Bu, smava'nın Baş Veri Mimarı Alex Naumov'un ortak yazdığı bir misafir yazısıdır.
Smava GmbH bireysel kredileri tüketiciler için şeffaf, adil ve uygun fiyatlı hale getiren, Almanya'nın önde gelen finansal hizmet şirketlerinden biridir. Smava, dijital süreçlere dayanarak 20'den fazla bankanın kredi tekliflerini karşılaştırıyor. Bu sayede borçlular kendilerine en uygun anlaşmaları hızlı, dijital ve verimli bir şekilde seçebiliyor.
smava, pazar lideri olmak için veriye dayalı kararlara inanır ve bunlardan yararlanır. Veri Platformu ekibi, şirketin tüm departmanları ve şubeleri genelinde veri ürünleri sağlayarak smava'da veriye dayalı kararları desteklemekten sorumludur. Departmanlar mühendislikten satış ve pazarlamaya kadar ekipleri içerir. Şubeler, B2C kredileri, B2B kredileri ve daha önce de B2C ipotekler gibi ürünlere göre değişmektedir. Şirket içinde kullanılan veri ürünleri, diğerlerinin yanı sıra kullanıcı yolculuklarından elde edilen bilgileri, operasyonel raporları ve pazarlama kampanyası sonuçlarını içerir. Veri platformu günde ortalama 60 bin sorguya hizmet veriyor. Veri hacmi, iş ve veri kaynakları geliştikçe istikrarlı bir büyüme ile çift haneli TB düzeyindedir.
smava'nın Veri Platformu ekibi, farklı SLA'lara sahip paydaşlara veri sunarken, aynı zamanda uygun maliyetli kalarak ölçek büyütme ve küçültme esnekliğini koruma zorluğuyla karşı karşıya kaldı. Günlük raporlamanın oluşturulması 3 saat kadar sürdü; bu durum, gün içinde yeniden hesaplamaların yapılması gerektiğinde işletmenin karar verme sürecini etkiledi. Self servis analitiğini hızlandırmak ve verilere dayalı yeniliği teşvik etmek için, herhangi bir ekibin merkezi olmayan bir şekilde kendi başına veri ürünleri oluşturmasına izin verecek yollar sağlayacak bir çözüme ihtiyaç vardı. Smava, veri ürünlerini oluşturmak ve yönetmek için şunları kullanır: Amazon Kırmızıya Kaydırma, bir bulut veri ambarı.
Bu yazıda Smava'nın veri platformunu kullanarak nasıl optimize ettiğini gösteriyoruz. Amazon Redshift Sunucusuz ve Amazon Redshift veri paylaşımı öngörülemeyen iş yükleri için doğru boyutlandırma zorluklarının üstesinden gelmek ve fiyat performansını daha da artırmak. Smava, optimizasyonlar sayesinde önceki analiz altyapısına kıyasla %50'ye varan maliyet tasarrufu ve üç kata kadar daha hızlı rapor oluşturma elde etti.
Çözüme genel bakış
Veri odaklı bir şirket olarak smava, analiz kullanım örneklerini desteklemek için AWS Cloud'a güveniyor. Müşterilerine en iyi fırsatları ve kullanıcı deneyimini sunmak için smava aşağıdakileri takip eder: modern veri mimarisi ölçeklenebilir, dayanıklı bir veri deposu olarak veri gölü ve analitik işleme ve veri tüketimi için amaca yönelik olarak oluşturulmuş veri depoları içeren ilkeler.
smava, çeşitli harici ve dahili veri kaynaklarından verileri veri gölündeki bir giriş aşamasına alır. Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3). Smava, verileri almak için özel komut dosyalarıyla tamamlanan bir dizi popüler üçüncü taraf müşteri veri platformunu kullanıyor.
Veriler Amazon S3'e ulaştıktan sonra smava, AWS Tutkal Veri Kataloğu ve tarayıcılar mevcut verileri otomatik olarak kataloglamak, meta verileri yakalamak ve tüm veri varlıklarının sorgulanmasına olanak tanıyan bir arayüz sağlamak.
Veri gölü kullanımındaki ham varlıklara erişmesi gereken veri analistleri Amazon Atina, anlık sorgularla araştırmaya yönelik sunucusuz, etkileşimli bir analiz hizmeti. Smava'nın Veri Platformu ekibi, kuruluş genelindeki tüm departmanların aşağı yönlü tüketimi için, aşağıdakileri takip ederek seçilmiş veri ürünlerini hazırlar: çıkarma, yükleme ve dönüştürme (ELT) modeli. smava, verileri dönüştürmek, depolamak ve analiz etmek için bulut veri ambarı olarak Amazon Redshift'i kullanıyor ve şunları kullanıyor: Amazon Kırmızıya Kaydırma Spektrumu SQL kullanarak veri gölünden yapılandırılmış ve yarı yapılandırılmış verileri verimli bir şekilde sorgulamak ve almak için.
smava takip ediyor veri kasası modelleme Veri ürünlerini son tüketicilere hazırlamak için Raw Vault, Business Vault ve Data Mart aşamalarını içeren metodoloji. Raw Vault, doğrudan veri kaynaklarından yüklenen nesneleri tanımlar ve veri gölündeki giriş aşamasının bir kopyasını temsil eder. İş Kasası, Raw Vault'tan alınan verilerle doldurulur ve iş kurallarına göre dönüştürülür. Son olarak veriler, belirli bir iş koluna yönelik belirli veri ürünleri halinde toplanır. Bu Veri Merkezi sahne. İş Kasası ve Data Mart aşamalarındaki veri ürünleri artık tüketicilerin kullanımına sunuldu. smava, iş zekası, veri görselleştirme ve daha fazla analiz için Tableau'yu kullanmaya karar verdi. Veri dönüşümleri şu şekilde yönetilir: dbt iş akışı yönetimini ve ekip işbirliğini basitleştirmek için.
Aşağıdaki diyagram, optimizasyonlardan önceki üst düzey veri platformu mimarisini göstermektedir.
Veri platformu gereksinimlerinin gelişimi
smava, üç veri aşamasını da barındıracak tek bir Redshift kümesiyle başladı. Sağlanan küme düğümlerini seçtiler RA3 tipi ile Rezerve Edilmiş Bulut Sunucuları (RI'lar) maliyet optimizasyonu için. Veri hacimleri yıldan yıla %53 arttıkça, çeşitli analitik iş yüklerinin karmaşıklığı ve gereksinimleri de arttı.
smava, kümeyi doğru boyutlandırarak ve kullanarak büyüyen veri hacimlerini hızlı bir şekilde ele aldı. Amazon Redshift Eşzamanlılık Ölçeklendirmesi yoğun iş yükleri için. Ayrıca smava, inovasyonun hızını artırmak için tüm ekiplere self servis şekilde kendi veri ürünlerini oluşturma seçeneği sunmak istiyordu. Merkezi olarak yönetilen veri ürünlerine herhangi bir müdahaleyi önlemek için merkezi olmayan ürün geliştirme ortamlarının sıkı bir şekilde izole edilmesi gerekiyordu. Aynı gereksinim, Data Platform ekibinin küratörlüğünü yaptığı farklı ürün aşamalarının izolasyonu için de uygulandı.
Veri paylaşımı ve Redshift Serverless ile mimariyi optimize etme
Gelişen gereksinimleri karşılamak için Smava, tek provizyonlu Redshift kümesini her ambarın farklı bir aşamaya hizmet vereceği birden fazla veri ambarına bölerek iş yükünü ayırmaya karar verdi. Ek olarak smava, mevcut ürün hatlarına müdahale etme riski olmadan yeni veri ürünleri geliştirmek için İş Kasasına yeni hazırlama ortamları ekledi. Veri Platformu ekibinin merkezi olarak yönetilen veri ürünlerine herhangi bir müdahaleyi önlemek için smava, merkezi olmayan iş yüklerini izole eden ek bir Redshift kümesini tanıttı.
smava, karmaşık bir veri çoğaltma hattını yönetmeden iş yükü izolasyonunu sağlamak için kullanıma hazır bir çözüm arıyordu.
lansmanından hemen sonra Kırmızıya kayma veri paylaşımı 2021'deki yetenekler sayesinde Veri Platformu ekibi, aradıkları çözümün bu olduğunu fark etti. smava, üretici kümelerinden gelen verilerin farklı tüketici kümelerinde okuma erişimi için mevcut olmasını sağlamak için veri paylaşım özelliğini benimsedi ve bu tüketici kümelerinin her biri farklı bir aşamaya hizmet etti.
Redshift veri paylaşımı, verileri kopyalamaya gerek kalmadan Redshift kümeleri genelinde anında, ayrıntılı ve hızlı veri erişimine olanak tanır. Verilere canlı erişim sağlar, böylece kullanıcılar veri ambarında güncellenirken her zaman en güncel ve tutarlı bilgileri görür. Veri paylaşımı sayesinde, aynı veya farklı AWS hesaplarındaki ve Bölgeler arasındaki Redshift kümeleriyle canlı verileri güvenli bir şekilde paylaşabilirsiniz.
Redshift veri paylaşımıyla smava, verileri çoğaltmak zorunda kalmadan veri iş yüklerini bireysel tüketici kümelerine ayırarak veri mimarisini optimize edebildi. Aşağıdaki şema, tek Redshift kümesinin birden çok kümeye bölünmesinden sonraki yüksek düzey veri platformu mimarisini göstermektedir.
Smava, self-servis bir veri pazarı sağlayarak, kullanıcılara verinin tüm yönlerine erişim olanağı sağlayarak veri demokratikleşmesini artırdı. Ayrıca ekiplere veri keşfi, anlık analiz, prototip oluşturma ve olgun veri ürünlerinin tüm yaşam döngüsünü çalıştırma için bir dizi özel araç sağladılar.
Veri Platformu ekibi, bireysel kümelerden operasyonel verileri topladıktan sonra daha fazla potansiyel optimizasyon belirledi: Raw Vault kümesi 24/7 sürekli yük altındaydı, ancak Business Vault kümeleri yalnızca geceleri güncellendi. Maliyetleri optimize etmek için smava şunları kullandı: duraklatma ve devam ettirme yetenekleri Redshift tarafından sağlanan kümelerin sayısı. Bu yetenekler, belirli zamanlarda kullanılabilir olması gereken kümeler için kullanışlıdır. Küme duraklatıldığında isteğe bağlı faturalandırma da askıya alınır. Yalnızca kümenin depolama alanı ücrete tabidir.
Duraklatma ve devam ettirme özelliği, smava'nın maliyeti optimize etmesine yardımcı oldu ancak küme işlemlerini tetiklemek için ek operasyonel yük gerektiriyordu. Ayrıca geliştirme kümeleri çalışma saatleri sırasında boşta kalma sürelerine tabi olmaya devam etti. Bu zorluklar nihayet 2022'de Redshift Sunucusuz'un benimsenmesiyle çözüldü. Veri Platformu ekibi, İş Veri Kasası aşama kümelerini, veri ambarı için yalnızca kullanımdayken güvenilir ve verimli bir şekilde ödeme yapmalarına olanak tanıyan Redshift Sunucusuz'a taşımaya karar verdi.
Redshift Serverless, değişken iş yükleri, boşta kalma süreli periyodik iş yükleri ve ani artışlarla birlikte kararlı durum iş yükleri gibi bilgi işlem ihtiyaçlarını tahmin etmenin zor olduğu durumlar için idealdir. Ayrıca, kullanım talebi yeni iş yükleri ve daha fazla eşzamanlı kullanıcıyla birlikte geliştikçe, Redshift Serverless otomatik olarak doğru bilgi işlem kaynaklarını sağlar ve veri ambarı, manuel müdahaleye gerek kalmadan sorunsuz ve otomatik olarak ölçeklenir. Veri paylaşımı, Redshift Sunucusuz ve RA3 düğümlerine sahip tedarik edilmiş Redshift kümeleri arasında her iki yönde de desteklendiğinden, smava mimarisinde herhangi bir değişikliğe ihtiyaç duyulmadı. Aşağıdaki diyagramda Redshift Serverless'a geçiş sonrasındaki üst düzey mimari kurulumu gösterilmektedir.
smava, hat tabanlı bir geliştirme metodolojisini benimseyerek kesintisiz bir CI/CD hattı aracılığıyla Redshift Serverless ve dbt'nin avantajlarını birleştirdi. Git deposundaki değişiklikler otomatik olarak bir test aşamasına dağıtılır ve otomatik entegrasyon testleri kullanılarak doğrulanır. Bu yaklaşım, geliştiricilerin verimliliğini artırdı ve ortalama üretim süresini günlerden dakikalara indirdi.
smava, iş yüklerini izole etmek için veri paylaşım özelliğinin yanı sıra hem tedarik edilmiş hem de sunucusuz Redshift veri ambarlarını kullanan bir mimariyi benimsedi. Smava, ihtiyaçlarına göre doğru mimari desenleri seçerek aşağıdakileri başarabildi:
- Veri hatlarını basitleştirin ve operasyonel ek yükü azaltın
- Özelliğin yayınlanma süresini günlerden dakikalara düşürün
- Boşta kalma sürelerini azaltarak ve iş yükünü doğru boyutlandırarak fiyat performansını artırın
- Orijinal kurulum maliyetlerinin %50'si karşılığında üç kata kadar daha hızlı rapor oluşturma (daha hızlı hesaplamalar ve daha yüksek paralelleştirme) elde edin
- Tüm departmanların çevikliğini artırın ve verilere erişimi demokratikleştirerek veriye dayalı karar almayı destekleyin
- Tüm departmanlardaki ekipler için self servis veri yeteneklerini ortaya çıkararak ve müşteri yolculuğunun tamamını kapsayacak şekilde A/B testi yeteneklerini güçlendirerek inovasyon hızını artırın
Artık smava'daki tüm departmanlar veriye dayalı, doğru ve çevik kararlar almak için mevcut veri ürünlerini kullanıyor.
Gelecek vizyonu
Smava, gelecekte Veri Platformunu operasyonel ölçümlere dayalı olarak optimize etmeye devam etmeyi planlıyor. Self Servis Data Mart kümesi gibi daha fazla temel hazırlığı yapılan kümeleri sunucusuz kümeye geçirmeyi düşünüyorlar. Ek olarak smava, çalıştırılacak paralel veri işlem hatlarının sayısını artırmak için ELT düzenleme araç zincirini optimize ediyor. Bu, tedarik edilen Redshift kaynaklarının kullanımını artıracak ve maliyetlerin azaltılmasına olanak tanıyacak.
Veri ürünü oluşturmaya yönelik merkezi olmayan, self servisin tanıtılmasıyla Smava, veri ağı mimarisi. Gelecekte Veri Platformu ekibi, hizmet kullanıcılarının ihtiyaçlarını daha ayrıntılı değerlendirmeyi ve birleşik veri yönetimi gibi daha fazla veri ağı ilkeleri oluşturmayı planlıyor.
Sonuç
Bu yazıda Smava'nın Redshift Serverless ve veri paylaşım özelliklerini kullanarak ortamları ve iş yüklerini izole ederek veri platformunu nasıl optimize ettiğini gösterdik. Bu Redshift ortamları, altyapılarıyla iyi bir şekilde entegre edilmiştir, talep üzerine ölçeklendirme konusunda esnektir ve yüksek düzeyde kullanılabilirliğe sahiptir ve minimum düzeyde yönetim çabası gerektirir. Genel olarak smava, toplam platform maliyetlerini %50 azaltırken performansı üç kat artırdı. Ek olarak, rapor oluşturma süreleri için mevcut SLA'ları korurken operasyonel ek yükü minimuma indirdiler. Üstelik smava, pazara çıkış sürelerini hızlandırmak için self servis veri ürünü yetenekleri sağlayarak inovasyon kültürünü güçlendirdi.
Amazon Redshift'in yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız en güncel içerikleri izlemenizi öneririz. AWS Events kanalındaki Amazon Redshift oturumundaki yenilikler Hizmete yakın zamanda eklenen özelliklere genel bir bakış için. Ayrıca şunları da keşfedebilirsiniz: Self servis, uygulamalı Amazon Redshift laboratuvarları Temel Amazon Redshift işlevlerini rehberli bir şekilde denemek.
Ayrıca daha derinlere inebilirsiniz Redshift Sunucusuz kullanım örnekleri ve veri paylaşımı kullanım örnekleri. Ek olarak, kontrol edin veri paylaşımına ilişkin en iyi uygulamalar ve nasıl olduğunu keşfedin Redshift veri paylaşımıyla diğer müşteriler maliyet ve performans açısından optimize edildi Kendi iş yükünüz için ilham almak için.
Kitapları tercih ediyorsanız, göz atın Amazon Redshift: O'Reilly'den Kesin Kılavuz, yazarların Amazon Redshift'in yeteneklerini ayrıntılarıyla anlattığı ve size ilgili model ve teknikler hakkında öngörüler sağladığı yer.
Yazarlar Hakkında
Alex Naumov smava GmbH'de Baş Veri Mimarıdır ve Veri departmanındaki dönüşüm projelerine liderlik etmektedir. Alex daha önce telekomünikasyon, bankacılık, enerji ve finans gibi çok çeşitli alanlarda, çeşitli teknoloji yığınlarını kullanarak ve birçok farklı ülkede danışman ve veri/çözüm mimarı olarak 10 yıl çalıştı. Veriye ve organizasyonları veri odaklı ve yaptıkları işte en iyi hale getirecek şekilde dönüştürmeye büyük bir tutkusu var.
Lingli Zheng AWS'nin dünya çapındaki uzman kuruluşunda İş Geliştirme Yöneticisi olarak çalışıyor ve DACH bölgesindeki müşterilerin Amazon analiz hizmetlerinden en iyi değeri elde etmelerini destekliyor. Veri analitiği, yapay zeka ve makine öğrenimi odaklı enerji, otomasyon ve yazılım endüstrisindeki 12 yılı aşkın deneyimiyle kendisini müşterilerin dijital dönüşüm yoluyla somut iş sonuçları elde etmelerine yardımcı olmaya adamıştır.
İskender Spivak AWS'de Kıdemli Başlangıç Çözümleri Mimarıdır ve EMEA Kuzey'deki B2B ISV müşterilerine odaklanmaktadır. AWS'den önce Alexander, yazılım geliştirme ve mimarideki çeşitli roller de dahil olmak üzere finansal hizmet sözleşmelerinde danışman olarak çalıştı. Veri analitiği, sunucusuz mimariler ve verimli organizasyonlar yaratma konusunda tutkulu.
Bu gönderi, Kıdemli Analitik Çözümleri Mimarı David Greenshtein tarafından teknik doğruluk açısından incelendi.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-smava-makes-loans-transparent-and-affordable-using-amazon-redshift-serverless/
- :vardır
- :dır-dir
- :Neresi
- $UP
- 10
- 100
- 12
- 125
- 20
- 2021
- 2022
- 60
- a
- Yapabilmek
- Hakkımızda
- erişim
- Verilere erişim
- başarmak
- Göre
- Hesaplar
- doğruluk
- doğru
- Başarmak
- elde
- karşısında
- Ad
- katma
- ilave
- Ek
- Ayrıca
- ele
- yönetim
- benimsenen
- Benimsemek
- avantaj
- uygun
- Sonra
- çevik
- AI
- alex
- Alexander
- Türkiye
- izin vermek
- veriyor
- Ayrıca
- her zaman
- Amazon
- Amazon Web Servisleri
- arasında
- an
- analiz
- Analistler
- Analitik
- Analitik
- analytics
- çözümlemek
- ve
- herhangi
- uygulamalı
- yaklaşım
- mimari
- mimari
- ARE
- AS
- yönleri
- Varlıklar
- At
- yazar
- Yazarlar
- Otomatik
- otomatik olarak
- Otomasyon
- mevcut
- ortalama
- önlemek
- AWS
- B2B
- B2C
- Bankacılık
- Bankalar
- merkezli
- BE
- müşterimiz
- olmuştur
- önce
- inanıyor
- faydaları
- İYİ
- arasında
- fatura
- Blog
- Kitaplar
- ödünç alanlar
- her ikisi de
- dalları
- getirmek
- iş
- iş geliştirme
- iş zekası
- fakat
- by
- Kampanya
- CAN
- yetenekleri
- kabiliyet
- ele geçirmek
- durumlarda
- katalog
- meydan okuma
- zorluklar
- değişiklikler
- yükler
- Kontrol
- Klinik
- seçme
- seçti
- bulut
- Küme
- işbirliği
- Toplama
- kombine
- Şirketler
- şirket
- karşılaştırıldığında
- tamamlamak
- karmaşık
- karmaşıklık
- hesaplamak
- eşzamanlı
- düşünen
- tutarlı
- danışman
- tüketici
- Tüketiciler
- tüketim
- devam etmek
- uyan
- Ücret
- tasarruf
- maliyetler
- ülkeler
- kapak
- yaratmak
- Oluşturma
- oluşturma
- Kültür
- küratörlüğünü
- görenek
- müşteri
- müşteri bilgisi
- Müşteriler
- günlük
- veri
- veri erişim
- Veri Analizi
- Veri Gölü
- Veri Platformu
- bilgi paylaşımı
- veri goruntuleme
- veri ambarı
- veri depoları
- veri-güdümlü
- David
- gün
- Günler
- Fırsatlar
- Merkezi olmayan
- karar
- Karar verme
- kararlar
- azalmış
- adanmış
- derin
- kesin
- teslim etmek
- Talep
- demokratikleşme
- Demokratikleştirilmesi
- bölüm
- bölümler
- konuşlandırılmış
- ayrıntı
- geliştirmek
- geliştiriciler
- gelişme
- DID
- farklı
- zor
- dijital
- dijital Dönüşüm
- yol tarifi
- direkt olarak
- keşfetmek
- keşif
- dalış
- do
- etki
- aşağı
- sırasında
- her
- verim
- verimli
- verimli biçimde
- çabaları
- EMEA
- sağlar
- son
- enerji
- nişan
- Mühendislik
- ortamları
- kurmak
- Eter (ETH)
- değerlendirmek
- olaylar
- gelişmek
- gelişti
- geliştikçe
- mevcut
- deneyim
- deneme
- keşif
- keşfetmek
- dış
- yüzlü
- adil
- HIZLI
- Daha hızlı
- olumlu
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Özellikler
- Nihayet
- maliye
- mali
- finansal hizmetler
- Esneklik
- esnek
- odak
- odaklanma
- takip etme
- şu
- İçin
- Tüketiciler İçin
- eskiden
- ileri
- Beslemek
- itibaren
- tam
- işlevsellikleri
- daha fazla
- Ayrıca
- gelecek
- oluşturmak
- nesil
- Almanya
- almak
- Git
- Vermek
- GmBH
- yönetim
- harika
- büyüdü
- Büyüyen
- Büyüme
- Konuk
- Misafir Mesaj
- rehberlik
- güdümlü
- vardı
- hands-on
- olmak
- Var
- sahip olan
- he
- yardım
- yardım
- üst düzey
- daha yüksek
- büyük ölçüde
- ev sahibi
- SAAT
- Ne kadar
- HTML
- HTTPS
- ideal
- tespit
- boş
- göstermektedir
- etkiledi
- iyileştirmek
- in
- dahil
- Dahil olmak üzere
- Artırmak
- artmış
- bireysel
- sanayi
- bilgi
- Altyapı
- Yenilikçilik
- içeride
- anlayışlar
- ilham
- durumlarda
- anlık
- entegre
- bütünleşme
- İstihbarat
- interaktif
- ilgili
- arayüzey
- girişim
- müdahale
- iç
- müdahale
- içine
- tanıttı
- tanıtım
- Giriş
- yalıtılmış
- izolasyon
- isv
- IT
- yolculuklar
- anahtar
- göl
- iniş
- topraklar
- başlatmak
- lider
- önemli
- İlanlar
- öğrenme
- yaşam döngüsü
- sevmek
- çizgi
- yaşamak
- canlı veri
- yük
- borç
- Krediler
- bakıyor
- yapılmış
- sürdürmek
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetmek
- yönetilen
- müdür
- yönetme
- tavır
- Manuel
- çok
- pazar
- Pazar lideri
- Pazarlama
- olgun
- Neden
- örgü
- Metadata
- metodoloji
- Metrikleri
- asgari
- dakika
- ML
- Daha
- Dahası
- Ipotekler
- çoğu
- hareket
- çoklu
- yani
- gerek
- gerekli
- ihtiyaçlar
- yeni
- yok hayır
- düğümler
- Kuzey
- şimdi
- numara
- nesneler
- of
- Teklifler
- on
- On-Demand
- ONE
- bir tek
- işletme
- işletme
- Operasyon
- optimizasyon
- optimize
- optimize
- optimize
- seçenek
- or
- orkestrasyon
- sipariş
- kuruluşlar
- organizasyonlar
- orijinal
- Diğer
- Diğer
- dışarı
- tekrar
- tüm
- Üstesinden gelmek
- genel bakış
- kendi
- Barış
- Paralel
- tutku
- tutkulu
- model
- desen
- duraklatmak
- durdurulmuş
- zirve
- başına
- performans
- periyodik
- kişisel
- bireysel Krediler
- boru hattı
- ağladım
- platform
- Platformlar
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Popüler
- nüfuslu
- Çivi
- potansiyel
- güç kelimesini seçerim
- tahmin
- tercih
- Hazırlamak
- hazırlar
- önceki
- Önceden
- Anapara
- ilkeler
- Önceki
- Süreçler
- işleme
- üretici
- PLATFORM
- ürün geliştirme
- üretim
- Ürünler
- Projeler
- prototip
- sağlamak
- sağlanan
- sağlar
- sağlama
- sorgular
- hızla
- menzil
- Çiğ
- Okumak
- son
- geçenlerde
- tanınan
- tavsiye etmek
- azaltmak
- Indirimli
- azaltarak
- azalmalar
- bölge
- bölgeler
- serbest
- kalmıştır
- kopya
- rapor
- Raporlama
- Raporlar
- Depo
- temsil
- gerektirir
- gereklidir
- gereklilik
- Yer Alan Kurallar
- Kaynaklar
- sorumlu
- Sonuçlar
- devam et
- Yorumlar
- krallar gibi yaşamaya
- Risk
- rolleri
- kurallar
- koşmak
- satış
- Satış ve Pazarlama
- aynı
- Tasarruf
- ölçeklenebilir
- ölçek
- terazi
- ölçekleme
- scriptler
- sorunsuz
- sorunsuz
- Güvenli
- görmek
- Self servis
- kıdemli
- ayrı
- ayırma
- Serverless
- vermektedir
- hizmet
- Hizmetler
- servis
- Oturum
- set
- kurulum
- paylaş
- paylaşımı
- o
- şov
- gösterdi
- Gösteriler
- Basit
- basitleştirmek
- tek
- So
- Yazılım
- yazılım geliştirme
- çözüm
- Çözümler
- çözülmüş
- kaynaklı
- kaynaklar
- uzman
- özel
- hız
- çiviler
- SQL
- Yığınları
- Aşama
- aşamaları
- sahneleme
- paydaşlar
- başladı
- başlangıç
- kalma
- istikrarlı
- adım
- hafızası
- mağaza
- mağaza
- güçlendirilmiş
- güçlendirme
- yapılandırılmış
- konu
- böyle
- destek
- destekli
- Destek
- asma
- Tablo
- alır
- somut
- takım
- takım
- teknoloji
- Teknik
- teknikleri
- telekomünikasyon
- test
- testleri
- göre
- o
- The
- Gelecek
- ve bazı Asya
- Onları
- Bunlar
- onlar
- üçüncü şahıslara ait
- Re-Tweet
- Bu
- bin
- üç
- İçinden
- zaman
- zamanlar
- için
- birlikte
- aldı
- araçlar
- Toplam
- karşı
- Dönüştürmek
- Dönüşüm
- dönüşümler
- transforme
- dönüşüm
- şeffaf
- tetikleyebilir
- altında
- öngörülemeyen
- aktüel
- güncellenmiş
- kullanım
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanıcı
- Kullanıcı Deneyimi
- kullanıcılar
- kullanım
- kullanma
- kullanır
- valide
- değer
- değişken
- çeşitlilik
- çeşitli
- Tonoz
- görüntüleme
- hacim
- hacimleri
- aranan
- depo
- oldu
- izlerken
- Yol..
- yolları
- we
- ağ
- web hizmetleri
- İYİ
- vardı
- Ne
- ne zaman
- hangi
- süre
- DSÖ
- geniş
- Vikipedi
- irade
- ile
- olmadan
- işlenmiş
- iş akışı
- çalışma
- Çalışma Saatlerimiz
- çalışır
- Atölyeler
- Dünya çapında
- yıl
- yıl
- sen
- Youtube
- zefirnet