A tohle je co za SQL? | Mňamka #32

A je to tu zase. Ty moje věčné vzpomínky na Digitální Akademii Czechitas. Pravda ale je, že mi to přineslo nejen nejedno přátelství, bohaté zkušenosti, ale i spousty triků a tričků, na které jsem cestou narazila. A tady je další z nich. 

To si takhle používáte SQL syntax, kterou běžně znáte, jste k tomu líní podívat se do dokumentace databáze a ono to překvapivě pořád padá:-) Honí se vám hlavou otázky jako: "Je můj příkaz správný nebo úplný?", "Odpovídá syntax Core SQL?", nebo "Používá funkce mimo Core SQL?" Netrapte se a zkuste SQL validátor: 

  • VOvěřte si SQL syntax: EverSQL
  • Pokud si potřebujete ověřit, že vaše SQL syntax odpovídá jakémusi standardu: Miner SQL Validators
Máte k článku nějaké otázky nebo připomínky? Klidně mi napište, ráda to s Vámi proberu :-)

Eva Hankusová
detektiv nových příležitostí
LinkedIn

Síla dobře navržených dashboardů a KPI | Mňamka #535

Síla dobře navržených dashboardů a KPI | Mňamka #535

V dnešní době chce být každý "data-driven" – rozhodovat se na základě dat, a ne podle pocitů. Jedním z klíčových způsobů, jak toho dosáhnout, jsou správně nastavené KPI a přehledné dashboardy. Ty poskytují jasný přehled o výkonnosti a pomáhají firmám činit rozhodnutí, která opravdu stojí na datových základech, ne na odhadech.

Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI): Jak je správně nastavit a efektivně vyhodnotit pomocí business intelligence | Mňamka #534

Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI): Jak je správně nastavit a efektivně vyhodnotit pomocí business intelligence | Mňamka #534

Jak efektivně řídit růst a sledovat dosažení cílů? Jak klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) pomáhají firmám zlepšovat výkon a naplňovat strategické záměry?V článku najdete příklady KPI pro oblasti jako finance, marketing, zákaznický servis, výroba, lidské zdroje a IT, včetně praktických příkladů jejich využití. Zjistěte, jak zavést a sledovat KPI, abyste získali lepší přehled o efektivitě klíčových procesů.

Datové sklady, jezera a lakehouse: Jak vybrat správnou architekturu pro správu dat? | Mňamka #533

Datové sklady, jezera a lakehouse: Jak vybrat správnou architekturu pro správu dat? | Mňamka #533

Svět správy dat prošel rychlým vývojem, který je poháněn rostoucí potřebou zpracovávat a analyzovat obrovské množství dat v reálném čase. Firmy, které chtějí porozumět svým datům, narazily na různé architektury – datové sklady, datová jezera a nyní i tzv. lakehouse – které nabízejí různé možnosti pro ukládání a správu dat. Tento článek se zabývá těmito třemi architekturami, porovnává jejich výhody a nevýhody a podrobněji se zaměřuje na lakehouse, nejnovější inovaci, která se snaží řešit problémy z dřívějších systémů.