పైథాన్ డేటా వేర్‌హౌసింగ్: OLAP సిస్టమ్ డిజైన్‌కు ఒక సమగ్ర మార్గదర్శి

నేటి డేటా-ఆధారిత ప్రపంచంలో, భారీ మొత్తంలో సమాచారాన్ని వేగంగా విశ్లేషించే సామర్థ్యం కేవలం పోటీ ప్రయోజనం కాదు; అది ఒక అవసరం. ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న వ్యాపారాలు మార్కెట్ ట్రెండ్‌లను అర్థం చేసుకోవడానికి, కార్యకలాపాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, మరియు వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి బలమైన విశ్లేషణలపై ఆధారపడతాయి. ఈ విశ్లేషణాత్మక సామర్థ్యం వెనుక రెండు పునాది భావనలు ఉన్నాయి: డేటా వేర్‌హౌస్ (DWH) మరియు ఆన్‌లైన్ అనలిటికల్ ప్రాసెసింగ్ (OLAP) సిస్టమ్స్.

సాంప్రదాయకంగా, ఈ సిస్టమ్‌లను నిర్మించడానికి ప్రత్యేకమైన, తరచుగా యాజమాన్య మరియు ఖరీదైన సాఫ్ట్‌వేర్ అవసరం. అయితే, ఓపెన్-సోర్స్ టెక్నాలజీల పెరుగుదల డేటా ఇంజనీరింగ్‌ను ప్రజాస్వామ్యీకరించింది. దీనికి నాయకత్వం వహిస్తున్నది పైథాన్, ఒక బహుముఖ మరియు శక్తివంతమైన భాష, ఇది ఎండ్-టు-ఎండ్ డేటా పరిష్కారాలను నిర్మించడానికి అద్భుతమైన ఎంపికగా నిలుస్తుంది. ఈ గైడ్ డేటా ఇంజనీర్లు, ఆర్కిటెక్ట్‌లు మరియు డెవలపర్‌ల ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం పైథాన్ స్టాక్‌ను ఉపయోగించి డేటా వేర్‌హౌసింగ్ మరియు OLAP సిస్టమ్‌లను డిజైన్ చేయడం మరియు అమలు చేయడంపై సమగ్రమైన వాక్‌త్రూను అందిస్తుంది.

భాగం 1: బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ మూలస్తంభాలు - DWH మరియు OLAP

పైథాన్ కోడ్‌లోకి వెళ్ళే ముందు, నిర్మాణ సూత్రాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. ఆపరేషనల్ డేటాబేస్‌లపై నేరుగా విశ్లేషణలు చేయడానికి ప్రయత్నించడం ఒక సాధారణ తప్పు, ఇది పేలవమైన పనితీరుకు మరియు తప్పుడు అంతర్దృష్టులకు దారితీస్తుంది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికే డేటా వేర్‌హౌస్‌లు మరియు OLAP రూపొందించబడ్డాయి.

డేటా వేర్‌హౌస్ (DWH) అంటే ఏమిటి?

డేటా వేర్‌హౌస్ అనేది ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ విభిన్న వనరుల నుండి సమీకృత డేటాను నిల్వ చేసే ఒక కేంద్రీకృత రిపోజిటరీ. దీని ప్రాథమిక ఉద్దేశ్యం బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ (BI) కార్యకలాపాలకు, ముఖ్యంగా విశ్లేషణలు మరియు రిపోర్టింగ్‌కు మద్దతు ఇవ్వడం. దీనిని ఒక సంస్థ యొక్క చారిత్రక డేటాకు ఏకైక సత్య వనరుగా భావించండి.

ఇది ఆన్‌లైన్ ట్రాన్సాక్షన్ ప్రాసెసింగ్ (OLTP) డేటాబేస్‌కు పూర్తి విరుద్ధంగా ఉంటుంది, ఇది రోజువారీ అనువర్తనాలను (ఉదా., ఒక ఇ-కామర్స్ చెక్అవుట్ సిస్టమ్ లేదా ఒక బ్యాంకు లావాదేవీల లెడ్జర్) శక్తివంతం చేస్తుంది. ఇక్కడ ఒక శీఘ్ర పోలిక ఉంది:

• వర్క్‌లోడ్: OLTP సిస్టమ్‌లు పెద్ద సంఖ్యలో చిన్న, వేగవంతమైన లావాదేవీలను (రీడ్స్, ఇన్సర్ట్స్, అప్‌డేట్స్) నిర్వహిస్తాయి. DWHలు మిలియన్ల కొద్దీ రికార్డులను స్కాన్ చేసే తక్కువ సంఖ్యలో సంక్లిష్టమైన, దీర్ఘకాలం నడిచే క్వెరీల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడతాయి (రీడ్-హెవీ).
• డేటా స్ట్రక్చర్: OLTP డేటాబేస్‌లు డేటా సమగ్రతను నిర్ధారించడానికి మరియు పునరావృత్తిని నివారించడానికి అధికంగా నార్మలైజ్ చేయబడతాయి. DWHలు విశ్లేషణాత్మక క్వెరీలను సరళీకృతం చేయడానికి మరియు వేగవంతం చేయడానికి తరచుగా డీనార్మలైజ్ చేయబడతాయి.
• ఉద్దేశ్యం: OLTP వ్యాపారాన్ని నడపడానికి. DWH వ్యాపారాన్ని విశ్లేషించడానికి.

ఒక మంచి డిజైన్ చేయబడిన DWH నాలుగు కీలక లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇవి తరచుగా మార్గదర్శకుడు బిల్ ఇన్‌మన్‌కు ఆపాదించబడ్డాయి:

• విషయ-ఆధారితం (Subject-Oriented): డేటా అప్లికేషన్ ప్రక్రియల కంటే 'కస్టమర్', 'ఉత్పత్తి', లేదా 'అమ్మకాలు' వంటి వ్యాపారం యొక్క ప్రధాన విషయాల చుట్టూ నిర్వహించబడుతుంది.
• సమీకృతం (Integrated): వివిధ వనరుల నుండి డేటాను సేకరించి, ఒక స్థిరమైన ఫార్మాట్‌లో ఏకీకృతం చేయబడుతుంది. ఉదాహరణకు, 'USA', 'United States', మరియు 'U.S.' అన్నీ ఒకే 'United States' ఎంట్రీకి ప్రామాణీకరించబడవచ్చు.
• కాల-వైవిధ్యం (Time-Variant): వేర్‌హౌస్‌లోని డేటా ఒక సుదీర్ఘ కాలానికి (ఉదా., 5-10 సంవత్సరాలు) సమాచారాన్ని సూచిస్తుంది, ఇది చారిత్రక విశ్లేషణ మరియు ట్రెండ్ గుర్తింపుకు అనుమతిస్తుంది.
• అస్థిరత లేనిది (Non-Volatile): డేటా వేర్‌హౌస్‌లోకి లోడ్ చేయబడిన తర్వాత, అది అరుదుగా, లేదా ఎప్పుడూ నవీకరించబడదు లేదా తొలగించబడదు. ఇది చారిత్రక సంఘటనల యొక్క శాశ్వత రికార్డుగా మారుతుంది.

OLAP (ఆన్‌లైన్ అనలిటికల్ ప్రాసెసింగ్) అంటే ఏమిటి?

DWH చారిత్రక డేటా యొక్క లైబ్రరీ అయితే, OLAP అనేది దానిని అన్వేషించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే శక్తివంతమైన శోధన ఇంజిన్ మరియు విశ్లేషణాత్మక సాధనం. OLAP అనేది ఒక సాఫ్ట్‌వేర్ టెక్నాలజీ వర్గం, ఇది వినియోగదారులను OLAP క్యూబ్స్ అని పిలువబడే బహుమితీయ వీక్షణలలోకి సంగ్రహించబడిన సమాచారాన్ని త్వరగా విశ్లేషించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

OLAP క్యూబ్ అనేది OLAP యొక్క సంభావిత హృదయం. ఇది తప్పనిసరిగా భౌతిక డేటా నిర్మాణం కాదు, కానీ డేటాను మోడల్ చేయడానికి మరియు విజువలైజ్ చేయడానికి ఒక మార్గం. ఒక క్యూబ్‌లో ఇవి ఉంటాయి:

• మెజర్స్ (Measures): ఇవి మీరు విశ్లేషించాలనుకుంటున్న పరిమాణాత్మక, సంఖ్యా డేటా పాయింట్లు, ఉదాహరణకు 'ఆదాయం', 'అమ్మిన పరిమాణం', లేదా 'లాభం'.
• డైమెన్షన్స్ (Dimensions): ఇవి మెజర్స్‌ను వివరించే వర్గీకరణ లక్షణాలు, సందర్భాన్ని అందిస్తాయి. సాధారణ డైమెన్షన్స్‌లో 'సమయం' (సంవత్సరం, త్రైమాసికం, నెల), 'భౌగోళికం' (దేశం, ప్రాంతం, నగరం), మరియు 'ఉత్పత్తి' (వర్గం, బ్రాండ్, SKU) ఉన్నాయి.

అమ్మకాల డేటా యొక్క ఒక క్యూబ్‌ను ఊహించుకోండి. మీరు వివిధ డైమెన్షన్లలో మొత్తం ఆదాయాన్ని (మెజర్) చూడవచ్చు. OLAP తో, మీరు ఈ క్యూబ్‌పై అద్భుతమైన వేగంతో శక్తివంతమైన కార్యకలాపాలను నిర్వహించవచ్చు:

• స్లైస్ (Slice): ఒక డైమెన్షన్ కోసం ఒకే విలువను ఎంచుకోవడం ద్వారా క్యూబ్ యొక్క డైమెన్షనాలిటీని తగ్గించడం. ఉదాహరణ: కేవలం 'Q4 2023' కోసం అమ్మకాల డేటాను వీక్షించడం.
• డైస్ (Dice): బహుళ డైమెన్షన్ల కోసం విలువల పరిధిని పేర్కొనడం ద్వారా ఒక సబ్-క్యూబ్‌ను ఎంచుకోవడం. ఉదాహరణ: 'యూరప్' మరియు 'ఆసియా' (భౌగోళిక డైమెన్షన్)లో 'ఎలక్ట్రానిక్స్' మరియు 'అపెరల్' (ఉత్పత్తి డైమెన్షన్) కోసం అమ్మకాలను వీక్షించడం.
• డ్రిల్-డౌన్ / డ్రిల్-అప్ (Drill-Down / Drill-Up): ఒక డైమెన్షన్‌లోని వివరాల స్థాయిల ద్వారా నావిగేట్ చేయడం. డ్రిల్-డౌన్ ఉన్నత-స్థాయి సారాంశాల నుండి తక్కువ-స్థాయి వివరాలకు (ఉదా., 'సంవత్సరం' నుండి 'త్రైమాసికం' నుండి 'నెల'కు) వెళుతుంది. డ్రిల్-అప్ (లేదా రోలింగ్ అప్) దీనికి వ్యతిరేకం.
• పివోట్ (Pivot): డేటా యొక్క కొత్త వీక్షణను పొందడానికి క్యూబ్ యొక్క అక్షాలను తిప్పడం. ఉదాహరణ: ఏ ఉత్పత్తులు ఏ ప్రాంతాలలో అమ్ముడవుతున్నాయో చూడటానికి బదులుగా, ఏ ప్రాంతాలు ఏ ఉత్పత్తులను కొనుగోలు చేస్తున్నాయో చూడటానికి 'ఉత్పత్తి' మరియు 'భౌగోళికం' అక్షాలను మార్చడం.

OLAP సిస్టమ్స్ రకాలు

OLAP సిస్టమ్స్ కోసం మూడు ప్రధాన నిర్మాణ నమూనాలు ఉన్నాయి:

1. MOLAP (మల్టీడైమెన్షనల్ OLAP): ఇది "క్లాసిక్" క్యూబ్ మోడల్. డేటాను DWH నుండి సంగ్రహించి, ఒక యాజమాన్య, బహుమితీయ డేటాబేస్‌లో ముందుగా-సంగ్రహించబడుతుంది. ప్రోస్: అన్ని సమాధానాలు ముందుగా లెక్కించబడినందున అత్యంత వేగవంతమైన క్వెరీ పనితీరు. కాన్స్: ముందుగా-సంగ్రహించబడిన సెల్‌ల సంఖ్య భారీగా మారడంతో "డేటా విస్ఫోటనం"కు దారితీయవచ్చు, మరియు మీరు ఊహించని ప్రశ్నను అడగవలసి వస్తే ఇది తక్కువ సరళంగా ఉంటుంది.
2. ROLAP (రిలేషనల్ OLAP): ఈ మోడల్ డేటాను రిలేషనల్ డేటాబేస్‌లో (సాధారణంగా DWHలోనే) ఉంచుతుంది మరియు OLAP క్వెరీలను ప్రామాణిక SQL లోకి అనువదించడానికి ఒక అధునాతన మెటాడేటా పొరను ఉపయోగిస్తుంది. ప్రోస్: ఆధునిక రిలేషనల్ డేటాబేస్‌ల శక్తిని ఉపయోగించుకుంటున్నందున ఇది అధికంగా స్కేలబుల్, మరియు మరింత వివరణాత్మక, వాస్తవ-సమయ డేటాను క్వెరీ చేయగలదు. కాన్స్: అగ్రిగేషన్‌లు ఆన్-ది-ఫ్లైలో నిర్వహించబడుతున్నందున క్వెరీ పనితీరు MOLAP కంటే నెమ్మదిగా ఉండవచ్చు.
3. HOLAP (హైబ్రిడ్ OLAP): ఈ విధానం రెండింటిలోనూ ఉత్తమమైన వాటిని కలపడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. ఇది వేగం కోసం ఉన్నత-స్థాయి సంగ్రహించిన డేటాను MOLAP-శైలి క్యూబ్‌లో నిల్వ చేస్తుంది మరియు డ్రిల్-డౌన్ విశ్లేషణ కోసం వివరణాత్మక డేటాను ROLAP రిలేషనల్ డేటాబేస్‌లో ఉంచుతుంది.

పైథాన్‌తో నిర్మించిన ఆధునిక డేటా స్టాక్స్ కోసం, ఈ రేఖలు అస్పష్టంగా మారాయి. అత్యంత వేగవంతమైన కాలమ్నార్ డేటాబేస్‌ల పెరుగుదలతో, ROLAP మోడల్ ఆధిపత్యం చెలాయించింది మరియు అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంది, ఇది తరచుగా సాంప్రదాయ MOLAP సిస్టమ్‌ల పనితీరుకు పోటీగా దృఢత్వం లేకుండా అందిస్తుంది.

భాగం 2: డేటా వేర్‌హౌసింగ్ కోసం పైథాన్ ఎకోసిస్టమ్

సాంప్రదాయకంగా ఎంటర్‌ప్రైజ్ BI ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ఆధిపత్యంలో ఉన్న ఒక పని కోసం పైథాన్‌ను ఎందుకు ఎంచుకోవాలి? సమాధానం దాని సౌలభ్యం, శక్తివంతమైన ఎకోసిస్టమ్, మరియు మొత్తం డేటా జీవితచక్రాన్ని ఏకీకృతం చేసే దాని సామర్థ్యంలో ఉంది.

పైథాన్ ఎందుకు?

• ఒక ఏకీకృత భాష: మీరు డేటా సంగ్రహణ (ETL), పరివర్తన, లోడింగ్, ఆర్కెస్ట్రేషన్, విశ్లేషణ, మెషిన్ లెర్నింగ్, మరియు API అభివృద్ధి కోసం పైథాన్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. ఇది సంక్లిష్టతను మరియు వివిధ భాషలు మరియు సాధనాల మధ్య సందర్భం-మారే అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది.
• విస్తారమైన లైబ్రరీ ఎకోసిస్టమ్: పైథాన్‌కు డేటా మానిప్యులేషన్ (పాండాస్, డాస్క్) నుండి డేటాబేస్ ఇంటరాక్షన్ (SQLAlchemy) మరియు వర్క్‌ఫ్లో మేనేజ్‌మెంట్ (ఎయిర్‌ఫ్లో, ప్రిఫెక్ట్) వరకు, ప్రక్రియ యొక్క ప్రతి దశకు పరిణతి చెందిన, యుద్ధ-పరీక్షించిన లైబ్రరీలు ఉన్నాయి.
• వెండర్-అజ్ఞాతవాసి: పైథాన్ ఓపెన్-సోర్స్ మరియు ప్రతిదానికీ కనెక్ట్ అవుతుంది. మీ డేటా పోస్ట్‌గ్రెస్‌క్యూఎల్ డేటాబేస్‌లో, స్నోఫ్లేక్ వేర్‌హౌస్‌లో, ఒక S3 డేటా లేక్‌లో, లేదా ఒక గూగుల్ షీట్‌లో ఉన్నా, దానిని యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక పైథాన్ లైబ్రరీ ఉంది.
• స్కేలబిలిటీ: పైథాన్ పరిష్కారాలు ఒక ల్యాప్‌టాప్‌పై నడుస్తున్న ఒక సాధారణ స్క్రిప్ట్ నుండి డాస్క్ లేదా స్పార్క్ (పైస్పార్క్ ద్వారా) వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి క్లౌడ్ క్లస్టర్‌పై పెటాబైట్ల డేటాను ప్రాసెస్ చేసే ఒక పంపిణీ చేయబడిన సిస్టమ్ వరకు స్కేల్ చేయగలవు.

డేటా వేర్‌హౌస్ స్టాక్ కోసం కోర్ పైథాన్ లైబ్రరీలు

ఒక సాధారణ పైథాన్-ఆధారిత డేటా వేర్‌హౌసింగ్ పరిష్కారం ఒకే ఉత్పత్తి కాదు కానీ శక్తివంతమైన లైబ్రరీల యొక్క క్యూరేటెడ్ సేకరణ. ఇక్కడ అవసరమైనవి ఉన్నాయి:

ETL/ELT (ఎక్స్‌ట్రాక్ట్, ట్రాన్స్‌ఫార్మ్, లోడ్) కోసం

• పాండాస్: పైథాన్‌లో ఇన్-మెమరీ డేటా మానిప్యులేషన్ కోసం వాస్తవ ప్రమాణం. చిన్న నుండి మధ్యస్థ-పరిమాణ డేటాసెట్‌లను (కొన్ని గిగాబైట్ల వరకు) నిర్వహించడానికి పరిపూర్ణమైనది. దాని డేటాఫ్రేమ్ ఆబ్జెక్ట్ డేటాను శుభ్రపరచడం, పరివర్తన చేయడం మరియు విశ్లేషించడం కోసం సహజమైనది మరియు శక్తివంతమైనది.
• డాస్క్: మీ పైథాన్ విశ్లేషణలను స్కేల్ చేసే ఒక సమాంతర కంప్యూటింగ్ లైబ్రరీ. డాస్క్ పాండాస్ API ని అనుకరించే ఒక సమాంతర డేటాఫ్రేమ్ ఆబ్జెక్ట్‌ను అందిస్తుంది, కానీ ఇది మెమరీ కంటే పెద్ద డేటాసెట్‌లపై పనిచేయగలదు, వాటిని చంక్‌లుగా విభజించి, బహుళ కోర్లు లేదా మెషీన్లలో సమాంతరంగా ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా.
• SQLAlchemy: పైథాన్ కోసం ప్రీమియర్ SQL టూల్‌కిట్ మరియు ఆబ్జెక్ట్ రిలేషనల్ మ్యాపర్ (ORM). ఇది SQLite నుండి బిగ్‌క్వెరీ లేదా రెడ్‌షిఫ్ట్ వంటి ఎంటర్‌ప్రైజ్-గ్రేడ్ వేర్‌హౌస్‌ల వరకు వాస్తవంగా ఏదైనా SQL డేటాబేస్‌కు కనెక్ట్ అవ్వడానికి ఒక స్థిరమైన, ఉన్నత-స్థాయి APIని అందిస్తుంది.
• వర్క్‌ఫ్లో ఆర్కెస్ట్రేటర్లు (ఎయిర్‌ఫ్లో, ప్రిఫెక్ట్, డాగ్‌స్టర్): ఒక డేటా వేర్‌హౌస్ ఒకే స్క్రిప్ట్‌పై నిర్మించబడదు. ఇది ఆధారపడిన పనుల శ్రేణి (A నుండి సంగ్రహించు, Bని పరివర్తించు, Cకి లోడ్ చేయి, Dని తనిఖీ చేయి). ఆర్కెస్ట్రేటర్లు ఈ వర్క్‌ఫ్లోలను డైరెక్టెడ్ ఎసైక్లిక్ గ్రాఫ్స్ (DAGs)గా నిర్వచించడానికి, షెడ్యూల్ చేయడానికి, పర్యవేక్షించడానికి మరియు దృఢత్వంతో పునఃప్రయత్నం చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి.

డేటా నిల్వ & ప్రాసెసింగ్ కోసం

• క్లౌడ్ DWH కనెక్టర్లు: snowflake-connector-python, google-cloud-bigquery, మరియు psycopg2 (రెడ్‌షిఫ్ట్ మరియు పోస్ట్‌గ్రెస్‌క్యూఎల్ కోసం) వంటి లైబ్రరీలు ప్రధాన క్లౌడ్ డేటా వేర్‌హౌస్‌లతో అతుకులు లేని పరస్పర చర్యను అనుమతిస్తాయి.
• PyArrow: కాలమ్నార్ డేటా ఫార్మాట్‌లతో పనిచేయడానికి ఒక కీలకమైన లైబ్రరీ. ఇది ఒక ప్రామాణీకరించబడిన ఇన్-మెమరీ ఫార్మాట్‌ను అందిస్తుంది మరియు సిస్టమ్‌ల మధ్య అధిక-వేగ డేటా బదిలీని ప్రారంభిస్తుంది. ఇది పార్కెట్ వంటి ఫార్మాట్‌లతో సమర్థవంతమైన పరస్పర చర్యల వెనుక ఇంజిన్.
• ఆధునిక లేక్‌హౌస్ లైబ్రరీలు: అధునాతన సెటప్‌ల కోసం, deltalake, py-iceberg వంటి లైబ్రరీలు, మరియు - స్పార్క్ వినియోగదారుల కోసం - ఈ ఫార్మాట్‌లకు పైస్పార్క్ యొక్క స్థానిక మద్దతు, పైథాన్ ఒక వేర్‌హౌస్ యొక్క పునాదిగా పనిచేసే నమ్మకమైన, లావాదేవీల డేటా లేక్‌లను నిర్మించడానికి అనుమతిస్తుంది.

భాగం 3: పైథాన్‌తో ఒక OLAP సిస్టమ్‌ను డిజైన్ చేయడం

ఇప్పుడు, సిద్ధాంతం నుండి ఆచరణలోకి వెళ్దాం. మీ విశ్లేషణాత్మక సిస్టమ్‌ను డిజైన్ చేయడానికి ఇక్కడ ఒక దశల వారీ మార్గదర్శి ఉంది.

దశ 1: విశ్లేషణల కోసం డేటా మోడలింగ్

ఏదైనా మంచి OLAP సిస్టమ్ యొక్క పునాది దాని డేటా మోడల్. వేగవంతమైన, సహజమైన క్వెరీయింగ్ కోసం డేటాను నిర్మాణాత్మకంగా మార్చడం లక్ష్యం. అత్యంత సాధారణ మరియు ప్రభావవంతమైన నమూనాలు స్టార్ స్కీమా మరియు దాని వేరియంట్, స్నోఫ్లేక్ స్కీమా.

స్టార్ స్కీమా వర్సెస్ స్నోఫ్లేక్ స్కీమా

స్టార్ స్కీమా డేటా వేర్‌హౌస్‌ల కోసం అత్యంత విస్తృతంగా ఉపయోగించే నిర్మాణం. ఇందులో ఇవి ఉంటాయి:

• ఒక కేంద్ర ఫ్యాక్ట్ టేబుల్: మెజర్స్ (మీరు విశ్లేషించాలనుకుంటున్న సంఖ్యలు) మరియు డైమెన్షన్ టేబుల్స్‌కు ఫారిన్ కీలను కలిగి ఉంటుంది.
• అనేక డైమెన్షన్ టేబుల్స్: ప్రతి డైమెన్షన్ టేబుల్ ఒకే కీ ద్వారా ఫ్యాక్ట్ టేబుల్‌కు జతచేయబడుతుంది మరియు వివరణాత్మక లక్షణాలను కలిగి ఉంటుంది. ఈ టేబుల్స్ సరళత మరియు వేగం కోసం అధికంగా డీనార్మలైజ్ చేయబడతాయి.

ఉదాహరణ: `DateKey`, `ProductKey`, `StoreKey`, `QuantitySold`, మరియు `TotalRevenue` వంటి కాలమ్‌లతో ఒక `FactSales` టేబుల్. ఇది `DimDate`, `DimProduct`, మరియు `DimStore` టేబుల్స్‌తో చుట్టుముట్టబడి ఉంటుంది.

స్నోఫ్లేక్ స్కీమా అనేది స్టార్ స్కీమా యొక్క పొడిగింపు, ఇక్కడ డైమెన్షన్ టేబుల్స్ బహుళ సంబంధిత టేబుల్స్‌లోకి నార్మలైజ్ చేయబడతాయి. ఉదాహరణకు, `DimProduct` టేబుల్ `DimProduct`, `DimBrand`, మరియు `DimCategory` టేబుల్స్‌గా విభజించబడవచ్చు.

సిఫార్సు: ఒక స్టార్ స్కీమాతో ప్రారంభించండి. క్వెరీలు సరళంగా ఉంటాయి (తక్కువ జాయిన్‌లు), మరియు ఆధునిక కాలమ్నార్ డేటాబేస్‌లు వెడల్పైన, డీనార్మలైజ్ చేయబడిన టేబుల్స్‌ను నిర్వహించడంలో అంత సమర్థవంతంగా ఉంటాయి కాబట్టి స్నోఫ్లేక్ స్కీమాల యొక్క నిల్వ ప్రయోజనాలు తరచుగా అదనపు జాయిన్‌ల పనితీరు వ్యయంతో పోలిస్తే చాలా తక్కువగా ఉంటాయి.

దశ 2: పైథాన్‌లో ETL/ELT పైప్‌లైన్‌ను నిర్మించడం

ETL ప్రక్రియ మీ డేటా వేర్‌హౌస్‌కు ఫీడ్ చేసే వెన్నెముక. ఇది మూల సిస్టమ్‌ల నుండి డేటాను సంగ్రహించడం, దానిని శుభ్రమైన మరియు స్థిరమైన ఫార్మాట్‌లోకి పరివర్తన చేయడం, మరియు దానిని మీ విశ్లేషణాత్మక మోడల్‌లోకి లోడ్ చేయడం వంటివి కలిగి ఉంటుంది.

పాండాస్‌ను ఉపయోగించి ఒక సాధారణ పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌తో దీనిని వివరిద్దాం. మనకు ముడి ఆర్డర్‌ల యొక్క ఒక మూల CSV ఫైల్ ఉందని ఊహించుకోండి.

# పైథాన్ మరియు పాండాస్ ఉపయోగించి ఒక సరళీకృత ETL ఉదాహరణ

import pandas as pd

# --- సంగ్రహణ (EXTRACT) ---
print("ముడి ఆర్డర్ డేటాను సంగ్రహిస్తున్నాము...")
source_df = pd.read_csv('raw_orders.csv')

# --- పరివర్తన (TRANSFORM) ---
print("డేటాను పరివర్తన చేస్తున్నాము...")

# 1. డేటాను శుభ్రపరచండి
source_df['order_date'] = pd.to_datetime(source_df['order_date'])
source_df['product_price'] = pd.to_numeric(source_df['product_price'], errors='coerce')
source_df.dropna(inplace=True)

# 2. డేటాను మెరుగుపరచండి - ఒక ప్రత్యేక తేదీ డైమెన్షన్‌ను సృష్టించండి
dim_date = pd.DataFrame({
    'DateKey': source_df['order_date'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int),
    'Date': source_df['order_date'].dt.date,
    'Year': source_df['order_date'].dt.year,
    'Quarter': source_df['order_date'].dt.quarter,
    'Month': source_df['order_date'].dt.month,
    'DayOfWeek': source_df['order_date'].dt.day_name()
}).drop_duplicates().reset_index(drop=True)

# 3. ఒక ఉత్పత్తి డైమెన్షన్‌ను సృష్టించండి
dim_product = source_df[['product_id', 'product_name', 'category']].copy()
dim_product.rename(columns={'product_id': 'ProductKey'}, inplace=True)
dim_product.drop_duplicates(inplace=True).reset_index(drop=True)

# 4. ఫ్యాక్ట్ టేబుల్‌ను సృష్టించండి
fact_sales = source_df.merge(dim_date, left_on=source_df['order_date'].dt.date, right_on='Date')\
                      .merge(dim_product, left_on='product_id', right_on='ProductKey')

fact_sales = fact_sales[['DateKey', 'ProductKey', 'order_id', 'quantity', 'product_price']]
fact_sales['TotalRevenue'] = fact_sales['quantity'] * fact_sales['product_price']
fact_sales.rename(columns={'order_id': 'OrderCount'}, inplace=True)

# కావలసిన గ్రెయిన్‌కు సంగ్రహించండి
fact_sales = fact_sales.groupby(['DateKey', 'ProductKey']).agg(
    TotalRevenue=('TotalRevenue', 'sum'),
    TotalQuantity=('quantity', 'sum')
).reset_index()

# --- లోడ్ (LOAD) ---
print("లక్ష్య నిల్వలోకి డేటాను లోడ్ చేస్తున్నాము...")
# ఈ ఉదాహరణ కోసం, మనం పార్కెట్ ఫైల్స్‌కు సేవ్ చేస్తాము, ఇది అత్యంత సమర్థవంతమైన కాలమ్నార్ ఫార్మాట్
dim_date.to_parquet('warehouse/dim_date.parquet')
dim_product.to_parquet('warehouse/dim_product.parquet')
fact_sales.to_parquet('warehouse/fact_sales.parquet')

print("ETL ప్రక్రియ పూర్తయింది!")

ఈ సాధారణ స్క్రిప్ట్ కోర్ లాజిక్‌ను ప్రదర్శిస్తుంది. ఒక వాస్తవ-ప్రపంచ దృష్టాంతంలో, మీరు ఈ లాజిక్‌ను ఫంక్షన్లలో చుట్టి, దాని అమలును ఎయిర్‌ఫ్లో వంటి ఆర్కెస్ట్రేటర్‌తో నిర్వహిస్తారు.

దశ 3: OLAP ఇంజిన్‌ను ఎంచుకోవడం మరియు అమలు చేయడం

మీ డేటా మోడల్ చేయబడి మరియు లోడ్ చేయబడిన తర్వాత, OLAP కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి మీకు ఒక ఇంజిన్ అవసరం. పైథాన్ ప్రపంచంలో, మీకు అనేక శక్తివంతమైన ఎంపికలు ఉన్నాయి, ప్రధానంగా ROLAP విధానాన్ని అనుసరిస్తాయి.

విధానం A: తేలికైన పవర్‌హౌస్ - డక్‌డిబి (DuckDB)

డక్‌డిబి అనేది ఒక ఇన్-ప్రాసెస్ విశ్లేషణాత్మక డేటాబేస్, ఇది పైథాన్‌తో ఉపయోగించడానికి చాలా వేగంగా మరియు సులభంగా ఉంటుంది. ఇది పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌లను లేదా పార్కెట్ ఫైల్స్‌ను నేరుగా SQL ఉపయోగించి క్వెరీ చేయగలదు. ఇది చిన్న నుండి మధ్యస్థ-స్థాయి OLAP సిస్టమ్‌లకు, ప్రోటోటైప్‌లకు, మరియు స్థానిక అభివృద్ధికి పరిపూర్ణ ఎంపిక.

ఇది ఒక అధిక-పనితీరు గల ROLAP ఇంజిన్‌గా పనిచేస్తుంది. మీరు ప్రామాణిక SQL వ్రాస్తారు, మరియు డక్‌డిబి దానిని మీ డేటా ఫైల్స్‌పై అత్యంత వేగంతో అమలు చేస్తుంది.

import duckdb

# ఒక ఇన్-మెమరీ డేటాబేస్ లేదా ఒక ఫైల్‌కు కనెక్ట్ అవ్వండి
con = duckdb.connect(database=':memory:', read_only=False)

# మనం ముందుగా సృష్టించిన పార్కెట్ ఫైల్స్‌ను నేరుగా క్వెరీ చేయండి
# డక్‌డిబి స్కీమాను స్వయంచాలకంగా అర్థం చేసుకుంటుంది
result = con.execute("""
SELECT
    p.category,
    d.Year,
    SUM(f.TotalRevenue) AS AnnualRevenue
FROM 'warehouse/fact_sales.parquet' AS f
JOIN 'warehouse/dim_product.parquet' AS p ON f.ProductKey = p.ProductKey
JOIN 'warehouse/dim_date.parquet' AS d ON f.DateKey = d.DateKey
WHERE p.category = 'Electronics'
GROUP BY p.category, d.Year
ORDER BY d.Year;
""").fetchdf() # fetchdf() ఒక పాండాస్ డేటాఫ్రేమ్‌ను అందిస్తుంది

print(result)

విధానం B: క్లౌడ్-స్థాయి దిగ్గజాలు - స్నోఫ్లేక్, బిగ్‌క్వెరీ, రెడ్‌షిఫ్ట్

పెద్ద-స్థాయి ఎంటర్‌ప్రైజ్ సిస్టమ్‌ల కోసం, ఒక క్లౌడ్ డేటా వేర్‌హౌస్ ప్రామాణిక ఎంపిక. పైథాన్ ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో అతుకులు లేకుండా ఏకీకృతం అవుతుంది. మీ ETL ప్రక్రియ డేటాను క్లౌడ్ DWH లోకి లోడ్ చేస్తుంది, మరియు మీ పైథాన్ అప్లికేషన్ (ఉదా., ఒక BI డాష్‌బోర్డ్ లేదా ఒక జూపిటర్ నోట్‌బుక్) దానిని క్వెరీ చేస్తుంది.

లాజిక్ డక్‌డిబితో సమానంగా ఉంటుంది, కానీ కనెక్షన్ మరియు స్కేల్ భిన్నంగా ఉంటాయి.

import snowflake.connector

# స్నోఫ్లేక్‌కు కనెక్ట్ అయ్యి ఒక క్వెరీని అమలు చేసే ఉదాహరణ
conn = snowflake.connector.connect(
    user='your_user',
    password='your_password',
    account='your_account_identifier'
)

cursor = conn.cursor()

try:
    cursor.execute("USE WAREHOUSE MY_WH;")
    cursor.execute("USE DATABASE MY_DB;")
    cursor.execute("""
        SELECT category, YEAR(date), SUM(total_revenue)
        FROM fact_sales 
        JOIN dim_product ON ...
        JOIN dim_date ON ...
        GROUP BY 1, 2;
    """)
    # అవసరమైన విధంగా ఫలితాలను పొందండి
    for row in cursor:
        print(row)
finally:
    cursor.close()
    conn.close()

విధానం C: వాస్తవ-సమయ నిపుణులు - అపాచీ డ్రుయిడ్ లేదా క్లిక్‌హౌస్

భారీ, స్ట్రీమింగ్ డేటాసెట్‌లపై ఉప-సెకండ్ క్వెరీ జాప్యం అవసరమయ్యే ఉపయోగ సందర్భాల కోసం (వాస్తవ-సమయ వినియోగదారు విశ్లేషణల వంటివి), డ్రుయిడ్ లేదా క్లిక్‌హౌస్ వంటి ప్రత్యేక డేటాబేస్‌లు అద్భుతమైన ఎంపికలు. అవి OLAP వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం రూపొందించబడిన కాలమ్నార్ డేటాబేస్‌లు. పైథాన్ వాటిలోకి డేటాను స్ట్రీమ్ చేయడానికి మరియు వాటి సంబంధిత క్లయింట్ లైబ్రరీలు లేదా HTTP APIల ద్వారా వాటిని క్వెరీ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.

భాగం 4: ఒక ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ - ఒక చిన్న OLAP సిస్టమ్‌ను నిర్మించడం

ఈ భావనలను ఒక చిన్న-ప్రాజెక్ట్‌గా కలుపుదాం: ఒక ఇంటరాక్టివ్ అమ్మకాల డాష్‌బోర్డ్. ఇది ఒక పూర్తి, సరళీకృతమైనప్పటికీ, పైథాన్-ఆధారిత OLAP సిస్టమ్‌ను ప్రదర్శిస్తుంది.

మన స్టాక్:

• ETL: పైథాన్ మరియు పాండాస్
• డేటా నిల్వ: పార్కెట్ ఫైల్స్
• OLAP ఇంజిన్: డక్‌డిబి
• డాష్‌బోర్డ్: స్ట్రీమ్‌లిట్ (డేటా సైన్స్ కోసం అందమైన, ఇంటరాక్టివ్ వెబ్ అనువర్తనాలను సృష్టించడానికి ఒక ఓపెన్-సోర్స్ పైథాన్ లైబ్రరీ)

మొదట, `warehouse/` డైరెక్టరీలో పార్కెట్ ఫైల్స్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి భాగం 3 నుండి ETL స్క్రిప్ట్‌ను అమలు చేయండి.

తరువాత, డాష్‌బోర్డ్ అప్లికేషన్ ఫైల్, `app.py` ను సృష్టించండి:

# app.py - ఒక సాధారణ ఇంటరాక్టివ్ అమ్మకాల డాష్‌బోర్డ్

import streamlit as st
import duckdb
import pandas as pd
import plotly.express as px

# --- పేజీ కాన్ఫిగరేషన్ ---
st.set_page_config(layout="wide", page_title="Global Sales Dashboard")
st.title("ఇంటరాక్టివ్ సేల్స్ OLAP డాష్‌బోర్డ్")

# --- డక్‌డిబికి కనెక్ట్ అవ్వండి ---
# ఇది మన పార్కెట్ ఫైల్స్‌ను నేరుగా క్వెరీ చేస్తుంది
con = duckdb.connect(database=':memory:', read_only=True)

# --- ఫిల్టర్‌ల కోసం డైమెన్షన్ డేటాను లోడ్ చేయండి ---
@st.cache_data
def load_dimensions():
    products = con.execute("SELECT DISTINCT category FROM 'warehouse/dim_product.parquet'").fetchdf()
    years = con.execute("SELECT DISTINCT Year FROM 'warehouse/dim_date.parquet' ORDER BY Year").fetchdf()
    return products['category'].tolist(), years['Year'].tolist()

categories, years = load_dimensions()

# --- ఫిల్టర్‌ల కోసం సైడ్‌బార్ (స్లైసింగ్ మరియు డైసింగ్!) ---
st.sidebar.header("OLAP ఫిల్టర్లు")

selected_categories = st.sidebar.multiselect(
    'ఉత్పత్తి వర్గాలను ఎంచుకోండి',
    options=categories,
    default=categories
)

selected_year = st.sidebar.selectbox(
    'సంవత్సరం ఎంచుకోండి',
    options=years,
    index=len(years)-1 # డిఫాల్ట్‌గా తాజా సంవత్సరం
)

# --- OLAP క్వెరీని డైనమిక్‌గా నిర్మించండి ---
if not selected_categories:
    st.warning("దయచేసి కనీసం ఒక వర్గాన్ని ఎంచుకోండి.")
    st.stop()

query = f"""
SELECT
    d.Month,
    d.MonthName, -- DimDate లో MonthName ఉందని ఊహించుకుందాం
    p.category,
    SUM(f.TotalRevenue) AS Revenue
FROM 'warehouse/fact_sales.parquet' AS f
JOIN 'warehouse/dim_product.parquet' AS p ON f.ProductKey = p.ProductKey
JOIN 'warehouse/dim_date.parquet' AS d ON f.DateKey = d.DateKey
WHERE d.Year = {selected_year}
  AND p.category IN ({str(selected_categories)[1:-1]})
GROUP BY d.Month, d.MonthName, p.category
ORDER BY d.Month;
"""

# --- క్వెరీని అమలు చేసి ఫలితాలను ప్రదర్శించండి ---
@st.cache_data
def run_query(_query):
    return con.execute(_query).fetchdf()

results_df = run_query(query)

if results_df.empty:
    st.info(f"ఎంచుకున్న ఫిల్టర్‌ల కోసం సంవత్సరం {selected_year}లో డేటా కనుగొనబడలేదు.")
else:
    # --- ప్రధాన డాష్‌బోర్డ్ విజువల్స్ ---
    col1, col2 = st.columns(2)

    with col1:
        st.subheader(f"{selected_year} కోసం నెలవారీ ఆదాయం")
        fig = px.line(
            results_df,
            x='MonthName',
            y='Revenue',
            color='category',
            title='వర్గం వారీగా నెలవారీ ఆదాయం'
        )
        st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

    with col2:
        st.subheader("వర్గం వారీగా ఆదాయం")
        category_summary = results_df.groupby('category')['Revenue'].sum().reset_index()
        fig_pie = px.pie(
            category_summary,
            names='category',
            values='Revenue',
            title='వర్గం వారీగా మొత్తం ఆదాయ వాటా'
        )
        st.plotly_chart(fig_pie, use_container_width=True)

    st.subheader("వివరణాత్మక డేటా")
    st.dataframe(results_df)

దీనిని అమలు చేయడానికి, కోడ్‌ను `app.py`గా సేవ్ చేసి, మీ టెర్మినల్‌లో `streamlit run app.py`ని అమలు చేయండి. ఇది మీ ఇంటరాక్టివ్ డాష్‌బోర్డ్‌తో ఒక వెబ్ బ్రౌజర్‌ను ప్రారంభిస్తుంది. సైడ్‌బార్‌లోని ఫిల్టర్‌లు వినియోగదారులను OLAP 'స్లైసింగ్' మరియు 'డైసింగ్' ఆపరేషన్లను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తాయి, మరియు డక్‌డిబిని తిరిగి క్వెరీ చేయడం ద్వారా డాష్‌బోర్డ్ వాస్తవ-సమయంలో నవీకరించబడుతుంది.

భాగం 5: అధునాతన అంశాలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులు

మీరు ఒక చిన్న-ప్రాజెక్ట్ నుండి ఒక ఉత్పత్తి సిస్టమ్‌కు వెళ్తున్నప్పుడు, ఈ అధునాతన అంశాలను పరిగణించండి.

స్కేలబిలిటీ మరియు పనితీరు

• పెద్ద ETL కోసం డాస్క్ ఉపయోగించండి: మీ మూల డేటా మీ మెషీన్ యొక్క RAMను మించి ఉంటే, మీ ETL స్క్రిప్ట్‌లలో పాండాస్‌ను డాస్క్‌తో భర్తీ చేయండి. API చాలా పోలి ఉంటుంది, కానీ డాస్క్ అవుట్-ఆఫ్-కోర్ మరియు సమాంతర ప్రాసెసింగ్‌ను నిర్వహిస్తుంది.
• కాలమ్నార్ నిల్వ కీలకం: మీ వేర్‌హౌస్ డేటాను ఎల్లప్పుడూ అపాచీ పార్కెట్ లేదా ORC వంటి కాలమ్నార్ ఫార్మాట్‌లో నిల్వ చేయండి. ఇది విశ్లేషణాత్మక క్వెరీలను నాటకీయంగా వేగవంతం చేస్తుంది, వీటికి సాధారణంగా ఒక వెడల్పైన టేబుల్ నుండి కొన్ని కాలమ్‌లను మాత్రమే చదవాల్సి ఉంటుంది.
• పార్టిషనింగ్: డేటా లేక్‌లో (S3 లేదా స్థానిక ఫైల్ సిస్టమ్ వంటివి) డేటాను నిల్వ చేస్తున్నప్పుడు, మీ డేటాను తేదీ వంటి తరచుగా ఫిల్టర్ చేయబడిన డైమెన్షన్ ఆధారంగా ఫోల్డర్‌లలోకి విభజించండి. ఉదాహరణకు: `warehouse/fact_sales/year=2023/month=12/`. ఇది క్వెరీ ఇంజిన్‌లను అసంబద్ధమైన డేటాను చదవడం దాటవేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఈ ప్రక్రియను 'పార్టిషన్ ప్రూనింగ్' అని అంటారు.

సెమాంటిక్ లేయర్

మీ సిస్టమ్ పెరుగుతున్న కొద్దీ, మీరు బహుళ క్వెరీలు మరియు డాష్‌బోర్డ్‌లలో వ్యాపార లాజిక్ ('యాక్టివ్ యూజర్' లేదా 'గ్రాస్ మార్జిన్' యొక్క నిర్వచనం వంటివి) పునరావృతం అవుతున్నట్లు కనుగొంటారు. ఒక సెమాంటిక్ లేయర్ మీ వ్యాపార మెట్రిక్స్ మరియు డైమెన్షన్ల యొక్క కేంద్రీకృత, స్థిరమైన నిర్వచనాన్ని అందించడం ద్వారా ఈ సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది. dbt (డేటా బిల్డ్ టూల్) వంటి సాధనాలు దీనికి అసాధారణమైనవి. ఇది స్వయంగా పైథాన్ సాధనం కానప్పటికీ, dbt ఒక పైథాన్-ఆర్కెస్ట్రేటెడ్ వర్క్‌ఫ్లోలో సంపూర్ణంగా ఏకీకృతం అవుతుంది. మీరు మీ స్టార్ స్కీమాను మోడల్ చేయడానికి మరియు మెట్రిక్స్‌ను నిర్వచించడానికి dbtని ఉపయోగిస్తారు, ఆపై ఫలిత శుభ్రమైన టేబుల్స్‌పై అధునాతన విశ్లేషణ చేయడానికి మరియు dbt రన్‌లను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడానికి పైథాన్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.

డేటా గవర్నెన్స్ మరియు నాణ్యత

ఒక వేర్‌హౌస్ దానిలోని డేటా ఎంత మంచిదైతే అంతే మంచిది. మీ పైథాన్ ETL పైప్‌లైన్‌లలోకి నేరుగా డేటా నాణ్యత తనిఖీలను ఏకీకృతం చేయండి. గ్రేట్ ఎక్స్‌పెక్టేషన్స్ వంటి లైబ్రరీలు మీ డేటా గురించి 'అంచనాలను' నిర్వచించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి (ఉదా., `customer_id` ఎప్పుడూ నల్ కాకూడదు, `revenue` 0 మరియు 1,000,000 మధ్య ఉండాలి). మీ ETL జాబ్ అప్పుడు ఇన్‌కమింగ్ డేటా ఈ ఒప్పందాలను ఉల్లంఘిస్తే విఫలం కావచ్చు లేదా మిమ్మల్ని హెచ్చరించవచ్చు, చెడు డేటా మీ వేర్‌హౌస్‌ను కలుషితం చేయకుండా నివారిస్తుంది.

ముగింపు: కోడ్-ఫస్ట్ అప్రోచ్ యొక్క శక్తి

పైథాన్ డేటా వేర్‌హౌసింగ్ మరియు బిజినెస్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క రూపురేఖలను ప్రాథమికంగా మార్చింది. ఇది అధునాతన విశ్లేషణాత్మక సిస్టమ్‌లను మొదటి నుండి నిర్మించడానికి ఒక సౌకర్యవంతమైన, శక్తివంతమైన, మరియు వెండర్-న్యూట్రల్ టూల్‌కిట్‌ను అందిస్తుంది. పాండాస్, డాస్క్, SQLAlchemy, మరియు డక్‌డిబి వంటి ఉత్తమ-తరగతి లైబ్రరీలను కలపడం ద్వారా, మీరు స్కేలబుల్ మరియు నిర్వహించదగిన రెండూ అయిన ఒక పూర్తి OLAP సిస్టమ్‌ను సృష్టించవచ్చు.

ఈ ప్రయాణం స్టార్ స్కీమా వంటి డేటా మోడలింగ్ సూత్రాల యొక్క దృఢమైన అవగాహనతో ప్రారంభమవుతుంది. అక్కడ నుండి, మీరు మీ డేటాను ఆకృతి చేయడానికి దృఢమైన ETL పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించవచ్చు, మీ స్కేల్ కోసం సరైన క్వెరీ ఇంజిన్‌ను ఎంచుకోవచ్చు, మరియు ఇంటరాక్టివ్ విశ్లేషణాత్మక అనువర్తనాలను కూడా నిర్మించవచ్చు. ఈ కోడ్-ఫస్ట్ అప్రోచ్, తరచుగా 'ఆధునిక డేటా స్టాక్' యొక్క ప్రధాన సిద్ధాంతం, విశ్లేషణల శక్తిని నేరుగా డెవలపర్లు మరియు డేటా బృందాల చేతుల్లో ఉంచుతుంది, వారి సంస్థ యొక్క అవసరాలకు సంపూర్ణంగా అనుగుణంగా ఉండే సిస్టమ్‌లను నిర్మించడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది.