ఆధారిత పని తగ్గిపోవచ్చు ఎందుకంటే AI మరియు అబ్స్ట్రాక్షన్ పైప్లైన్కు ప్రయత్నాన్ని తగ్గిస్తాయి. కానీ ఇది సాధారణంగా "డేటా ఇంజనీర్లు లేరు" అని కాదు, పునరావృత పనులు చేసే వ్యక్తుల సంఖ్య తక్కువగా కనిపిస్తుంది. విశ్వసనీయత, నాణ్యత మరియు నమ్మకంపై కేంద్రీకృతమైన అధిక-యాజమాన్య పాత్రలు మన్నికైనవిగా ఉంటాయి.
గందరగోళం సృష్టించకుండా AI తో GitHub Copilot లేదా dbt వంటి సాధనాలను నేను ఎలా ఉపయోగించాలి?
AI అవుట్పుట్ను నిర్ణయంగా కాకుండా డ్రాఫ్ట్గా పరిగణించండి. క్వెరీ స్కెలిటెన్లను రూపొందించడానికి, రీడబిలిటీని మెరుగుపరచడానికి లేదా స్కాఫోల్డ్ dbt పరీక్షలు మరియు డాక్స్లను ఉపయోగించడానికి దీన్ని ఉపయోగించండి, ఆపై నిజమైన డేటా మరియు అంచు కేసులకు వ్యతిరేకంగా ధృవీకరించండి. ఒప్పందాలు, నామకరణ ప్రమాణాలు, పరిశీలనా తనిఖీలు మరియు సమీక్షా పద్ధతులతో దీన్ని బలమైన సంప్రదాయాలతో జత చేయండి. విశ్వసనీయత, వ్యయ నియంత్రణ లేదా పాలనను త్యాగం చేయకుండా వేగవంతమైన డెలివరీ లక్ష్యం.
ప్రస్తావనలు
-
యూరోపియన్ కమిషన్ - డేటా రక్షణ వివరించబడింది: GDPR సూత్రాలు - commission.europa.eu
-
సమాచార కమిషనర్ కార్యాలయం (ICO) - నిల్వ పరిమితి - ico.org.uk
-
యూరోపియన్ కమిషన్ - డేటాను ఎంతకాలం ఉంచుకోవచ్చు మరియు దానిని నవీకరించడం అవసరమా? - commission.europa.eu
-
నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) - ప్రైవసీ ఫ్రేమ్వర్క్ - nist.gov
-
NIST కంప్యూటర్ సెక్యూరిటీ రిసోర్స్ సెంటర్ (CSRC) - SP 800-92: కంప్యూటర్ సెక్యూరిటీ లాగ్ నిర్వహణకు మార్గదర్శకం - csrc.nist.gov
-
సెంటర్ ఫర్ ఇంటర్నెట్ సెక్యూరిటీ (CIS) - ఆడిట్ లాగ్ మేనేజ్మెంట్ (CIS నియంత్రణలు) - cisecurity.org
-
స్నోఫ్లేక్ డాక్యుమెంటేషన్ - వరుస యాక్సెస్ విధానాలు - docs.snowflake.com
-
Google క్లౌడ్ డాక్యుమెంటేషన్ - BigQuery వరుస-స్థాయి భద్రత - docs.cloud.google.com
-
BITOL - ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS) v3.1.0 - bitol-io.github.io
-
BITOL (GitHub) - ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ - github.com
-
అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో - డాక్యుమెంటేషన్ (స్టేబుల్) - airflow.apache.org
-
అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో - DAGలు (కోర్ కాన్సెప్ట్లు) - airflow.apache.org
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - dbt అంటే ఏమిటి? - docs.getdbt.com
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - dbt మోడల్స్ గురించి - docs.getdbt.com
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - డాక్యుమెంటేషన్ - docs.getdbt.com
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - డేటా పరీక్షలు - docs.getdbt.com
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - dbt సెమాంటిక్ లేయర్ - docs.getdbt.com
-
ఫైవ్ట్రాన్ డాక్యుమెంటేషన్ - ప్రారంభించడం - fivetran.com
-
ఫైవ్ట్రాన్ - కనెక్టర్లు - fivetran.com
-
AWS డాక్యుమెంటేషన్ - AWS లాంబ్డా డెవలపర్ గైడ్ - docs.aws.amazon.com
-
గిట్హబ్ - గిట్హబ్ కోపైలట్ - గిథబ్.కామ్
-
GitHub డాక్స్ - GitHub Copilot తో మీ IDE లో కోడ్ సూచనలను పొందడం - docs.github.com
-
మైక్రోసాఫ్ట్ లెర్న్ - SQL కోసం GitHub కోపిలట్ (VS కోడ్ పొడిగింపు) - learn.microsoft.com
-
డైనాట్రేస్ డాక్యుమెంటేషన్ - డేటా అబ్జర్వబిలిటీ - docs.dynatrace.com
-
డేటా గెలాక్సీ - డేటా పరిశీలనా సామర్థ్యం అంటే ఏమిటి? - datagalaxy.com
-
గ్రేట్ ఎక్స్పెక్టేషన్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - ఎక్స్పెక్టేషన్స్ ఓవర్వ్యూ - docs.greatexpectations.io