اكتشاف علاقات البيانات: المفتاح لتحسين نمذجة البيانات

فهم البيانات المتناثرة باستخدام الاكتشاف الحديث

تخزين بيانات المؤسسة يتألف من مجموعة متنوعة من الأنظمة: قواعد بيانات تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، ومنصات إدارة علاقات العملاء (CRM)، وجداول البيانات، وتطبيقات السحابة، والملفات القديمة. تؤدي هذه الأنظمة وظائفها بكفاءة منفردة، لكنها مجتمعةً تُشكل بيئةً مجزأة. بالنسبة لأي شخص يُكلف ببناء عملية ترحيل أو تكامل أو حتى تقرير بسيط، فإن التحدي الأول لا يكمن في نقل البيانات، بل في فهم ما هو موجود وكيفية ترابطه.

لهذا السبب، لم يعد اكتشاف علاقات البيانات خيارًا. فهو الخطوة الأولى لتحويل الأنظمة المتفرقة إلى أساس موثوق لاتخاذ القرارات.

لماذا تتوقف أدوات الترحيل عند المخزون

نادرًا ما تفشل مشاريع الترحيل بسبب جهل الفرق بالجداول الموجودة. بل تفشل عندما لا يفهم أحد كيفية ربط هذه الجداول.

تُصنّف أدوات التقييم الخوادم والتطبيقات ووحدات التخزين. تُقدّر تكاليف السحابة وتُحدّد التبعيات بين الأنظمة. حتى أن بعضها يُحدّد التطبيقات التي تتصل بقواعد البيانات. ولكن عندما تبدأ عملية الترحيل الفعلية، تكتشف الفرق أن هذه الأدوات أجابت على الأسئلة الخاطئة.

إن مجرد معرفة أن الجدول أ يُحيل إلى الجدول ب لا يُفسر كيفية حدوث ذلك. قد يرتبط عمود مفتاح خارجي يُسمى مُعرّف المستخدم بمفتاح أساسي يُسمى مُعرّف العميل. بدون فهم هذه العلاقات الهيكلية، تتعطل عمليات الترحيل. تفشل عمليات التكامل دون سابق إنذار. تُرجع التقارير مجموعات نتائج فارغة لأن عمليات الربط بُنيت على افتراضات بدلاً من التحليل.

لنفترض وجود سيناريو مؤسسي نموذجي: نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) يحتوي على 150 جدولاً، وقد تطور على مدار 15 عامًا. استخدمت فرق التطوير المختلفة أساليب تسمية مختلفة. تتبع بعض المفاتيح الخارجية النمط tablename_id، بينما يستخدم البعض الآخر tablename_key، ويستخدم البعض الآخر رموزًا مختصرة كانت منطقية في عام 2008، لكنها حيرت الموظفين الحاليين. تفرض قاعدة البيانات بعض العلاقات من خلال القيود، لكن العديد منها موجود فقط في منطق التطبيق - غير مرئي لأجهزة مسح المخططات.

تُفيد أدوات التقييم باكتشاف "150 جدولاً" ثم تنتقل إلى المرحلة التالية. ولكن أيٌّ من المئات هل للعلاقات المحتملة بين هذه الجداول أهمية فعلية؟ أيها مُطبّق؟ وأيها مُتبقي من الميزات القديمة؟ بدون اكتشاف العلاقات، تُمضي فرق الترحيل أسابيع في التحليل اليدوي أو تُعالج الأعطال فور حدوثها دون وعي.

الفجوة بين "لقد قمنا بجرد 200 جدول" و"يمكننا ترحيل نموذج البيانات هذا" أوسع مما تتصوره معظم خطط المشروع.

اكتشف البنية المخفية في بياناتك

لا تكتفِ بإدراج جداولك، بل افهم كيفية ارتباطها. انظر كيف Astera يكشف اكتشاف العلاقة المدعوم بالذكاء الاصطناعي في Data Pipeline عن التبعيات التي تجعل نماذج البيانات الخاصة بك تعمل.

إعداد عرض توضيحي مخصص

ما هو اكتشاف علاقة البيانات؟

يُحدد اكتشاف علاقات البيانات البنية التقنية التي تربط البيانات عبر الأنظمة. فبينما تُوثّق أدوات التقييم ما هو موجود، يكشف اكتشاف علاقات البيانات كيفية ترابطها من خلال المفاتيح الأساسية، والمفاتيح الخارجية، والتبعيات المرجعية.

هذا مهم لعمليات الترحيل لأن العلاقات تُحدد ترتيب التنفيذ. لا يُمكن تحميل جدول الدفع قبل جدول العميل الرئيسي إذا كانت قيود المفتاح الخارجي تُطبّق سلامة المرجع. تُملأ جداول الأبعاد قبل جداول الحقائق في مخططات النجمة. تُحدد التسلسلات الهرمية بين الوالد والطفل السجلات التي تُهاجر معًا للحفاظ على الاتساق.

يتجاوز اكتشاف علاقات البيانات البيانات الوصفية على مستوى الأعمدة. فهو يكتشف الحقول التي تُعدّ معرّفات فريدة، والأعمدة التي تُشير إلى هذه المعرّفات، وكيفية تتابع هذه العلاقات عبر الجداول المترابطة - حتى عندما لم يُضفِ مسؤولو قواعد البيانات هذه القيود رسميًا في تعريفات المخططات.

التمييز بين اكتشاف علاقات البيانات والتخصصات ذات الصلة أمر مهم:

تتطلب كل حالة استخدام فهم ليس فقط البيانات الموجودة، ولكن أيضًا كيفية ارتباط الأجزاء.

لماذا العلاقات مهمة

معرفة وجود 200 جدول أمرٌ مختلفٌ تمامًا. معرفة الحقول التي تربطها ببعضها البعض أمرٌ آخر. تُحدد المفاتيح الأساسية والأجنبية هذه الروابط، وهي بمثابة الرابط الذي يُحافظ على سلامة نماذج البيانات.

وبدون الوضوح بشأن هذه العلاقات، تواجه المشاريع عقبات:

• تنقطع التكاملات عند تفويت التبعيات.
• تتوقف عمليات الهجرة لأن لا أحد يعرف أي الجداول تعتمد على أي منها.
• تفشل التقارير عندما لا تتمكن من اتباع مسارات البيانات الصحيحة.

يساعد اكتشاف علاقة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على سد هذه الفجوة.

الفجوة الهيكلية: ما وراء الجداول إلى المفاتيح والتبعيات

يتوقف الاكتشاف التقليدي عند أسماء الجداول والأعمدة. أما اكتشاف البيانات الحديث، فينتقل إلى العلاقات - وهي البنية التقنية التي تجعل البيانات قابلة للاستعلام والترحيل.

يُحدد كشف المفتاح الأساسي الأعمدة التي تُعرّف كل سجل بشكل فريد. تُصبح هذه المفاتيح بمثابة نقاط ارتكاز لجميع العلاقات اللاحقة. في أنظمة العملاء، قد يكون هذا رقم حساب. في كتالوجات المنتجات، رمز المنتج (SKU). في قواعد البيانات المالية، مُعرّف معاملة. يتطلب العثور على هذه المفاتيح في الأنظمة القديمة غير المُوثّقة تحليل أنماط البيانات، وليس مجرد قراءة بيانات تعريف المخطط.

يزداد التحدي عندما تكون المفاتيح الأساسية مركبة، مما يتطلب استخدام عدة أعمدة معًا لضمان التفرد. قد يستخدم جدول بنود السطر معرف الطلب ورقم السطر كمفتاح مركب. قد يجمع نظام المواعيد بين معرف المنشأة ورقم الغرفة والفترة الزمنية. يجب أن تتعرف أدوات الاكتشاف على هذه الأنماط من خلال تحليل مجموعات القيم، وليس فقط الأعمدة الفردية.

يُحدد اكتشاف المفاتيح الخارجية كيفية ارتباط الجداول ببعضها. يشير العمود الذي يحتوي على أرقام العملاء في جدول الطلبات إلى المفتاح الأساسي في جدول العملاء. تُحدد هذه التبعيات تسلسلات التحميل أثناء الترحيل. يؤدي كسر التسلسل إلى توقف العملية برمتها بسبب انتهاكات سلامة المرجع.

لكن للمفاتيح الخارجية تعقيداتها الخاصة. بعضها صريح - يُعرّف بأنه قيود قاعدة بيانات يفرضها النظام. والبعض الآخر ضمني - يُطبّق بواسطة شيفرة التطبيق ولكنه غير مرئي لمفتشي المخططات. يشير عمود باسم created_by_user_id بوضوح إلى جدول المستخدمين، ولكن بدون قيد، قد تغفله الأدوات الآلية. يكتشف الاكتشاف المدعوم بالذكاء الاصطناعي هذه العلاقات الضمنية من خلال تحليل أنماط البيانات: عندما تكون جميع القيم في عمود ما قيمًا رئيسية في جدول آخر، فمن المرجح وجود علاقة مفتاح خارجي.

يتجاوز تعيين تبعيات البيانات العلاقات المباشرة ليشمل الحقول المحسوبة، والجداول المشتقة، واتصالات القفزات المتعددة. فهم هذه التبعيات يمنع نمط فشل الترحيل الشائع: نقل البيانات بنجاح، ولكن تعطيل الاستعلامات التي تعتمد على عمليات ربط غير موثقة.

اكتشاف علاقات البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للهجرات

يتطلب اكتشاف العلاقات يدويًا أسابيع من استعلامات SQL، وتحليل جداول البيانات، ومقابلات مع مطورين تركوا العمل منذ سنوات. يُغيّر الذكاء الاصطناعي هذا الجدول الزمني من أسابيع (أو أشهر) إلى ساعات.

الآلي، نمذجة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يبدأ باستكشاف المخططات. يفحص الذكاء الاصطناعي هياكل قواعد البيانات عبر المصادر - Oracle وSQL Server وMySQL والملفات المسطحة ومستودعات التخزين السحابية - مستخرجًا تعريفات الجداول وأنواع الأعمدة والفهارس والقيود. يتم ذلك في دقائق بغض النظر عن حجم قاعدة البيانات.

بعد ذلك، يُطبّق اكتشاف المخططات المُدعّم بالذكاء الاصطناعي خاصية التعرّف على الأنماط على البيانات نفسها. تُصبح الأعمدة ذات القيم الفريدة في الغالب مُرشّحات مفتاح أساسي. أما الأعمدة التي توجد جميع قيمها في المفتاح الأساسي لجدول آخر، فتُصبح مُرشّحات مفتاح خارجي. يُحقّق الذكاء الاصطناعي من صحة هذه الفرضيات من خلال تحليل البيانات، والتحقق من قيود التفرّد، وأنماط العدم، وتوزيعات القيم.

لكن التحديد ليس سوى الخطوة الأولى. فالتحقق يضمن الدقة. يفحص الذكاء الاصطناعي ملايين السجلات للتأكد من أن المفاتيح الأساسية المقترحة تحتوي بالفعل على قيم فريدة دون أي تكرارات. بالنسبة للمفاتيح الأجنبية المرشحة، يتحقق من وجود القيم في عمود المرجع في الجدول المرجعي، ويُشير إلى أي سجلات يتيمة تنتهك سلامة المرجع.

يُحدد هذا التحقق المشكلات الدقيقة التي تُعيق عمليات الترحيل: المفاتيح المركبة حيث يبدو عمود واحد فريدًا بينما المجموعة ليست كذلك، والمفاتيح الخارجية التي تُشير إلى السجلات المحذوفة، والعلاقات التي تبقى ثابتة لـ 99% من البيانات ولكنها تنقطع في الحالات الهامشية. من خلال إبراز هذه المشكلات أثناء الاكتشاف بدلًا من منتصف عملية الترحيل، يُمكن للفرق معالجة مشكلات جودة البيانات قبل أن تُعيق التنفيذ.

النتيجة: خريطة علاقات كاملة تُظهر كيفية ترابط الجداول، وأي المفاتيح الخارجية تشير إلى أي مفاتيح أساسية، وأين توجد التبعيات - حتى عندما لم يقم المطورون الأصليون بتوثيق هذه العلاقات أو لم يتم تنفيذ قيود قاعدة البيانات مطلقًا.

من الاكتشاف إلى نمذجة البيانات

Astera خط أنابيب البيانات يتجاوز هذا المشروع مجرد مسح البيانات الوصفية، إذ يستخدم الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات لكشف البنية التحتية وراء التوسع العمراني، ثم يُحوّل هذه الرؤية إلى نموذج بيانات عملي.

• تقوم عملية استكشاف المخطط التلقائية بفحص قواعد البيانات والملفات ومصادر السحابة، وإبراز الجداول والحقول وأنواع البيانات على الفور.
• تعمل تقنية اكتشاف العلاقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحديد المفاتيح الأساسية والمفاتيح الخارجية والتبعيات، حتى عندما تكون غير موثقة.
• ويتحقق تحديد ملف تعريف البيانات من صحة هذه العلاقات، مما يضمن أن التعيينات لا يتم استنتاجها فقط بل وتستند إلى أنماط البيانات الفعلية.
• تُحوّل نمذجة البيانات المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي نتائج الاكتشاف إلى نموذج موحّد يُمكن إعادة استخدامه عبر عمليات الترحيل والتكامل والتحليلات. يُمكن للفرق تصميم نماذج مُستهدفة بصريًا أو وصفها بلغة واضحة، بينما تُولّد المنصة تلقائيًا المسارات اللازمة لتقديمها.

بدلاً من ترك الاكتشاف كمخزون ثابت، Astera يجعلها الأساس لبناء وأتمتة ما يأتي بعد ذلك.

من الاكتشاف إلى خطوط الأنابيب القابلة للتنفيذ

تتوقف معظم أدوات اكتشاف العلاقات عند التوثيق. Astera يحول خط أنابيب البيانات الاكتشاف إلى تنفيذ.

بعد اكتشاف العلاقات من خلال التنميط الآلي وتحليل المفاتيح المدعوم بالذكاء الاصطناعي، لا تكتفي المنصة بعرض النتائج فحسب، بل تُنشئ نماذج بيانات تُشفّر تلك العلاقات. تعرض المخططات المرئية روابط الجداول، وتُملأ بيانات العلاقات الوصفية تلقائيًا.

هذه النماذج قابلة للتنفيذ، وليست ثابتة. يمكن للفرق مراجعة الروابط المكتشفة وتحسينها في واجهة رسومية، والتحقق من صحة الهياكل وفقًا لمنطق العمل قبل بدء الترحيل.

بعد التحقق من صحة النموذج، يُحدد بيئة الهدف، سواءً كانت مستودع Snowflake أو قاعدة بيانات Azure SQL أو مخطط تحليلات الأبعاد. تُترجم المنصة العلاقات المُكتشفة إلى تصميم الهدف المناسب، باستخدام النموذج كمخطط أساسي للترحيل.

من هذا النموذج، Astera يقوم تلقائيًا ببناء خطوط أنابيب الهجرة التي تحترم التبعيات المكتشفة: يتم تحميل الجداول الأصلية قبل الجداول الفرعية، والأبعاد قبل الحقائق، وبيانات المرجع قبل المعاملات.

يستخدم التعيين المُدار بالذكاء الاصطناعي بيانات تعريف العلاقات لمواءمة حقول المصدر والهدف بذكاء. إذا ربط الاكتشاف "cust_id" بـ "customer_key"، يقترح النظام هذا التعيين تلقائيًا. تُجسّد المطابقة الدلالية اختلافات التسمية، مثل "client_num" و"customer_id"، بناءً على أنماط العلاقات، وليس فقط أسماء الأعمدة.

يُشتق خط الأنابيب الناتج - المجهز بتسلسل الأحمال، ومنطق التحويل، ونقاط التحقق - مباشرةً من اكتشاف علاقات البيانات. يُرشد الاكتشاف النمذجة، وتُحرك النمذجة خطوط الأنابيب، وتُنفذ خطوط الأنابيب عمليات الترحيل. لا حاجة للترجمة اليدوية.

يُلغي هذا التكامل الشامل فجوات التسليم التي تُعيق عمليات الترحيل. ويبقى الاكتشاف والنمذجة واستخراج البيانات وتحميلها وتحميلها مُتزامنًا، حيث تُحدّث تحديثات العلاقات النماذج تلقائيًا وتُجدّد خطوط الأنابيب المُتأثرة، مما يُبقي سير العمل بأكمله مُتصلًا من الفحص الأولي وحتى النشر النهائي.

تحويل الاكتشاف إلى نماذج بيانات قابلة للتنفيذ

تجاوز حدود التوثيق. أنشئ خطوط أنابيب قابلة للتنفيذ تلقائيًا من العلاقات المكتشفة، وحافظ على مزامنة نماذجك وتعييناتك وعمليات الترحيل.

تحدث إلى فريقنا

كيف يمنع اكتشاف علاقات البيانات تحديات الهجرة الشائعة

إن فهم كيفية فشل عمليات الترحيل دون اكتشاف العلاقة المناسبة يكشف عن سبب أهمية هذه الخطوة.

1. انتهاكات تسلسل التحميل
عند تحميل الجداول الفرعية قبل الجداول الرئيسية، تفشل قيود المفتاح الخارجي، مثل إدخال الطلبات قبل وجود العملاء. يتعين على الفرق إعادة ترتيب الأحمال يدويًا، مما يُهدر وقت الترحيل. يُظهر اكتشاف العلاقات هذه التبعيات مبكرًا، مما يُمكّن من تسلسل الأحمال الصحيح من البداية.

2. انتهاك سلامة المرجعية
قد تنقل عمليات الترحيل الجداول بنجاح، ولكنها تفقد العلاقات عندما تُفرض التبعيات من خلال منطق التطبيق، وليس قيود قاعدة البيانات. النتيجة: تفشل عمليات الربط، وتُظهر التقارير بيانات غير كاملة، وتُرجع التحليلات نتائج خاطئة. يكتشف اكتشاف العلاقات هذه التبعيات الخفية من خلال تحليل أنماط البيانات بما يتجاوز قواعد المخطط.

3. السجلات اليتيمة
قد تُشير قيم المفاتيح الخارجية في الجداول الفرعية إلى مفاتيح رئيسية مفقودة أو محذوفة. تُهاجر هذه السجلات دون أن يُلاحظها أحد، مما يُفسد النظام المستهدف ويُشوّه نتائج الاستعلامات والتجميع. يُحدد تحليل البيانات السجلات اليتيمة أثناء الاكتشاف، مما يُمكّن الفرق من تنظيفها أو حلها قبل الترحيل.

4. الهجرات غير المكتملة
يؤدي فقدان جداول المراجع إلى عدم إمكانية استخدام البيانات المُهاجَرة، مثل رموز المنتجات أو مُعرِّفات المواقع التي تُشير إلى جداول لم تُنقل قط. يكشف تعيين التبعيات هذه العلاقات، مما يضمن نقل جميع الجداول المطلوبة معًا.

5. انضم إلى الفشل
قد تؤدي عمليات الترحيل التي تُغيّر أنواع البيانات أو الترميزات أو التنسيقات إلى انقطاع عمليات الربط، مثل تحويل مُعرّفات الأعداد الصحيحة إلى سلاسل نصية أو تقليص الأصفار البادئة. يُؤكّد اكتشاف العلاقات بقاءها متوافقةً خلال عملية التحويل، مما يُحافظ على سلامة البيانات.

6. تدهور الأداء
يؤدي فقدان الفهارس في أعمدة المفاتيح الخارجية إلى إبطاء عمليات الربط وانخفاض الأداء. أصبحت الاستعلامات التي كانت تُنفَّذ في ثوانٍ تستغرق دقائق. يُسلِّط اكتشاف العلاقات الضوء على الأعمدة العلائقية التي تتطلب فهرسة، مما يُوجِّه تحسين النظام المستهدف.

7. أعطال متتالية
تؤدي سلوكيات التسلسل غير المُعيَّنة إلى فقدان غير متوقع للبيانات أو فقدان السجلات. تُخلِّف عمليات الحذف التسلسلي المفقودة بيانات متبقية؛ بينما تُحذِف عمليات الحذف الجديدة كميات كبيرة جدًا. إن فهم ترتيب العلاقات وقواعد التسلسل يمنع الانتشار المُدمِّر أو غير الكامل.

يشترك كل نمط من أنماط الفشل هذه في سبب مشترك: عدم فهم كيفية ارتباط البيانات بشكل كافٍ قبل محاولة نقلها. تُركز الفرق على استخراج البيانات وتحميلها، لكنها تغفل عن التبعيات الهيكلية التي تجعل هذه البيانات ذات معنى. يُعالج اكتشاف العلاقات هذه الفجوة من خلال توضيح الارتباطات قبل بدء عملية النقل.

إنشاء هجرات لا تنكسر

منع عمليات الربط المعطوبة، والسجلات اليتيمة، وأخطاء تسلسل التحميل قبل حدوثها. Astera تقوم خريطة خط أنابيب البيانات بتعيين العلاقات بطريقة ذكية وتلقائية - حتى تتمكن من الهجرة بثقة.

اتصل بنا اليوم!

الاكتشاف في العمل

واجه بنك إقليمي يستعد للانتقال إلى السحابة هذا التحدي تحديدًا. كانت سجلات العملاء والقروض والمعاملات موزعة على SQL Server وOracle وملفات عادية ذات وثائق غير متسقة. باستخدام Asteraقام الفريق بمسح جميع الأنظمة خلال ساعات. حدّدت خوارزميات الذكاء الاصطناعي العلاقات بين المفاتيح الأساسية والأجنبية، بينما أكّدت سلامة ملايين السجلات من خلال تحليل البيانات.

Astera ثم ترجم الفريق هذا المشهد إلى نموذج لكيفية ظهور البيانات في سنوفليك. وُلدَت خطوط الأنابيب تلقائيًا مباشرةً من النموذج، فانتقل الفريق من مرحلة الاكتشاف إلى التنفيذ دون الحاجة إلى أسابيع من التصميم اليدوي.

اكتشاف علاقات البيانات للجميع

تكشف معظم أدوات BI عن الارتباطات والانضمامات المتكررة وأنماط الاستخدام التي تساعد المحللين على الفهم ماذا تقول البيانات. هذا مهمٌّ لتوليد الأفكار، ولكنه ليس كافيًا للتنفيذ.

يحتاج مهندسو البيانات إلى نوع مختلف من الاكتشاف: نوع يكشف كيفية هيكلة البيانات وترابطها. عليهم معرفة الأعمدة التي تُعدّ مفاتيح، والعلاقات التي تُعزز سلامة المرجع، وكيفية تحميل البيانات بالتسلسل الصحيح للحفاظ على الاتساق عبر الأنظمة.

توفر أدوات الهجرة التقليدية تقييمات ومخزونات - خرائط النظام، والتبعيات، وحجم التخزين - ولكنها تتوقف عن تحويل هذه المعلومات إلى خطوط أنابيب عاملة.

هذا هو المكان Astera يُسدّ خط أنابيب البيانات الفجوة. يُحوّل اكتشافه ونمذجته المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي الرؤى الهيكلية إلى تصاميم قابلة للتنفيذ. يستطيع المهندسون تحديد العلاقات الرئيسية، وتحديد العناصر الأساسية والقيود، وإنشاء خطوط أنابيب تلقائيًا تُراعي التسلسل الهرمي للتبعيات - الأصول قبل الأبناء، والأبعاد قبل الحقائق.

من خلال إنشاء خط أنابيب اللغة الطبيعية، يمكن للمستخدمين وصف تدفقات البيانات بشكل محادثة أثناء Astera يبني المنطق الأساسي. والنتيجة هي سير عمل موحد وذكي، حيث يُرشد الاكتشاف النمذجة، وتُحرك النمذجة التنفيذ، وتبقى كل مرحلة متزامنة.

Astera لا يكشف فقط ما هي البيانات الموجودة- فهو يوضح كيفية تحريكه ونمذجته وإدارته بدقة وسرعة وثقة.

من التفتت إلى الوضوح

عندما تعيش البيانات في صوامع منعزلة، تتلاشى الرؤية. يُعيد الاكتشاف إشراقتها من خلال إظهار ليس فقط ماهية البيانات الموجودة، بل أيضًا كيفية ترابطها. بفضل النمذجة القائمة على الذكاء الاصطناعي والمبنية على هذا الأساس، يمكن للمؤسسات الانتقال بسلاسة من فهم بياناتها إلى استخدامها.

النتيجة: هجرات أسرع، وتكاملات أكثر سلاسة، وتحليلات مبنية على بنية تعكس الواقع وتتكيف مع المستقبل.

شاهد بياناتك المتصلة والنموذجية

البيانات المتناثرة لا تعني بالضرورة رؤى متناثرة. Asteraيعمل الاكتشاف والنمذجة القائمة على الذكاء الاصطناعي معًا لدمج كل نظام وجدول وعلاقة في بؤرة التركيز، ثم تحويل هذه المعرفة إلى مسارات عمل قابلة للتكرار. تعمل فرقكم بثقة، مدركين أنهم يبنون على أساس دقيق وحديث وجاهز للعمل.

اكتشاف كيفية Astera يمكن أن يلبي خط أنابيب البيانات احتياجات حالة الاستخدام الخاصة بك. تواصل معنا للمزيد من المعلومات.