MAQL I. - MAQL vs SQL | Mňamka #427
Pro ty, kteří se pohybují v datovém světě, jsou dotazovací jazyky denním chlebem. Jak se říkává, kolik jazyků umíš, tolikrát jsi člověkem. Platí i „kolik dotazovacích jazyků umíš, tolikrát jsi datovým analytikem?“ Ať už v budoucnu budou podobná přísloví vznikat nebo nikoli, není na škodu si rozšířit obzory o jeden další dotazovací jazyk, kterým je dozajista i MAQL. Pro MAQL jsem si připravila takovou minisérii Mňamek, kde si ukážeme, co všechno se MAQLem dá dělat a k čemu vám může být užitečný.
Co to je MAQL?
Jak už bylo řečeno, MAQL aneb Multi-Dimension Analytical Query Language je dotazovací jazyk, se kterým se setkáte při práci v GoodDatě. Tento dotazovací jazyk pracuje s fakty a dimenzemi z datového modelu vašeho workspacu a nabízí vám jedinečnou šanci si nad vašimi daty postavit metriky. Těmito metrikami můžete data filtrovat, agregovat a provádět nad nimi i všechny základní matematické operace a zároveň MAQL nabízí i předdefinované statistických operace. „To je všechno hezké,“ říkáte si, „ale jakou to má výhodu oproti tomu, když si tyhle operace nadefinuji v SQL?“
MAQL vs SQL
Pokud jste zarytými fanoušky SQL, jako osvědčené klasiky, tak nebojte, on MAQL z SQL samozřejmě vychází. Přináší ale výhody v jednoduchosti a uživatelské přívětivosti. Pokud byste totiž stejné operace prováděli v SQL, museli byste si pečlivě hlídat, kterou tabulku můžete najoinovat kam a provádět i několik joinů, abyste pospojovali data, která spolu souvisí. MAQL tohle udělá za vás, pracuje totiž s předem nadefinovaným logickým datovým modelem vašeho workspacu a vy si díky tomu můžete spoustu příkazů odpustit. Rozloučit se můžete například s částmi jako je FROM, JOIN či ON, co ale zůstává je SELECT, protože ani na ten se v MAQLu nedá dopustit.
Zde jsou vytvořené příklady, kde je vidět, kolik práce vám MAQL ušetří.
Výhody MAQL:
- časová úspora
- zjednodušení query
- přehlednost
- pracuje automaticky s modelem
- vytvořené metriky můžete přepoužít i v dalších metrikách
Nevýhody MAQL:
- datový model si musíte nejprve nadefinovat
- nenabízí tolik funkcí jako SQL
- pouze v GoodData
Ať už vás MAQL zaujal či ne, jsem ráda, že jste si článek dočetli až sem a jestli vás cokoliv dalšího napadá nebo zajímá ohledně MAQL, dejte mi vědět!
Mějte se krásně a nebojte se dotazovat v žádném dotazovacích jazyce.
Použité zdroje:
7 signálů, že vaše firma potřebuje datovou strategii | Mňamka #555
Každá firma chce zvednout efektivitu a využít příležitosti, které dnes AI nabízí. Jenže než nasadíte jakýkoliv model, copilota nebo „chytrou analýzu", musíte mít v pořádku to, na čem AI stojí a to jsou pevné datové základy. Následující signály jsou věci, se kterými se u klientů stále poměrně často setkáváme. Pokud některý z nich zní povědomě, datová strategie není nice-to-have. Je to základ. A ten se bohužel nedá přeskočit, i když by to bylo hodně pohodlné. Dá se oddálit, ale pak se vždy platí i s úroky.
EU AI Act: Co to reálně znamená pro české firmy | Mňamka #554
Evropská unie přichází s první ucelenou regulací umělé inteligence. EU AI Act má nastavit pravidla pro to, jak se AI vyvíjí a používá. Pro spoustu firem to může znít jako další regulace navíc. Ve skutečnosti ale jde o změnu, která se poměrně rychle propíše do každodenního fungování. AI už dávno není jen experiment nebo playground pro technologické firmy a čím víc se AI dostává do citlivých oblastí, tím větší tlak je na to, aby její fungování bylo férové a kontrolovatelné. Jak se tato regulace dotkne českých firem a co je v této regulaci podstatné?
Google Workspaces - Přestaňte platit za centrální správu podpisů v Gmailu | Mňamka #553
Přišli jsme o správu e-mailových podpisů při přechodu k novému GCP partnerovi. Místo placení SaaS nástrojů jsem to postavil za odpoledne přes Google Apps Script – zdarma. Tady je celý návod.
