
A abordagem "Centrada nas Pessoas" é pelo que eles são mais conhecidos. Ao longo de dez anos como Engenheiro de Dados, experimentei inúmeras ferramentas que alimentavam sistemas antigos de "ID de Ticket", o que é uma verdadeira dor de cabeça para os data lakes! Felizmente, nos fornece um Registro Dourado ou uma "Entidade de Cliente". Isso torna minha vida muito fácil. Noon — a API de Streaming também é bastante sólida. Atualmente, estamos ingerindo diretamente eventos brutos do AWS Kinesis no Redshift. Mantém os dados intactos, sem exclusões. Eu realmente gosto do Sidekick AI também — ele fornece tags de "Intenção" e "Sentimento" prontas para uso, que aplicamos em nossa análise de sentimento usando clusters do Databricks. É um verdadeiro SaaS Nativo da Nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Um dos problemas importantes é a "Evolução de Esquema". Ocasionalmente, a equipe do Gladly altera um atributo ou campo e meu Catálogo de Dados do AWS Glue falha porque o rastreador detecta uma incompatibilidade. Gostaria que eles tivessem pelo menos um boletim informativo para desenvolvedores ou algo para nos notificar com antecedência sobre quaisquer mudanças na API dentro de 1 semana. Origem — se você precisar fazer "Exportação em Lote" para dados antigos (por exemplo, 5 anos) é extremamente lento. Mais ou menos, tive que escrever um script Python complicado com "Lógica de Repetição" e lógica de "Retrocesso Exponencial" para timeouts de JSON. Uma opção de transferência direta do S3 entre duas contas seria incrível, 10/10, mas no momento é um processo manual. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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