🔵 عنوان مقاله
SQLMesh, dbt, and Fivetran... What's Next? (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
فشرده‌سازی اخیر در اکوسیستم Modern Data Stack با تصاحب dbt توسط Fivetran و یکپارچه‌سازی‌های اخیر با Tobiko Data و Census نشان می‌دهد که لایه‌های ingestion، transformation، modeling و حتی activation به سمت تجمیع زیر چتر چند فروشنده محدود می‌روند. این روند می‌تواند کار را برای تیم‌ها ساده‌تر کند و به متادیتا، lineage، حاکمیت و صورتحساب یکپارچه بینجامد، اما ریسک‌هایی هم دارد: کوچک شدن سطح open-source و دورتر شدن قابلیت‌های dbt Core از dbt Fusion که می‌تواند به قفل‌شدن در فروشنده و تجربه‌های نامتوازن منجر شود. در این میان، ابزارهایی مثل SQLMesh با تأکید بر قابلیت اطمینان، تغییرات مبتنی‌بر plan و سازگاری با پروژه‌های dbt گزینه‌ای برای حفظ انعطاف‌پذیری و اجرای موازی یا مسیرهای مهاجرتی هستند. در آینده باید انتظار یکپارچگی بیشتر پلتفرمی و استانداردهای در حال تغییر را داشت. تیم‌ها بهتر است وابستگی‌های خود به dbt Core در برابر قابلیت‌های مدیریت‌شده را بسنجند، اصول قابل‌حمل بودن (قراردادهای داده، استانداردهای lineage، چک‌های CI/CD) را تعریف کنند، لایه‌های ذخیره‌سازی/محاسبات را از ارکستراسیون جدا نگه دارند و با گزینه‌هایی مانند SQLMesh آزمایش‌های هدفمند انجام دهند تا برای تغییرات پیش‌رو آماده باشند.
#ModernDataStack #dbt #Fivetran #DataEngineering #OpenSource #SQLMesh #AnalyticsEngineering
🟣لینک مقاله:
https://smallbigdata.substack.com/p/sqlmesh-dbt-and-fivetran-whats-next?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
SQLMesh, dbt, and Fivetran... What's Next? (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
فشرده‌سازی اخیر در اکوسیستم Modern Data Stack با تصاحب dbt توسط Fivetran و یکپارچه‌سازی‌های اخیر با Tobiko Data و Census نشان می‌دهد که لایه‌های ingestion، transformation، modeling و حتی activation به سمت تجمیع زیر چتر چند فروشنده محدود می‌روند. این روند می‌تواند کار را برای تیم‌ها ساده‌تر کند و به متادیتا، lineage، حاکمیت و صورتحساب یکپارچه بینجامد، اما ریسک‌هایی هم دارد: کوچک شدن سطح open-source و دورتر شدن قابلیت‌های dbt Core از dbt Fusion که می‌تواند به قفل‌شدن در فروشنده و تجربه‌های نامتوازن منجر شود. در این میان، ابزارهایی مثل SQLMesh با تأکید بر قابلیت اطمینان، تغییرات مبتنی‌بر plan و سازگاری با پروژه‌های dbt گزینه‌ای برای حفظ انعطاف‌پذیری و اجرای موازی یا مسیرهای مهاجرتی هستند. در آینده باید انتظار یکپارچگی بیشتر پلتفرمی و استانداردهای در حال تغییر را داشت. تیم‌ها بهتر است وابستگی‌های خود به dbt Core در برابر قابلیت‌های مدیریت‌شده را بسنجند، اصول قابل‌حمل بودن (قراردادهای داده، استانداردهای lineage، چک‌های CI/CD) را تعریف کنند، لایه‌های ذخیره‌سازی/محاسبات را از ارکستراسیون جدا نگه دارند و با گزینه‌هایی مانند SQLMesh آزمایش‌های هدفمند انجام دهند تا برای تغییرات پیش‌رو آماده باشند.
#ModernDataStack #dbt #Fivetran #DataEngineering #OpenSource #SQLMesh #AnalyticsEngineering
🟣لینک مقاله:
https://smallbigdata.substack.com/p/sqlmesh-dbt-and-fivetran-whats-next?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
SQLMesh, dbt and Fivetran... what's next?
A Turning Point for the Data Engineering Landscape
🔵 عنوان مقاله
The Modern Data Stack's Final Act: Consolidation Masquerading as Unification (14 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
ادعای «سکوهای یکپارچه» در Modern Data Stack بیشتر پوششی برای «یکپارچه‌سازیِ بازاری» به‌نفع فروشندگان است تا یکپارچگی واقعی. عرضه‌کنندگان با ادغام لایه‌ها و خرید ابزارهای مجاور، بسته‌های بزرگ‌تری می‌فروشند که ظاهراً ساده‌ترند، اما عملاً وابستگی به فروشنده و هزینه‌های جابه‌جایی را بالا می‌برند. بیشتر این یکپارچه‌سازی سطحی است؛ همکاری‌پذیریِ معماریِ واقعی به متادیتای مشترک، حکمرانی و معناشناسیِ همسان و قابل‌انتقال نیاز دارد، چیزی که هنوز کمیاب است. تنها تعداد کمی از پلتفرم‌ها مانند Palantir Foundry و DataOS نمونه‌ای از یکپارچگیِ معماریِ سرتاسری را نشان می‌دهند. خریداران باید عمق «یکپارچگی» را محک بزنند: قابلیت حمل متادیتا، انتشار سیاست‌ها، ثبات مدل‌های معنایی و تکیه بر استانداردها و APIهای باز؛ در غیر این صورت، سادگیِ کوتاه‌مدت با قفل‌شدن بلندمدت تاخت می‌خورد.
#ModernDataStack #DataPlatform #Interoperability #VendorLockIn #DataGovernance #Consolidation #EnterpriseData #DataArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://moderndata101.substack.com/p/the-modern-data-stacks-final-act?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Modern Data Stack's Final Act: Consolidation Masquerading as Unification (14 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
ادعای «سکوهای یکپارچه» در Modern Data Stack بیشتر پوششی برای «یکپارچه‌سازیِ بازاری» به‌نفع فروشندگان است تا یکپارچگی واقعی. عرضه‌کنندگان با ادغام لایه‌ها و خرید ابزارهای مجاور، بسته‌های بزرگ‌تری می‌فروشند که ظاهراً ساده‌ترند، اما عملاً وابستگی به فروشنده و هزینه‌های جابه‌جایی را بالا می‌برند. بیشتر این یکپارچه‌سازی سطحی است؛ همکاری‌پذیریِ معماریِ واقعی به متادیتای مشترک، حکمرانی و معناشناسیِ همسان و قابل‌انتقال نیاز دارد، چیزی که هنوز کمیاب است. تنها تعداد کمی از پلتفرم‌ها مانند Palantir Foundry و DataOS نمونه‌ای از یکپارچگیِ معماریِ سرتاسری را نشان می‌دهند. خریداران باید عمق «یکپارچگی» را محک بزنند: قابلیت حمل متادیتا، انتشار سیاست‌ها، ثبات مدل‌های معنایی و تکیه بر استانداردها و APIهای باز؛ در غیر این صورت، سادگیِ کوتاه‌مدت با قفل‌شدن بلندمدت تاخت می‌خورد.
#ModernDataStack #DataPlatform #Interoperability #VendorLockIn #DataGovernance #Consolidation #EnterpriseData #DataArchitecture
🟣لینک مقاله:
https://moderndata101.substack.com/p/the-modern-data-stacks-final-act?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
The Modern Data Stack’s Final Act: Consolidation Masquerading as Unification
Why "tool" vendors are increasingly acquiring in adjacent spaces, the illusion of "unification", and how to identify true architectural unification.