كيف يحول Preql تحويل البيانات
تستخدم أكثر من مليون شركة صغيرة منصة Shopify للتجارة الإلكترونية للوصول إلى جمهور عالمي من المستهلكين. وهذا يشمل النجوم المستمعين مباشرة إلى المستهلك (DTC) مثل Allbirds و Rothy's و Beefcake Swimwear.
لكن البائعين عبر الإنترنت مثل هؤلاء يستوعبون أيضًا البيانات من منصات مثل Google Analytics و Klaviyo و Attentive و Facebook Ads ، مما يعقد التقارير الأسبوعية بسرعة. dbt و Preql
كما يوحي الاسم ، تساعد أدوات تحويل البيانات في تحويل البيانات من تنسيقها الأولي إلى بيانات نظيفة وقابلة للاستخدام تتيح التحليل وإعداد التقارير. أصبحت مركزة البيانات وتخزينها أسهل من أي وقت مضى ، ولكن إنشاء مجموعات بيانات جاهزة للتقرير يتطلب التوافق مع تعريفات الأعمال ، وتصميم جداول الإخراج ، ومنطق التشفير في سلسلة من نصوص SQL المترابطة ، أو "التحويلات".
تستثمر الشركات بكثافة في أدوات البنية التحتية للبيانات ، مثل أدوات الاستيعاب وتخزين البيانات والتصور / ذكاء الأعمال ، دون امتلاك الخبرة الداخلية لتحويل بياناتها بشكل فعال. لكنهم أدركوا بسرعة أنه إذا لم تتمكن من تنظيم بياناتك بشكل فعال لإعداد التقارير ، فلن يحصلوا على أي فائدة من البيانات التي يخزنونها أو الاستثمار الذي قاموا به. تجمع المساحة بين لاعبين رئيسيين: dbt والشركات الناشئة.
تأسست في عام 2016 ، dbt "أنشأت الأداة الأولى في مجموعة أدوات هندسة التحليلات ،" كما تضعها الشركة ، وتستخدمها الآن أكثر من 9000 شركة ، ويدعمها أكثر من 414 مليون دولار.
لكن dbt هي أداة لمطوري المؤسسات الذين لديهم فرق هندسية تحليلية راسخة.
من ناحية أخرى ، تعد Preql أداة تحويل بيانات بدون تعليمات برمجية تنشئ شركات ناشئة تستهدف مستخدمي الأعمال الذين قد لا يمتلكون خبرة في لغات البرمجة ، لكنهم مع ذلك يحتاجون إلى بيانات موثوقة ويمكن الوصول إليها.
يتمثل هدف Preql في أتمتة الخطوات الأكثر صعوبة واستهلاكًا للوقت في عملية تحويل البيانات حتى تتمكن الشركات من العمل في غضون أيام ، على عكس نافذة الستة إلى 12 شهرًا للأدوات الأخرى.
"لقد أنشأنا Preql لأن طبقة التحويل هي الجزء الأكثر أهمية في مكدس البيانات ، ولكن الموارد والمواهب اللازمة لإدارتها تجعل التقارير الموثوقة والتحليلات غير قابلة للوصول للشركات بدون وظائف كبيرة للبيانات" ، قال جابي ستيل ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي المشارك لشركة Preql.
لذلك ، تضع الشركة الناشئة نفسها كبديل لتوظيف فرق كاملة من مهندسي التحليلات فقط لنمذجة وإدارة تعريفات الأعمال ، لا سيما بين الشركات الناشئة التي طورت أولاً قدراتها التحليلية.
بمعنى آخر ، Preql هو المخزن المؤقت بين الفريق الهندسي والأشخاص الذين يحتاجون بالفعل إلى استخدام البيانات.
"تميل فرق البيانات إلى أن تكون شديدة التفاعل. يطلب النشاط التجاري باستمرار البيانات لتوجيه عملية اتخاذ القرار ، ولكن في نظام التحول الحالي ، حتى التغييرات الصغيرة في نماذج البيانات تستغرق وقتًا وخبرة.
إذا كان بإمكان مستخدمي الأعمال إدارة المقاييس الخاصة بهم حقًا ، فيمكن لمواهب البيانات تحرير أنفسهم من التراجع المستمر في التعامل مع طلبات التقارير والتركيز على التحليلات الأكثر تعقيدًا ، "هكذا قالت ليا فايس ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي المشارك لشركة Preql.
لكن هذا لا يعني أن dbt و Preql منافسان شرسان. في الواقع ، هم جزء من نفس مجتمع تحويل البيانات ، ويتم التخطيط للتكامل.
"تتمثل إحدى طرق التفكير في الأمر في أننا نرغب في مساعدة المؤسسات على النهوض والتشغيل بسرعة كبيرة والحصول على أقصى استفادة من البيانات التي تجمعها وتخزنها بالفعل دون الحاجة إلى الاعتماد على المواهب المتخصصة التي لديها دراية كبيرة بالديون ، وأضاف ستيل. "ولكن مع زيادة تطور هذه الشركات ، سننتج دي بي تي ، حتى يتمكنوا من الاستفادة منها إذا كانت هذه هي الأداة الأكثر ملاءمة لهم. سهولة." نظرة فاحصة على Preql
جمعت الشركة الناشئة جولة أولية بقيمة 7 ملايين دولار في مايو ، بقيادة Bessemer Venture Partners ، بمشاركة فيليسيس.
تجمع Preql سياق العمل وتعريفات المقاييس ، ثم تلخص عملية تحويل البيانات. يساعد المؤسسات على البدء والتعامل مع مصدر مركزي للحقيقة للإبلاغ دون وجود فريق بيانات أو كتابة SQL.
يقرأ Preql البيانات من المستودع ويعيد كتابة المخططات النظيفة وجاهزة للتقرير. تتعاون مع أدوات استيعاب البيانات التي تنقل البيانات من تطبيقات المصدر إلى المستودع ، مثل Airbyte و Fivetran ، ومستودعات البيانات السحابية مثل Snowflake و Redshift و BigQuery. بالنسبة إلى الأنشطة التجارية التي تستهلك البيانات في أدوات ذكاء الأعمال ، فإنها تشارك أيضًا مع Looker و Tableau و Sigma Computing.
هدف DTCتركز Preql في البداية على سوق DTC ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن المقاييس ، مثل تكلفة اكتساب العميل (CAC) ، ومعدل التحويل ، والقيمة الدائمة (LTV) ، موحدة. كما أنها تميل إلى إجراء عمليات بسيطة.
"وجدنا أن هذه الشركات تعمل بجد لتنزيل ...
تستخدم أكثر من مليون شركة صغيرة منصة Shopify للتجارة الإلكترونية للوصول إلى جمهور عالمي من المستهلكين. وهذا يشمل النجوم المستمعين مباشرة إلى المستهلك (DTC) مثل Allbirds و Rothy's و Beefcake Swimwear.
لكن البائعين عبر الإنترنت مثل هؤلاء يستوعبون أيضًا البيانات من منصات مثل Google Analytics و Klaviyo و Attentive و Facebook Ads ، مما يعقد التقارير الأسبوعية بسرعة. dbt و Preql
كما يوحي الاسم ، تساعد أدوات تحويل البيانات في تحويل البيانات من تنسيقها الأولي إلى بيانات نظيفة وقابلة للاستخدام تتيح التحليل وإعداد التقارير. أصبحت مركزة البيانات وتخزينها أسهل من أي وقت مضى ، ولكن إنشاء مجموعات بيانات جاهزة للتقرير يتطلب التوافق مع تعريفات الأعمال ، وتصميم جداول الإخراج ، ومنطق التشفير في سلسلة من نصوص SQL المترابطة ، أو "التحويلات".
تستثمر الشركات بكثافة في أدوات البنية التحتية للبيانات ، مثل أدوات الاستيعاب وتخزين البيانات والتصور / ذكاء الأعمال ، دون امتلاك الخبرة الداخلية لتحويل بياناتها بشكل فعال. لكنهم أدركوا بسرعة أنه إذا لم تتمكن من تنظيم بياناتك بشكل فعال لإعداد التقارير ، فلن يحصلوا على أي فائدة من البيانات التي يخزنونها أو الاستثمار الذي قاموا به. تجمع المساحة بين لاعبين رئيسيين: dbt والشركات الناشئة.
تأسست في عام 2016 ، dbt "أنشأت الأداة الأولى في مجموعة أدوات هندسة التحليلات ،" كما تضعها الشركة ، وتستخدمها الآن أكثر من 9000 شركة ، ويدعمها أكثر من 414 مليون دولار.
لكن dbt هي أداة لمطوري المؤسسات الذين لديهم فرق هندسية تحليلية راسخة.
من ناحية أخرى ، تعد Preql أداة تحويل بيانات بدون تعليمات برمجية تنشئ شركات ناشئة تستهدف مستخدمي الأعمال الذين قد لا يمتلكون خبرة في لغات البرمجة ، لكنهم مع ذلك يحتاجون إلى بيانات موثوقة ويمكن الوصول إليها.
يتمثل هدف Preql في أتمتة الخطوات الأكثر صعوبة واستهلاكًا للوقت في عملية تحويل البيانات حتى تتمكن الشركات من العمل في غضون أيام ، على عكس نافذة الستة إلى 12 شهرًا للأدوات الأخرى.
"لقد أنشأنا Preql لأن طبقة التحويل هي الجزء الأكثر أهمية في مكدس البيانات ، ولكن الموارد والمواهب اللازمة لإدارتها تجعل التقارير الموثوقة والتحليلات غير قابلة للوصول للشركات بدون وظائف كبيرة للبيانات" ، قال جابي ستيل ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي المشارك لشركة Preql.
لذلك ، تضع الشركة الناشئة نفسها كبديل لتوظيف فرق كاملة من مهندسي التحليلات فقط لنمذجة وإدارة تعريفات الأعمال ، لا سيما بين الشركات الناشئة التي طورت أولاً قدراتها التحليلية.
بمعنى آخر ، Preql هو المخزن المؤقت بين الفريق الهندسي والأشخاص الذين يحتاجون بالفعل إلى استخدام البيانات.
"تميل فرق البيانات إلى أن تكون شديدة التفاعل. يطلب النشاط التجاري باستمرار البيانات لتوجيه عملية اتخاذ القرار ، ولكن في نظام التحول الحالي ، حتى التغييرات الصغيرة في نماذج البيانات تستغرق وقتًا وخبرة.
إذا كان بإمكان مستخدمي الأعمال إدارة المقاييس الخاصة بهم حقًا ، فيمكن لمواهب البيانات تحرير أنفسهم من التراجع المستمر في التعامل مع طلبات التقارير والتركيز على التحليلات الأكثر تعقيدًا ، "هكذا قالت ليا فايس ، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي المشارك لشركة Preql.
لكن هذا لا يعني أن dbt و Preql منافسان شرسان. في الواقع ، هم جزء من نفس مجتمع تحويل البيانات ، ويتم التخطيط للتكامل.
"تتمثل إحدى طرق التفكير في الأمر في أننا نرغب في مساعدة المؤسسات على النهوض والتشغيل بسرعة كبيرة والحصول على أقصى استفادة من البيانات التي تجمعها وتخزنها بالفعل دون الحاجة إلى الاعتماد على المواهب المتخصصة التي لديها دراية كبيرة بالديون ، وأضاف ستيل. "ولكن مع زيادة تطور هذه الشركات ، سننتج دي بي تي ، حتى يتمكنوا من الاستفادة منها إذا كانت هذه هي الأداة الأكثر ملاءمة لهم. سهولة." نظرة فاحصة على Preql
جمعت الشركة الناشئة جولة أولية بقيمة 7 ملايين دولار في مايو ، بقيادة Bessemer Venture Partners ، بمشاركة فيليسيس.
تجمع Preql سياق العمل وتعريفات المقاييس ، ثم تلخص عملية تحويل البيانات. يساعد المؤسسات على البدء والتعامل مع مصدر مركزي للحقيقة للإبلاغ دون وجود فريق بيانات أو كتابة SQL.
يقرأ Preql البيانات من المستودع ويعيد كتابة المخططات النظيفة وجاهزة للتقرير. تتعاون مع أدوات استيعاب البيانات التي تنقل البيانات من تطبيقات المصدر إلى المستودع ، مثل Airbyte و Fivetran ، ومستودعات البيانات السحابية مثل Snowflake و Redshift و BigQuery. بالنسبة إلى الأنشطة التجارية التي تستهلك البيانات في أدوات ذكاء الأعمال ، فإنها تشارك أيضًا مع Looker و Tableau و Sigma Computing.
هدف DTCتركز Preql في البداية على سوق DTC ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن المقاييس ، مثل تكلفة اكتساب العميل (CAC) ، ومعدل التحويل ، والقيمة الدائمة (LTV) ، موحدة. كما أنها تميل إلى إجراء عمليات بسيطة.
"وجدنا أن هذه الشركات تعمل بجد لتنزيل ...
What's Your Reaction?
