هندسة خطوط أنابيب البيانات: كل ما تحتاج إلى معرفته

إن قمة النجاح لأي مؤسسة اليوم تكمن في مدى سرعة معالجة البيانات، وهذا هو سبب الحاجة إلى أنظمة قابلة للتطوير بشكل كبير. خطوط أنابيب البيانات أصبحت ذات أهمية متزايدة لعمليات الأعمال. خطوط أنابيب البيانات هي الحل الحديث ل أتمتة, aالمقياس الثاني متكرر البيانات ابتلاع، تحويل، و أنشطة التكامل. يمكن للبنية المناسبة لخط أنابيب البيانات أن تسرع بشكل كبير من توفير البيانات عالية الجودة للأنظمة والتطبيقات النهائية. 

في هذه المدونة، سنغطي ما هي بنية خطوط أنابيب البيانات ولماذا يجب التخطيط لها قبل تكامل البيانات مشروع. بعد ذلك، سنرى الأجزاء والعمليات الأساسية لخط أنابيب البيانات. وسوف نستكشف أيضا مختلفة بنية خط أنابيب البياناتs والتحدث عن واحدة من الأفضل أدوات إدارة البيانات في السوق. 

ما هي هندسة خطوط أنابيب البيانات؟

بكل بساطة، يأخذ خط أنابيب البيانات البيانات من المصدر، ويعالجها وينقلها إلى الوجهة، تمامًا مثل أي خط أنابيب آخر في العالم المادي. يمكنك التفكير في بنية خط أنابيب البيانات على هذا النحو نظام منظم ومترابط يأخذ البيانات الأولية، ويحسنها، ويخزنها، ويحللها، ثم يشارك النتائج القيمة - كل ذلك بطريقة منهجية وآلية.  الهدف هو تزويد التطبيقات النهائية والمستخدمين النهائيين بتدفق ثابت من البيانات النظيفة والمتسقة. 

على عكس خط أنابيب ETL الذي يتضمن استخراج البيانات من المصدر، وتحويلها، ثم تحميلها إلى نظام مستهدف، فإن خط أنابيب البيانات هو مصطلح أوسع إلى حد ما و ETL (استخراج، تحويل، تحميل) مجرد مجموعة فرعية. الفرق الرئيسي بين ETL وبنية خط أنابيب البيانات هو أن الأخير يستخدم أدوات معالجة البيانات لنقل البيانات من نظام إلى آخر، سواء تم تحويل البيانات أم لا. 

مكونات بنية خطوط البيانات

الآن بعد أن أصبحت لديك فكرة عن بنية خط أنابيب البيانات، دعنا نلقي نظرة على المخطط ونتعامل مع كل مكون من مكونات خط أنابيب البيانات: 

مصادر البيانات: يبدأ مسار البيانات الخاص بك من مصادر البيانات، حيث يتم إنشاء بياناتك. مصادر البيانات الخاصة بك يمكن أن تكون قواعد بيانات تخزن معلومات العميل، أو ملفات السجل التي تلتقط أحداث النظام، أو واجهات برمجة التطبيقات الخارجية التي توفر تدفقات البيانات في الوقت الفعلي. تولد هذه المصادر المادة الخام لرحلة البيانات الخاصة بك. Tيحدد نوع المصدر طريقة استيعاب البيانات. 

استيعاب البيانات: التالي هو مكون استيعاب البيانات الذي يقوم بجمع البيانات واستيرادها من الأنظمة المصدر إلى مسار البيانات. ويمكن أن يتم ذلك من خلال معالجة الدفعات أو البث في الوقت الفعلي، اعتمادًا على المتطلبات. استيعاب البيانات يمكن القيام بذلك بطريقتين رئيسيتين - المعالجة المجمعة، حيث يتم جمع البيانات على فترات زمنية مجدولة، أو التدفق في الوقت الفعلي، حيث تتدفق البيانات بشكل مستمر عند إنشائها.  

سيعتمد استيعاب البيانات أيضًا على نوع البيانات التي تتعامل معها. على سبيل المثال، إذا كانت لديك بيانات غير منظمة بشكل أساسي مثل ملفات PDF، فستحتاج إلى برنامج متخصص لاستخراج البيانات مثل Astera تقرير عامل المنجم.  

معالجة البيانات: تعد هذه إحدى أهم المراحل في البنية لأنها تجعل البيانات صالحة للاستهلاك. قد تكون البيانات الأولية غير كاملة أو تحتوي على أخطاء مثل الحقول غير الصالحة مثل اختصار الحالة أو الرمز البريدي الذي لم يعد موجودًا. وبالمثل، قد تتضمن البيانات أيضًا سجلات تالفة يجب محوها أو تعديلها في عملية مختلفة. يتضمن تنظيف البيانات توحيد البيانات وإزالة التكرارات وملء القيم الخالية. 

تتضمن مرحلة المعالجة أيضًا تحويل البيانات. اعتمادًا على بياناتك، قد يتعين عليك تنفيذ تحويلات مختلفة مثل التسوية، وإلغاء التسوية، والفرز، وربط الشجرة، وما إلى ذلك. الهدف من التحويل هو تحويل البيانات إلى الشكل المناسب للتحليل 

مخزن البيانات: بعد ذلك، يتم تخزين البيانات المعالجة في قواعد البيانات أو مستودعات البيانات. قد تقوم الشركة بتخزين البيانات لأغراض مختلفة مثل التحليل التاريخي أو التكرار أو مجرد جعلها في متناول المستخدمين في مكان مركزي. اعتمادًا على الغرض، يمكن تخزين البيانات في أماكن مختلفة مثل قواعد البيانات العلائقية. على سبيل المثال، تعد PostgreSQL أو MySQL أو Oracle مناسبة للبيانات المنظمة ذات المخططات المحددة جيدًا. 

قواعد بيانات NoSQL، مثل MongoDB وCassandra تم تصميمها من أجل المرونة وقابلية التوسع وتكون مناسب تمامًا للتعامل مع البيانات غير المنظمة أو شبه المنظمة ويمكن توسيع نطاقه أفقيًا لإدارة كميات كبيرة. 

يتم تخزين البيانات أيضًا في مستودعات البيانات. ومع ذلك، غالبًا ما يتم إقران مستودعات البيانات بمنصات التخزين السحابية مثل Google Cloud وAmazon S3 وMicrosoft Blob التي تخزن بيانات كبيرة الحجم.  

تحليل البيانات: مكون تحليل البيانات هو المكان الذي تنبض فيه القوة الخام للبيانات بالحياة. يتضمن الاستعلام والمعالجة واستخلاص رؤى ذات معنى من البيانات المخزنة. يستخدم محللو البيانات والعلماء أدوات وتقنيات مختلفة لإجراء التحليل مثل التحليل الوصفي والتنبؤي والإحصائي للكشف عن أنماط الرؤى والاتجاهات في البيانات.  

تتضمن معظم اللغات والتقنيات المستخدمة لتحليل البيانات لغة SQL، وهي الأنسب لقواعد البيانات العلائقية. بخلاف ذلك، غالبًا ما يستخدم المستخدمون برمجة python أو R.  

عرض مرئي للمعلومات: وينتهي مسار البيانات عند تصور البيانات، حيث يتم تحويل البيانات إلى جداول ومخططات دائرية، لذلك يسهل على محللي البيانات فهمها. أدوات التصور مثل PowerBI وTableau توفير واجهة بديهية لاستكشاف البيانات الأولية. يمكن للمحللين وعلماء البيانات التنقل بشكل تفاعلي عبر مجموعات البيانات وتحديد الأنماط والحصول على فهم أولي للمعلومات. 

اقرأ المزيد: أفضل 10 أدوات لتدفق البيانات 

أنواع خطوط أنابيب البيانات وبنيتها

لا توجد بنية لخطوط أنابيب البيانات متماثلة نظرًا لعدم وجود طريقة واحدة لمعالجة البيانات. اعتمادًا على تنوع مصادر البيانات وعددها، قد يلزم تحويل البيانات عدة مرات قبل أن تصل إلى وجهتها. 

دفعة معالجة الهندسة المعمارية 

دفعة خط أنابيب البيانات هي تقنية معالجة البيانات حيث يتم جمع البيانات ومعالجتها ومن ثم الحصول على النتائج على فترات. يتم استخدامه عادةً لكميات كبيرة من البيانات التي يمكن معالجتها دون الحاجة إلى نتائج فورية. 

عادة، ديتم تقسيم ATA إلى دفعات أو قطع. يتم إجراء هذا التقسيم لإدارة معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بطريقة أكثر قابلية للإدارة. تمثل كل دفعة مجموعة فرعية من البيانات الإجماليةأ ويتم معالجتها بشكل مستقل. يمكن أن تتضمن المعالجة عمليات مختلفة، مثل التصفية، والتجميع، والتحليل الإحصائي، وما إلى ذلك. وعادةً ما يتم تخزين نتائج كل خطوة من خطوات معالجة الدُفعات في نظام تخزين مستمر. 

استخدم حالات: مناسب للسيناريوهات التي لا تكون فيها المعالجة في الوقت الفعلي ضرورية، مثل تحديثات البيانات يوميًا أو كل ساعة. على سبيل المثال ، هناك شركة تجارة إلكترونية ترغب في تحليل بيانات مبيعاتها للحصول على رؤى حول سلوك العملاء وأداء المنتج واتجاهات الأعمال العامة يسمح لشركة التجارة الإلكترونية بإجراء تحليل متعمق لبيانات مبيعاتها دون الحاجة إلى نتائج في الوقت الفعلي. 

المكونات: 

• مصدر البيانات: حيث تنشأ البيانات الخام. 
• محرك معالجة الدفعات: يعالج البيانات في فترات زمنية محددة مسبقًا. 
• التخزين: يحمل البيانات المعالجة. 
• جدولة: تشغيل معالجة الدفعات في أوقات محددة. 

تدفق خط البيانات 

تقوم معالجة التدفق بإجراء عمليات على البيانات المتحركة أو في الوقت الفعلي. فهو يمكّنك من استشعار الظروف بسرعة خلال فترة أصغر من الحصول على البيانات. ونتيجة لذلك، يمكنك إدخال البيانات في أداة التحليلات لحظة إنشائها والحصول على نتائج سريعة. 

يقوم خط أنابيب البيانات المتدفقة بمعالجة البيانات من نظام نقطة البيع أثناء إنتاجها. يرسل محرك معالجة الدفق المخرجات من خط أنابيب البيانات إلى مستودعات البياناتوتطبيقات التسويق وإدارة علاقات العملاء والعديد من التطبيقات الأخرى، بالإضافة إلى إعادتها إلى نظام نقاط البيع نفسه. 

استخدم حالات: مثالية للتطبيقات التي تتطلب معالجة بيانات ذات زمن وصول منخفض. على سبيل المثال ، أنافي الصناعة المالية، يعد اكتشاف المعاملات الاحتيالية أمرًا بالغ الأهمية لمنع الخسائر المالية وضمان أمان حسابات المستخدمين. قد لا تكون أنظمة معالجة الدفعات التقليدية كافية لتحديد الأنشطة الاحتيالية بسرعة. من ناحية أخرى، يمكن لخط أنابيب البيانات المتدفقة أن يوفر تحليلًا في الوقت الفعلي للمعاملات عند حدوثها من أجهزة الصراف الآلي وبطاقات الائتمان وما إلى ذلك. 

المحتوى من خط أنابيب البيانات 

• مصدر البيانات: يولد تدفقات مستمرة من البيانات. 
• محرك معالجة الدفق: يعالج البيانات في الوقت الحقيقي. 
• التخزين: يقوم بشكل اختياري بتخزين البيانات المعالجة للتحليل التاريخي. 

لامدا 

بنية Lambda هي بنية معالجة بيانات مصممة للتعامل مع المعالجة المجمعة والدفقية للبيانات. تم تقديمه بواسطة Nathan Marz لمواجهة تحديات معالجة البيانات الضخمة حيث تتعايش متطلبات زمن الوصول المنخفض للتحليلات في الوقت الفعلي مع الحاجة إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات في الوضع الدفعي. تحقق بنية Lambda ذلك من خلال الجمع بين معالجة الدُفعات ومعالجة التدفق في نظام واحد قابل للتطوير ومتسامح مع الأخطاء. 

فيما يلي المكونات والطبقات الرئيسية لبنية Lambda: 

طبقة دفعة: 

• الوظيفة: يتعامل مع معالجة كميات كبيرة من البيانات التاريخية بطريقة متسامحة مع الأخطاء وقابلة للتطوير. 
• تخزين البيانات: يستخدم عادةً نظام ملفات موزع مثل اباتشي هادوب نظام الملفات الموزعة (HDFS) أو أنظمة التخزين السحابية. 
• نموذج المعالجة: تتضمن المعالجة المجمعة تشغيل العمليات الحسابية على مجموعة بيانات كاملة، مما يؤدي إلى إنتاج النتائج التي يتم تخزينها عادةً في عرض دفعي أو طبقة تقديم طبقة دفعية. 

طبقة السرعة: 

• الوظيفة: تتعامل مع المعالجة في الوقت الفعلي لتدفقات البيانات، مما يوفر نتائج ذات زمن وصول منخفض للبيانات الحديثة. 
• تخزين البيانات: يعتمد عادةً على نظام تخزين موزع ومتسامح مع الأخطاء ويدعم عمليات الكتابة والقراءة السريعة للمعالجة في الوقت الفعلي. 
• نموذج المعالجة: تتضمن معالجة التدفق تحليل البيانات في الوقت الفعلي فور وصولها، مما يوفر نتائج محدثة. 

طبقة التقديم: 

• الوظيفة: دمج النتائج من طبقات الدفعة والسرعة وتوفير عرض موحد للبيانات. 
• تخزين البيانات: يستخدم قاعدة بيانات NoSQL أو قاعدة بيانات موزعة يمكنها التعامل مع البيانات المجمعة والبيانات في الوقت الفعلي. 
• نموذج المعالجة: يقدم طرق عرض مجمعة محسوبة مسبقًا وطرق عرض في الوقت الفعلي لتطبيق الاستعلام. 

طبقة الاستعلام: 

• الوظيفة: تمكن المستخدمين من الاستعلام عن البيانات الموجودة في طبقة التقديم والوصول إليها. 
• تخزين البيانات: يتم استرداد نتائج الاستعلام من طبقة التقديم. 
• نموذج المعالجة: يسمح بالاستعلامات المخصصة واستكشاف طرق العرض المجمعة وفي الوقت الفعلي. 

خط أنابيب ETL 

هناك فرق بين خط أنابيب ETL وخط أنابيب البيانات. خط أنابيب ETL هو شكل من أشكال خط أنابيب البيانات تُستخدم لاستخراج البيانات من مصادر مختلفة، وتحويلها إلى التنسيق المطلوب، وتحميلها إلى قاعدة بيانات مستهدفة أو مستودع بيانات لأغراض التحليل أو إعداد التقارير أو ذكاء الأعمال. الغرض الأساسي من خط أنابيب ETL هو تسهيل عملية النقل حركة البيانات من مصادر متنوعة إلى مستودع مركزي حيث يمكن تحليلها واستخدامها بكفاءة في اتخاذ القرار. 

خط أنابيب ELT 

An ELT يعد خط الأنابيب (الاستخراج والتحميل والتحويل) بديلاً لنهج ETL التقليدي. بينما الهدف الأساسي لكليهما إي تي إل و إي إل تي هو التحرك والاستعداد دا. بالنسبة للتحليل، فإنها تختلف في الترتيب الذي تحدث به خطوة التحويل. في خط أنابيب ETL، يتم التحويل قبل تحميل البيانات إلى النظام الهدف، بينما في خط أنابيب ELT، يتم إجراء التحويل بعد تحميل البيانات إلى النظام الهدف. 

غالبًا ما تستفيد خطوط أنابيب ELT من قوة المعالجة لمستودعات البيانات الحديثة، والتي تم تصميمها للتعامل مع تحويلات البيانات واسعة النطاق. 

على المباني 

يشير خط أنابيب البيانات المحلية إلى مجموعة من العمليات والأدوات التي تستخدمها المؤسسات لجمع البيانات ومعالجتها وتحويلها وتحليلها داخل البنية التحتية المادية الخاصة بها أو مراكز البيانات، بدلاً من الاعتماد على الحلول المستندة إلى السحابة. غالبًا ما يتم اختيار هذا النهج لأسباب مثل أمان البيانات أو متطلبات الامتثال أو الحاجة إلى مزيد من التحكم المباشر في البنية التحتية.  

تعتمد البنى الداخلية على الخوادم والأجهزة الموجودة فعليًا داخل مركز البيانات أو المنشأة الخاصة بالمؤسسة. Oتتمتع المنظمات بالتحكم الكامل في الأجهزة والبرامج وتكوينات الشبكة. إنهم مسؤولون عن شراء جميع المكونات وصيانتها وترقيتها. ومع ذلك، سغالبًا ما يتطلب تطوير البنية التحتية استثمارًا رأسماليًا كبيرًا، وقد يستغرق التوسع وقتًا. 

السحابة الأصلية 

تم تصميم بنية خط أنابيب البيانات السحابية الأصلية للاستفادة من فوائد الحوسبة السحابية، مما يوفر قابلية التوسع والمرونة والفعالية من حيث التكلفة. يتضمن عادةً مجموعة من الخدمات المُدارة والخدمات الصغيرة والحاويات.  

تم تصميم بنية خطوط أنابيب البيانات السحابية الأصلية لتكون ديناميكية وقابلة للتطوير وتستجيب لاحتياجات معالجة البيانات المتغيرة. فهو يعمل على تحسين استخدام الموارد، وتعزيز المرونة، وغالبًا ما يؤدي إلى سير عمل أكثر فعالية من حيث التكلفة وكفاءة في معالجة البيانات مقارنة بالحلول التقليدية المحلية. 

إنه شقرميدق وظائف وخدمات بدون خادم لتقليل النفقات التشغيلية وتوسيع نطاق الموارد بناءً على الطلب. 

كيفية زيادة سرعة خط أنابيب البيانات

بغض النظر عن بنية البيانات التي تختارها، في نهاية المطاف، يعتمد الأمر كله على مدى سرعة وكفاءة مسار البيانات الخاص بك. حسنًا، هناك مقاييس معينة يمكنك القياس وفقًا لها o تقييم سرعة خط أنابيب البيانات. توفر هذه المقاييس رؤى حول الجوانب المختلفة لقدرات المعالجة لخط الأنابيب:

1. الإنتاجية

It يقيس معدل معالجة البيانات بنجاح بواسطة خط الأنابيب خلال فترة محددة. 

الإنتاجية (السجلات في الثانية أو البايت في الثانية) = إجمالي السجلات المعالجة أو حجم البيانات / الوقت المستغرق للمعالجة

2. الكمون

الكمون هو الوقت الذي يستغرقه جزء من البيانات للانتقال عبر المسار بأكمله من المصدر إلى الوجهة. 

الكمون = وقت المعالجة الشامل لسجل البيانات 

3. وقت المعالجة

يقيس ال الوقت المستغرق لتحويل البيانات أو معالجتها داخل المسار. 

وقت المعالجة = الوقت المستغرق لتحويل أو معالجة سجل البيانات 

4. استخدام الموارد

يقيس استخدام الموارد مدى كفاءة خط الأنابيب في استخدام موارد الحوسبة (وحدة المعالجة المركزية، والذاكرة، وما إلى ذلك) أثناء معالجة البيانات. 

استخدام الموارد = (الاستخدام الفعلي للموارد / الحد الأقصى للموارد المتاحة) * 100 

اعتبارات التصميم الرئيسية

عند إعداد بنية خط أنابيب البيانات، من المهم أن تضع في اعتبارك بعض العوامل وأفضل الممارسات إنشاء بنية خط أنابيب بيانات قوية وقابلة للتطوير وسهلة الإدارة. إليك كيفية تصميم مسار البيانات الخاص بك:  

نمطية: يعزز التصميم المعياري إعادة استخدام التعليمات البرمجية، ويبسط الصيانة، ويسمح بإجراء تحديثات سهلة للمكونات الفردية. قم بتقسيم خط الأنابيب إلى وحدات أو خدمات أصغر ومستقلة. يجب أن يكون لكل وحدة مسؤولية محددة بشكل جيد، ويجب أن يكون الاتصال بين الوحدات موحدًا. 

التسامح مع الخطأ: ويضمن بناء التسامح مع الأخطاء في المسار قدرة النظام على التعافي من الأخطاء بسهولة ومواصلة معالجة البيانات. تنفيذ آليات إعادة المحاولة للفشل العابر، واستخدام نقاط التفتيش لتتبع التقدم، وإعداد المراقبة والتنبيه للظروف غير الطبيعية. 

التنسيق: تساعد أدوات التنسيق في جدولة وإدارة تدفق البيانات عبر المسار، مما يضمن تنفيذ المهام بالترتيب الصحيح مع التبعيات المناسبة. يمكنك استخدام أدوات مثل Astera Centerprise إلى دتحسين سير العمل الذي يمثل التسلسل المنطقي لأنشطة خطوط الأنابيب. 

المعالجة المتوازية: تتيح المعالجة المتوازية لخط الأنابيب التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة أكبر من خلال توزيع أحمال العمل عبر موارد متعددة. Astera Centerprise يدعم محرك ETL/ELT للمعالجة المتوازية عالي الطاقة والذي يمكنك استخدامه لخطوط أنابيب البيانات الخاصة بك. 

تقسيم البيانات: تأكد من اختيار eتقسيم البيانات بكفاءة كما هي يعمل على تحسين التوازي والأداء العام من خلال توزيع مهام معالجة البيانات عبر عقد متعددة. تتضمن التقنيات الشائعة تقسيم النطاق أو تقسيم التجزئة أو تقسيم القائمة. 

التدرجية: ضع في اعتبارك دائمًا قابلية التوسع. صمم المسار للتوسع أفقيًا (إضافة المزيد من المثيلات) أو رأسيًا (زيادة الموارد لكل مثيل). الاستفادة من الخدمات المستندة إلى السحابة للتوسع التلقائي بناءً على الطلب. 

التحكم في الإصدار: استخدم أنظمة التحكم في الإصدار مثل Git لرمز خط الأنابيب وملفات التكوين. اتبع أفضل الممارسات لتفرع التغييرات ودمجها وتوثيقها. 

الاختبار: Iتنفيذ اختبارات الوحدة للمكونات الفردية، واختبارات التكامل لسير العمل، والاختبارات الشاملة لخط الأنابيب بأكمله. تضمين اختبارات ل جودة البيانات وحالات الحافة. اختبار صارم سيضمن أن يعمل خط الأنابيب بشكل موثوق ويلبي دائمًا متطلبات العمل.  

التحسين المستمر لبنية خطوط البيانات

لا يعد تحديد بنية خط أنابيب البيانات عملية تتم لمرة واحدة؛ تحتاج إلى الاحتفاظ بها تحديد مجالات التحسين، وتنفيذ التغييرات، وتكييف البنية مع احتياجات العمل المتطورة والتقدم التكنولوجي. الهدف هو التأكد من أن خط أنابيب البيانات يظل قويًا وقابلاً للتطوير وقادرًا على تلبية متطلبات المؤسسة المتغيرة. هنا هو ما يمكنك القيام به:  

1. مراقبة الأداء والصحة بانتظام من خط أنابيب البيانات. استخدم أدوات المراقبة لجمع المقاييس المتعلقة باستخدام الموارد وأوقات معالجة البيانات ومعدلات الخطأ والمؤشرات الأخرى ذات الصلة. قم بتحليل البيانات المجمعة لتحديد الاختناقات أو مجالات عدم الكفاءة أو نقاط الفشل المحتملة. 
2. قم بإنشاء حلقات تعليقات تسمح للمستخدمين ومهندسي البيانات وأصحاب المصلحة الآخرين بتقديم رؤى وتعليقات حول أداء المسار ووظائفه. 
3. تحديد ومراجعة مؤشرات الأداء الرئيسية بانتظام لخط أنابيب البيانات. قد تتضمن المقاييس الرئيسية الإنتاجية وزمن الوصول ومعدلات الخطأ واستخدام الموارد. استخدم مؤشرات الأداء الرئيسية لتقييم فعالية خط البيانات وتوجيه جهود التحسين. 
4. قم بتنفيذ تحسينات تدريجية بدلاً من محاولة إجراء إصلاحات كبيرة. من السهل إدارة التحسينات الصغيرة المستهدفة ويمكن دمجها بشكل مستمر في المسار الحالي. تحديد أولويات التحسينات بناءً على تأثيرها على الأداء والموثوقية ورضا المستخدم. 

Astera Centerprise-أداة خط البيانات الآلية الخالية من التعليمات البرمجية

Astera Centerprise هي أداة خط أنابيب بيانات ذات تعليمات برمجية صفرية تمامًا وتأتي مع واجهة مستخدم مرئية وبديهية. تم تصميم الأداة مع الأخذ في الاعتبار إمكانية الوصول لمستخدمي الأعمال حتى يتمكنوا أيضًا من إنشاء خطوط أنابيب للبيانات دون الاعتماد كثيرًا على قسم تكنولوجيا المعلومات. هل تريد بدء خطوط أنابيب بيانات كبيرة الحجم ذاتية الصيانة؟ جربه ل مجانًا لمدة 14 يومًا.