Ayrıcalıklı: Veri yönetimi girişimi Euno, iş mantığını geniş ölçekte yönetmek için gizlilikten çıkıyor

Kuruluşlar birçok farklı kaynaktan gelen verileri kullanarak iş zekasını, operasyonları ve giderek artan şekilde yapay zeka iş yüklerini güçlendirmeye yardımcı olan veri hatlarını besler. İş mantığının nasıl çalışması gerektiğine dair tutarlı ve net bir yönetime sahip olmak veri boru hatları başlangıç ​​için bir meydan okumadır Euno hedef alıyor.

Euno bugün bir ürün platformu ve 6,25 milyon dolarlık tohum finansmanıyla gizlilikten çıkıyor. Şirket, daha önce siber güvenlik girişimini kuran Eyal Firstenberg tarafından kuruldu. Işık Sibertarafından satın alınan Palo Alto Ağıworklar 105 milyon dolara; ve eski CTO’su Sarah Levy Görme Teşhisi.

Deneyimleri sayesinde Euon’un kurucuları yönetimle ilgili birçok sorun olduğunu fark ettiler. veri boru hatları bunun çözülmesi gerekiyordu. En önemlileri arasında: İş mantığının geniş ölçekte nasıl yönetileceğini anlamak.

İş mantığı, bir kuruluş tarafından kullanılan temel iş operasyonları terimlerinin (örneğin, aktif kullanıcılar, işlemler ve diğer temel performans göstergeleri (KPI’ler)) tanımları ve hesaplamalarıyla ilgilidir. İş mantığı, daha sonra veri odaklı operasyonların temelini oluşturabilecek doğru bir veri modelinin sağlanması açısından kritik öneme sahiptir.

Levy, VentureBeat’e özel bir röportajda “Tutarlı bir veri modelini geniş ölçekte yönetme ve hizalama zorluğuna odaklandık” dedi.

İş mantığı neden önemlidir (ve neden çoğu zaman doğru olanı yapmak zordur)

İş mantığı, kuruluşların en doğru sonuçları alabilmesi için kritik öneme sahiptir. Veri analizi ve iş zekası (BI), ancak bunu düzgün bir şekilde yönetmek genellikle bir zorluktur.

Levy, kuruluşlar farklı araçlar tarafından oluşturulan farklı iş kontrol panellerine baktıkça, aynı terim ve kavramlar için genellikle çok farklı sayılar olabileceğini belirtti.

“Finans, satış ve pazarlamadan toplam satış rakamı alırken farklı rakamlar elde etmeleri ve kimsenin nedenini bilmemesi, her CEO’nun uğraştığı klasik bir şey sanırım” dedi. “Veri ürünlerinin sunduğu sonuçlara güvenmek istiyorsanız iş mantığını barındıran veri modeli çok önemlidir ve tutarlı bir veri modelini uygun ölçekte yönetmek aslında oldukça zorlu bir iştir.”

Levy, modern veri yığınının, veri analitiği ve BI araçlarının bulunduğu tüketim katmanı, bir veri katmanı ve bir veri ambarından oluştuğunu açıkladı. Pek çok kuruluşun, veri mantığının silolara ayrılmadığından ve belirli bir araca kilitlenmediğinden emin olmak amacıyla bir BI aracının dışındaki bir veri katmanını yönettiğini belirtti.

Euno’nun çözümü, iş mantığını platformlar arasında haritalamaya, bir tanım kataloğu sağlamaya ve mantığın BI araçlarından veri katmanına geçişini otomatikleştirmeye odaklanıyor. Euno, aralarında Snowflake’in de bulunduğu, sayıları giderek artan veri ambarı ve BI araçlarıyla çalışır. Veri tuğlalarıAmazon ve Redshift.

İş mantığı yalnızca çeşitli terimlerin ne anlama geldiğini tanımlayan bir veri sözlüğüne sahip olmaktan ibaret değildir. Bir veri sözlüğünün kullanımı, veri zekası ve veri kataloğu araçlarının içinde yaygındır. Alasyon Ve Hamamböcekleri kuruluşlara hangi verilerin mevcut olduğunu organize etme ve anlama yolu sağlar.

Levy, “Euno ile sunduğumuz şey, veri kataloglarına yönelik geleneksel yaklaşımlarla bazı örtüşmelere sahip olan, veri modeli yönetimine yeni bir yaklaşımdır” dedi.

Veri kataloglarının sıklıkla veri terimlerinin anlamsal tanımını yakaladığını ve bunun önemli olduğunu belirtti. Veri modelleri için, yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir teknoloji olan veri oluşturma aracının (dbt) kullanımıyla iş mantığını veri dönüşümü olarak yakalamak da mümkündür. Veri dönüşümleri, değerlerin farklı tablo birleştirmeleri, filtreler veya hesaplamalar yoluyla hesaplanabilmesi için veritabanı tablolarının manipülasyonunu içerir.

Levy, Euno’nun yapabildiği şeyin herhangi bir yeni iş mantığını yakalayıp otomatik olarak dbt’de kodlamak olduğunu söyledi. Euno ayrıca merkezi veri modeline yeni bir mantık ekleyecek.

Levy, “İş mantığını tüm platformlarınızda haritalandırıyoruz” dedi. “Demek bu dbt’de, depoda ve tüm BI araçlarınızda var; iş mantığını otomatik olarak haritalandırıyoruz, tüm hesaplamaları ve açıklamaları, iş mantığınızın köken görünümünü ve veri modelinizdeki her metrik veya tablo için kullanım puanlamasını içeren bir iş mantığı kataloğu sunuyoruz.”

Levy ayrıca doğru bir veri modeline sahip olmanın, self-servis analiz araçlarının güvenilir bir şekilde çalışması için temel oluşturan önemli bir bileşen olduğunu da belirtti.

“Kendimizi, kendi kendine hizmet eden yapay zeka odaklı analiz araçlarının gerçekten işe yaraması ve güvenilir olması için temel oluşturmak üzere tasarlanmış bir araç olarak görüyoruz” dedi.