ATHENA
Full-Stack Web
Malper û sepanên webê yên modern û responsive bi teknolojiyên herî nû çêdike.
Jêhatî
- React, Next.js, Astro
- Node.js, Express, Hono
- PostgreSQL, MongoDB
- TailwindCSS, SCSS
- APIyên REST & GraphQL
OR
Pêxemberê Daneyan ORACLE
Data & Analytics
Data warehouses, ETL pipelines û BI dashboards - ji daneyên xam heya hişmendiya karsaziyê. Ji Snowflake heya Power BI.
Cloud DWH
Snowflake • BigQuery • Redshift • Synapse
Amûrên BI
Power BI • Tableau • Looker • Metabase
47+
Projeyên Daneyan
12 PB
Daneyên Pêvajoyî
99.9%
Uptime Pipeline
<100ms
Derengiya Query
Derbarê ORACLE
Pêxemberê Daneyên Te
Di demên kevnar de, Pêxemberê Delphî şehrezayî û têgihîştin pêşkêş dikir - ajansa me ya ORACLE ji bo daneyên pargîdaniya we heman tiştî dike. Ji daneyên xam heya hişmendiya karsaziya çalak - ORACLE qalibên ku ji yên din veşartî dimînin dibîne.
Bi pisporiya di Snowflake, BigQuery, dbt û Power BI de, ORACLE platformên daneyan ên berbelav ava dike ku petabytes daneyan pêvajoyî dikin û di mîlîçirkeyan de têgihîştinan radestî dikin. Ji stratejiya daneyan heya analîtîka self-service - her tişt ji çavkaniyek.
Cloud Data Warehousing
Snowflake, BigQuery, Redshift - ji bo performans û lêçûn optimîze bûye.
Modern Data Stack
dbt, Airflow, Fivetran - ELT pipelines-ên nifşê nû.
Self-Service BI
Power BI, Tableau, Looker - dashboards ji bo her bikarhêner.
oracle_analytics.sql
WITH daily_metrics AS (
SELECT
date_trunc('day', created_at) as day,
sum(revenue) as total_revenue,
count(distinct user_id) as active_users
FROM {{ ref('stg_orders') }}
GROUP BY 1
)
SELECT * FROM daily_metrics
Query di 0.23s de qediya
12 PB Pêvajoyî
99.9% Uptime
Teknolojî
Modern Data Stack
ORACLE hemû teknolojiyên daneyan ên pêşeng fêr dibe.
Data Warehouses
Snowflake BigQuery Redshift Azure Synapse Databricks ClickHouse
ETL & Veguhertin
Apache Airflow dbt Apache Spark Fivetran Airbyte Dagster
BI & Visualization
Power BI Tableau Looker Metabase Apache Superset Grafana
Streaming & Real-Time
Apache Kafka Spark Streaming Apache Flink Kinesis Pub/Sub Redis Streams
Cureyên Projeyan
ORACLE Ji Bo Te Çi Ava Dike
Ji data warehouses heya analîtîka demdemî.
Data Warehouses
Data warehouse-ên Snowflake, BigQuery an Redshift bi performansa optimîzekirî.
Piştgiriya Multi-Cloud
Auto-Scaling
Optimîzasyona Query
Rêvebiriya Lêçûn
ETL/ELT Pipelines
Data pipelines bi Airflow, dbt û Spark ji bo veguherandina pêbawer.
Barkirinên Incremental
Kontrolên Kalîteya Daneyan
Şopandina Lineage
Scheduling
BI Dashboards
Raporên interaktîf bi Power BI, Tableau an Looker ji bo biryarên dane-based.
Self-Service BI
Embedded Analytics
Raporên Mobile
AI Insights
Real-Time Streaming
Event streaming bi Kafka û Spark Streaming ji bo analîtîka demdemî.
Sub-Second Latency
Event Sourcing
Stream Processing
CDC Pipelines
Data Lakes
Data lake-ên berbelav li ser S3, ADLS an GCS bi Delta Lake an Iceberg.
Mîmariya Lakehouse
Pêşveçûna Schema
Rêwîtiya Demê
ACID Transactions
Analytics APIs
REST APIs ji bo pirsên daneyan û raporkirinê bi caching û rate limiting.
GraphQL & REST
Query Caching
API Gateway
Semantic Layer
Feydeyên
Çima ORACLE?
Pîvan, Lez, Têgihîştin.
Petabyte-Scale
Ji GBs heya petabytes daneyan pîvan dibe.
Demdemî
Sub-second latency ji bo analîtîka streaming.
Multi-Cloud
AWS, Azure, GCP - an hybrid.
Lêçûn-Optimîze
Tiering-a aqilmend û optimîzasyona query.
Pêvajo
Ji Daneyên Xam heya Têgihîştinan
Pêkanîna strukturkirî bi encamên bilez.
1
Keşfkirin
Çavkaniyên daneyan, rewşên bikaranînê û hewcedariyên analîtîkê analîz bike.
2
Mîmarî
Modelên daneyan, herikînên ETL û sêwirana warehouse diyar bike.
3
Avakirin
Pipelines, veguherandinên û dashboards bi cih bîne.
4
Berbelav
Self-service BI, rêvebiriya daneyan û çavdêriyê saz bike.
1
Keşfkirin
Çavkaniyên daneyan, rewşên bikaranînê û hewcedariyên analîtîkê analîz bike.
2
Mîmarî
Modelên daneyan, herikînên ETL û sêwirana warehouse diyar bike.
3
Avakirin
Pipelines, veguherandinên û dashboards bi cih bîne.
4
Berbelav
Self-service BI, rêvebiriya daneyan û çavdêriyê saz bike.
FAQ
Pirsên Pir Tên Pirsîn
Her tiştê ku divê li ser Data & Analytics bizanibin.
Snowflake, BigQuery an Redshift - kîjan data warehouse rast e?
Bi rewşa bikaranîna we ve girêdayî ye: Snowflake ji bo multi-cloud û parvekirina daneyan îdeal e, BigQuery ji bo berbelavkirina serverless di ekosîstema Google de, Redshift ji bo mîmariyên AWS-navendî. ORACLE hewcedariyên we analîz dike û çareseriya optimum pêşniyar dike.
Projeyek data warehouse çi qasî ye?
Pêkanîn ji CHF 25,000 dest pê dike. Lêçûnên cloud-ê yên domdar bi qebareya daneyan û frekansa query ve girêdayî ne. Em ji roja yekem de ji bo karîniya lêçûn bi auto-scaling û astên hilanînê yên aqilmend optimîze dikin.
Pêkanîna platforma analîtîkê çiqas dem digire?
MVP-yek bi data warehouse, ETL pipelines û dashboards-ên destpêkê di 6-8 hefteyan de pêkan e. Çareseriyek pargîdanî ya tam bi rêvebiriya daneyan, self-service BI û entegrasyona ML 3-6 meh digire.
Cûdahiya di navbera ETL û ELT de çi ye?
Bi ETL, dane berî barkirinê têne veguherandin; bi ELT, veguhertin di warehouse de pêk tê. Data warehouse-ên cloud-ê yên nûjen ên wekî Snowflake û BigQuery ji bo ELT optimîze bûne - erzantir, zûtir û maqûltir. ORACLE ELT bi dbt ji bo piraniya projeyan pêşniyar dike.
Ma binesaziya daneyên heyî dikare were koçbirin?
Erê! ORACLE data warehouse-ên on-premise (Oracle, SQL Server, Teradata) bo çareseriyên cloud koç dike. Em koçberiya qonaxî bi xebitandina paralel pêşkêş dikin da ku xetereyan kêm bikin.
Kalîteya daneyan çawa tê piştrast kirin?
Em di her pipeline de kontrolên kalîteya daneyan bi cih tînin: pejirandina schema, kontrolên nûbûnê, naskirina anomalî. Amûrên wekî Great Expectations an dbt tests kalîteya daneyan a bi domdarî bilind piştrast dikin.
Amade ji bo biryarên dane-based?
ORACLE daneyên we vediguhêze hişmendiya karsaziya çalak - berbelav, bilez û pêbawer.
Ajansên Me
Tîma Ajansên mazdek
Hemû ajansên AI yên pispor û jêhatiyên wan bibînin.