Alttaki tablolar dağınık olduğunda raporlama panelleri yanıltır ve yapay zeka halüsinasyon görür. BigQuery, Snowflake, AWS ve Postgres üzerinde izlenen CDC hatları, madalyon mimarili dbt modelleri ve temiz değerlendirme veri setleri kuruyoruz.
VERİ MÜHENDİSLİĞİ İLE NELER KURUYORUZ
Dağınık yazılım araçlarınızı tek bir temiz ve test edilmiş veri ambarında birleştiriyoruz; böylece yönetim rakamlara güvenir ve AI asistanlarınız doğru veriyi okur.
BigQuery · Snowflake · Postgres · dbt Pazartesi toplantılarındaki "kimin Excel tablosu doğru" tartışmasını bitirin. Stripe, SAP/Logo/NetSuite, HubSpot ve reklam platformlarını mutabakatlı dbt tablolarında birleştiriyoruz.
Veri ambarımızı kuralım
CDC · Airbyte · AWS Glue · PySpark Veritabanı değişikliklerini (CDC) ve API olaylarını dakikalar içinde aktaran, kaynak API değiştiğinde Slack üzerinden anında uyarı veren izlenebilir ve tekrar çalıştırılabilir hatlar kuruyoruz.
Veri hatlarımızı otomatikleştirin
Parçalama · OCR · Tekilleştirme · Vektör DB Yapay zeka yalnızca onu beslediğiniz veri kadar akıllıdır. Veri mühendislerimiz ve denetimli veri ekibimiz belgelerinizi RAG ve ML için temizler, tekilleştirir, etiketler ve indeksler.
Verilerimizi AI için hazırlayın
HubSpot · Salesforce · Meta CAPI · Google Ürün kullanımını, kayıp riskini ve gerçek kapanan satış cirosunu veri ambarınızdan doğrudan HubSpot’a ve reklam piksellerine eşitleyin; algoritmalar gerçek alıcılar için teklif versin.
Veri ambarını CRM ve reklamlara bağlayın
Bölümleme · Kümeleme · Sorgu İyileştirme Tam tablo taramaları ve bölümlenmemiş dbt modelleri sessizce binlerce dolar yakar. 3 haftalık bir sprint içinde tabloları bölümlüyor, kümeliyor ve yavaş sorguları yeniden yazıyoruz.
Veri ambarı faturamızı düşürün
Kıdemli Veri Mühendisi + Eğitimli Veri Ekibi Binlerce ürün satırının, eski ERP tablolarının veya eğitim örneklerinin temizlenip doğrulanması mı gerekiyor? Denetimli veri ekibimiz bu ağır yükü üstlenir.
Veri temizleme ekibi kiralayınİNTERAKTİF VERİ SOY AĞACI
Canlı veritabanı yükünü etkilemeden Postgres/MySQL (Debezium/CDC) satır düzeyi değişikliklerini Stripe, HubSpot ve reklam platformu webhooklarıyla birlikte yakalayın.
-- CDC Stream Contract
source: postgres_wal_stream (slot: orzed_cdc)
deduplication_key: (event_id, lsn_offset)
on_schema_drift: alert_slack("#data-ops") + quarantine_extra_cols Her ham veri paketi değiştirilmeden bölümlenmiş Parquet / S3 / BigQuery Bronz tablolarına iner; böylece iş kuralları değiştiğinde ilk günden itibaren geçmişi yeniden işleyebilirsiniz.
-- Bronze Partition Spec partition_by: DATE(_ingested_at) cluster_by: [tenant_id, event_type] retention: immutable_append_only (kms_encrypted = true)
Sürümlenmiş dbt modelleri iç test hesaplarını ayıklar, para birimlerini ve saat dilimlerini standartlaştırır ve analistler veya AI hatları okumadan önce hassas kişisel veri sütunlarını maskeler.
SELECT
order_id,
tenant_id,
SHA256(LOWER(TRIM(customer_email))) AS customer_hash,
ROUND(amount_cents / 100.0, 2) AS net_revenue_usd
FROM {{ ref("brz_stripe_charges") }}
WHERE is_test_mode = FALSE AND status = "succeeded" Pazartesi sabahı tablo tartışmalarını bitiren, yönetici BI karnelerini besleyen Net Ciro, CAC, LTV ve Kohort Tutundurma için tek bir yönetişim tanımı.
-- dbt Semantic Exposure: fct_monthly_cohort_ltv
tests:
- dbt_utils.expression_is_true:
expression: "net_revenue_usd >= 0"
- reconciled_with_finance_ledger: { tolerance_usd: 0.01 } Ürün nitelikli aday skorlarını ve LTV’yi HubSpot ile Meta/Google CAPI’ye geri aktarın; RAG için temiz ve yetki etiketli veri parçalarını pgvector / Qdrant’a besleyin.
exposures: - hubspot_reverse_etl (sync: pql_score, churn_risk_shap) - meta_conversions_api (event: qualified_deal_won) - qdrant_rag_index (chunk_tokens: 512, acl_role_tag: required)
Odaklı bir üç haftalık sprintte bölümlenmemiş sorguları yeniden yazıyor, kümeleme anahtarları ekliyor ve kullanılmayan dbt modellerini temizliyoruz.
NELER İNŞA EDİYORUZ
Reklamlar, CRM, faturalama, ERP ve ürün veritabanları otomatik olarak eşitlenir.
Kırılgan cron betiklerini ve manuel CSV aktarımlarını, bir kaynakta sapma olduğunda Slack üzerinden anında uyarı veren izlenebilir veri hatlarıyla (Airbyte, Fivetran, Kafka, AWS Kinesis/Glue veya özel Python/PySpark işçileri) değiştiriyoruz.
BigQuery, Snowflake, ClickHouse veya Postgres üzerinde temiz dbt modellemesi.
Ham, hazırlık ve sunum katmanlarını otomatik veri kalitesi testleri, dokümantasyon ve bölümleme/kümeleme ile dbt içinde yapılandırıyoruz; böylece sorgular hızlı kalır ve ambar faturaları %30 ila %60 düşer.
İyi bir yapay zeka temiz, yetkilendirilmiş ve tekilleştirilmiş veriyle başlar.
Kıdemli veri mühendislerimiz ve denetimli veri ekibimizle yapay zekanızın doğruluğunu koruyan belge parçalama, üstveri etiketleme, vektör yenileme ve 500 vakalık değerlendirme setleri kuruyoruz.
Temiz skorları ve segmentleri HubSpot, Klaviyo ve reklam platformlarına geri aktarın.
Veri ambarı çıkmaz bir sokak olmamalıdır. Satış ve pazarlama ekiplerinin canlı verilerle hareket etmesi için ürün kullanımını, sağlık skorlarını ve LTV’yi CRM ve reklam platformlarınıza geri eşitliyoruz.
BAŞLANGIÇ MODELLERİ
En önemli 4 veri kaynağınız ve temel dbt modellerinizle temiz bir veri ambarı kurun.
Hem yönetici BI panellerini hem de kaynak doğrulamalı AI asistanlarını besleyen uçtan uca veri platformu.
Veri hatlarını yöneten, veri setlerini temizleyen ve ambar harcamalarını düşüren kıdemli veri mühendisi + veri operasyon ekibi.
İlgili disiplinler
Altın tablolar üzerine kurulan yönetici karneleri ve departman görünümleri.
AITemiz veri hatlarıyla beslenen RAG asistanları ve belge iş akışları.
ModellerVeri ambarınız üzerinde kurulan eğitim, değerlendirme setleri ve öznitelik depoları.
Gelir OperasyonlarıÜrün kullanımını ve LTV skorlarını CRM’inize aktaran Reverse-ETL akışları.
Topla · Modelle · Harekete Geçir
Mevcut veri kaynaklarınızı ve veri ambarınızı paylaşın. Bir iş günü içinde mimari plan ve sabit kapsamla dönüş yapalım.