क्या सेल्स और फ़ाइनेंस बिना SQL लिखे Snowflake से जवाब पा सकते हैं?
मुश्किल क्यों है
जवाब तीन joins दूर है, और जो लोग उन्हें लिख सकते हैं उनके पास पहले से बैकलॉग है। एक आसान सवाल दिनों तक इंतज़ार करता है।
Snowflake + Querri
Snowflake एनालिटिक्स,हर उस व्यक्ति के लिए जो SQL नहीं लिखता।
आपके वेयरहाउस में जवाब पहले से मौजूद हैं। Querri सेल्स, फ़ाइनेंस और ऑपरेशंस को आपकी टीम की परिभाषाओं के साथ आम भाषा में उन्हें पूछने देता है। टेबल को Snowflake में ही रहने दें और उन्हें Live क्वेरी करें, या एक कॉपी सिंक करें: हर टेबल के लिए चुनाव आपका।
Querri, Snowflake से सिर्फ़ पढ़ता है, एक read-only role और एक ऐसी key के ज़रिए जो वह कभी किसी को नहीं दिखाता। SOC 2 Type II, HIPAA और ISO 27001:2022 प्रमाणित।
उदाहरण के लिए डेटा
Snowflake रिपोर्टिंग कहाँ अटकती है
डेटा वेयरहाउस में है। जिन्हें उसकी ज़रूरत है, वे वहाँ नहीं हैं।
Snowflake अपना काम अच्छे से करता है। मुश्किल वेयरहाउस और सवाल पूछने वाले व्यक्ति के बीच शुरू होती है, और इसका ज़्यादातर हिस्सा लोगों से जुड़ा है, compute से नहीं।
01
अंदर जाने का एक ही रास्ता है: SQL
Snowsight एक SQL एडिटर है। जो join नहीं लिख सकता वह एक रिक्वेस्ट डालता है, और डेटा टीम अपना हफ़्ता उन मॉडलों के बजाय एक-बार के डेटा निकालने में बिताती है जिन्हें बनाने के लिए उसे रखा गया था।
02
मतलब कहीं और रहता है
एक्टिव ग्राहक या नेट सेल किसे माना जाए, यह dbt मॉडल, किसी semantic layer या किसी एक एनालिस्ट की याद में होता है। एक ही टेबल पर दो क्वेरी दो अलग आँकड़े देती हैं।
03
खोजबीन में क्रेडिट खर्च होते हैं
वेयरहाउस हर बार शुरू होने पर कम से कम 60 सेकंड के साथ प्रति सेकंड बिल करता है, और suspend होने तक चलता रहता है। एक दिन के ad-hoc सवाल उसे ऐसे काम के लिए जगाए रखते हैं जिसकी किसी ने योजना नहीं बनाई थी।
04
हर दर्शक को एक BI टूल चाहिए, और एक बनाने वाला
वेयरहाउस के ऊपर डैशबोर्ड का मतलब है हर देखने वाले के लिए BI लाइसेंस, साथ में कोई ऐसा व्यक्ति जो एक भी चार्ट दिखने से पहले डेटा को मॉडल कर सके।
05
सब कुछ आखिर में एक स्प्रेडशीट में खत्म होता है
फ़ाइनेंस और ऑपरेशंस क्वेरी के नतीजे Excel में कॉपी करते हैं, अपने कॉलम जोड़ते हैं और इधर-उधर भेजते हैं। दूसरे हफ़्ते तक किसी को नहीं पता होता कि कौन-सी कॉपी वेयरहाउस से मेल खाती है।
Live या सिंक
डेटा को Snowflake में ही रहने दें। फिर भी उससे पूछें।
हर टेबल Live या सिंक की हुई हो सकती है, और आप हर टेबल के लिए अलग से चुनते हैं। Live टेबल कभी आपके वेयरहाउस से बाहर नहीं जाती: Querri सिर्फ़ उसके कॉलम और पंक्तियों की अनुमानित संख्या रखता है, हर सवाल Snowflake में डेटा की मौजूदा स्थिति पर चलता है, और सिर्फ़ छोटा-सा नतीजा वापस आता है।
Live
जहाँ है, वहीं क्वेरी
Querri हर सवाल को Snowflake SQL में लिखता है और उसे आपके वेयरहाउस में चलाता है। कुछ भी कॉपी नहीं होता, शेड्यूल किए गए रिफ़्रेश पर भी नहीं। जवाब में किसी आँकड़े पर क्लिक करें, तो वह टेबल, कनेक्शन और एक Live बैज दिखाता है।
इनके लिए सबसे अच्छा
- बहुत बड़ी टेबल
- ऐसा डेटा जिसे वेयरहाउस में ही रहना चाहिए
- हमेशा ताज़ा जवाब
- वे टीमें जो पहले से वेयरहाउस कंप्यूट का भुगतान कर रही हैं
सिंक
आपके शेड्यूल पर कॉपी
डिफ़ॉल्ट विकल्प। Querri टेबल को अपनी स्टोरेज में कॉपी करता है, पूरा या incremental रूप से, और उसी कॉपी से जवाब देता है, इसलिए सवाल वेयरहाउस को नहीं जगाते।
इनके लिए सबसे अच्छा
- छोटी और मध्यम टेबल
- भारी खोजबीन, हर सवाल पर वेयरहाउस खर्च के बिना
- कई दूसरे सोर्स के साथ जोड़ना
- ऐसे वेयरहाउस जो जागने में धीमे हैं
सिर्फ़ पढ़ना, सख़्ती से लागू
Querri हमेशा आपकी चुनी हुई टेबल पर सिर्फ़ एक SELECT भेजता है। लिखना, एक से ज़्यादा स्टेटमेंट, दूसरी टेबल और session सेटिंग, Snowflake तक कुछ भी पहुँचने से पहले ही ठुकरा दिए जाते हैं।
पंक्ति के नियम क्वेरी के अंदर
Querri में हर व्यक्ति के रो फ़िल्टर Snowflake क्वेरी के अंदर लागू होते हैं, इसलिए जो पंक्तियाँ वह नहीं देख सकता, वे वेयरहाउस से कुछ भी बाहर जाने से पहले ही छँट जाती हैं।
ट्रेस करने लायक और सीमित
हर Live क्वेरी पर एक QUERY_TAG होता है जिसे आप Snowflake की query history में ढूँढ सकते हैं। नतीजे डिफ़ॉल्ट रूप से 100,000 पंक्तियों पर रुकते हैं, और इस सीमा से कटा नतीजा चिह्नित किया जाता है।
आपका कंप्यूट, सावधानी से इस्तेमाल
Live क्वेरी आपके वेयरहाउस के क्रेडिट इस्तेमाल करती हैं। शेड्यूल किए गए रिफ़्रेश से पहले Querri, Snowflake का metadata जाँचता है, जिससे वेयरहाउस चालू नहीं होता, और अगर टेबल नहीं बदली है तो कुछ नहीं चलाता।
Live टेबल Scale प्लान में उपलब्ध हैं। Scale प्लान देखें
जिनका जवाब आखिरकार मिल सकता है
Snowflake के आठ सवाल जिनके लिए बिज़नेस को अब इंतज़ार नहीं करना पड़ता
हर एक वह माँग है जो डेटा टीमों के पास हर हफ़्ते आती है, साथ में यह कि आज यह क्यों अटकती है, और Querri इसके साथ क्या करता है।
इस तिमाही रिन्यू होने वाले कौन-से अकाउंट्स ने प्रोडक्ट इस्तेमाल करना बंद कर दिया है?
मुश्किल क्यों है
प्रोडक्ट इवेंट्स Snowflake में हैं और रिन्यूअल की तारीखें CRM में। उन्हें मिलाने का मतलब है दोनों से एक-एक एक्सपोर्ट और ऐसे अकाउंट ID पर मिलान जो शायद ही कभी मेल खाते हैं।
Querri के साथ
Snowflake के साथ Salesforce कनेक्ट करें और Querri दोनों में अकाउंट्स का मिलान करता है, यह बताते हुए कि मिलान कैसे किया। जोखिम वाले रिन्यूअल की प्लेबुक इसे एक साप्ताहिक सूची में बदल देती है।
क्या हर कोई एक्टिव ग्राहक की एक ही परिभाषा इस्तेमाल कर सकता है?
मुश्किल क्यों है
परिभाषा किसी dbt मॉडल या LookML फ़ाइल में दबी होती है। बिज़नेस यूज़र उसे कभी नहीं देखते, इसलिए उनकी स्प्रेडशीट वाली परिभाषा चुपचाप अलग हो जाती है।
Querri के साथ
इसे एक बार आम शब्दों में फ़ैक्ट्स और नियम में बताएँ, या इसे एक KPI के रूप में परिभाषित करें। उसके बाद हर चैट जवाब, डैशबोर्ड और रिपोर्ट वही मतलब इस्तेमाल करते हैं।
नए साइनअप को पहली वैल्यू तक पहुँचने में कितना समय लगता है?
मुश्किल क्यों है
इवेंट टेबल बहुत बड़ी हैं और funnel के चरणों पर बहस होती है। हर बार कोई पूछता है, तो क्वेरी शुरू से दोबारा लिखी जाती है।
Querri के साथ
अपनी इवेंट टेबल पर, Live या सिंक की गई, funnel को एक बार प्रोजेक्ट के रूप में बनाएँ और जब चाहें दोबारा चलाएँ। साइनअप से पहली वैल्यू की प्लेबुक चरण दिखाती है।
कौन-से मार्केटिंग चैनल ऐसे ग्राहक लाते हैं जो भुगतान करते रहते हैं?
मुश्किल क्यों है
कैंपेन डेटा HubSpot में है, राजस्व वेयरहाउस में। दोनों को जोड़ने वाली कड़ी एक ईमेल पता या कंपनी का नाम है जो दोनों में अलग तरह से लिखा होता है।
Querri के साथ
Snowflake के साथ HubSpot कनेक्ट करें और Querri संपर्कों को अकाउंट्स से जोड़ता है, और जहाँ मिलान पक्का न हो वहाँ चेतावनी देता है। चरण चैनल से राजस्व प्लेबुक में हैं।
रात भर में कौन-सा मेट्रिक बदला, और कहाँ?
मुश्किल क्यों है
कोई भी हर सुबह हर मेट्रिक को उसके अपने इतिहास से नहीं परखता। किसी एक क्षेत्र में गिरावट मासिक समीक्षा में दिखती है, हफ़्तों देर से।
Querri के साथ
Nightly insights हर रात गणित से हर KPI को उसके अपने इतिहास से परखता है, और जो देखने लायक है उसे आपके Inbox में छोड़ देता है। आपकी मंज़ूरी के बिना कुछ नहीं बदलता।
क्या हर क्लाइंट या क्षेत्र ऐसा डैशबोर्ड देख सकता है जिसमें सिर्फ़ उसकी अपनी पंक्तियाँ हों?
मुश्किल क्यों है
BI टूल में ऐसा करने का मतलब है हर दर्शक के लिए row-level security के नियम, जिन्हें कोई तकनीकी व्यक्ति वेयरहाउस के साथ मिलाकर रखता है।
Querri के साथ
डैशबोर्ड माँगें, फिर वर्कस्पेस और एक्सेस में हर व्यक्ति के लिए एक बार रो फ़िल्टर सेट करें। यह हर जगह उसके साथ जाता है, आपके अपने ऐप में एम्बेड किए गए डैशबोर्ड में भी।
क्या मैं Claude या ChatGPT से अपने Snowflake डेटा के बारे में पूछ सकता हूँ?
मुश्किल क्यों है
किसी असिस्टेंट को schema दे दें तो वह joins और परिभाषाओं का अंदाज़ा लगाता है। वह पूरे भरोसे से बोल सकता है और फिर भी गलत हो सकता है।
Querri के साथ
Querri को Claude या ChatGPT में जोड़ें और असिस्टेंट आपकी Library से, आपके नियमों और Querri में हर व्यक्ति के एक्सेस के साथ जवाब देता है, और जब सवाल अस्पष्ट हो तो बताता है कि उसने कौन-सा अर्थ इस्तेमाल किया।
Snowflake और बाकी सब
सब कुछ वेयरहाउस तक नहीं पहुँचा
इस्तेमाल और इवेंट्स Snowflake में हैं। रिन्यूअल की तारीखें, इनवॉइस, कैंपेन और प्लानिंग स्प्रेडशीट अक्सर नहीं। Querri इन्हें एक Library में साथ रखता है, ताकि कई सिस्टमों वाले सवाल के जवाब के लिए किसी को नई पाइपलाइन का इंतज़ार न करना पड़े।
Snowflake इनके साथ अच्छा काम करता है
उदाहरण के लिए डेटा
ऐसे जवाब जिनके पीछे आप खड़े रह सकें
"एक्टिव" के दो मतलब हो सकते हैं। जवाब बताता है कि उसने किसे गिना
"सितंबर में एक्टिव ग्राहक" का मतलब वे अकाउंट हो सकते हैं जिन्होंने महीने के दौरान लॉग इन किया, या वे जो महीने के आखिरी दिन भुगतान कर रहे थे। दोनों सही अर्थ हैं, और दोनों गिनतियों में सैकड़ों का फ़र्क होता है। Querri बताता है कि उसने कौन-सा अर्थ इस्तेमाल किया और दूसरी गिनती उसके बगल में रखता है, ताकि आँकड़े का मतलब जानने के लिए किसी को SQL खंगालना न पड़े। पढ़ें Querri अपने जवाब कैसे जाँचता है।
उदाहरण के लिए डेटा
जागें तो जानें क्या बदला
रात के आँकड़े Querri आपसे पहले पढ़ लेता है
हर रात Querri हर KPI को उसके अपने अतीत से मापता है और वे सवाल ढूँढता है जो किसी ने पूछने की सोची भी नहीं। जो भी उसे मिलता है वह लॉग इन करते ही आपके Inbox में होता है, और आपकी मंज़ूरी तक वह कुछ नहीं बदलता।
उदाहरण के लिए डेटा
कस्टम Snowflake डैशबोर्ड
Snowflake डैशबोर्ड जिन्हें बिज़नेस बिना टिकट के बदल सके
बताएँ कि आप क्या देखना चाहते हैं, या उस डैशबोर्ड के स्क्रीनशॉट से शुरू करें जो आप पहले से इस्तेमाल करते हैं। उसके बाद देखने वाला व्यक्ति पूछकर उसे बदल सकता है, हर चार्ट उसी Library से आता है जिससे चैट, और हर दर्शक को सिर्फ़ उसकी पंक्तियों तक सीमित किया जा सकता है।
- चार्ट माँगें, बदलने के लिए फिर से माँगें
- CRM, फ़ाइनेंस और स्प्रेडशीट डेटा के साथ वेयरहाउस टेबल
- हर दर्शक के लिए रो फ़िल्टर, ताकि हर क्षेत्र अपना क्षेत्र देखे
बार-बार की माँगें, अब बंद
Snowflake की छह रिपोर्ट्स जो अपने आप दोबारा चलती हैं
साप्ताहिक मेट्रिक्स पैक
वे आँकड़े जो लीडरशिप हर सोमवार माँगती है, मौजूदा डेटा पर दोबारा चलाकर ईमेल किए गए।
रिपोर्ट्स देखेंसाइनअप से पहली वैल्यू
नए अकाउंट्स को उस पल तक पहुँचने में कितना समय लगता है जो बताता है कि वे टिके रहेंगे।
प्लेबुक पढ़ेंग्राहक हेल्थ स्कोर
इस्तेमाल, सपोर्ट और बिलिंग के संकेत, हर अकाउंट के लिए एक स्कोर में।
प्लेबुक पढ़ेंजोखिम वाले रिन्यूअल
रिन्यूअल के करीब वे अकाउंट जिनका प्रोडक्ट इस्तेमाल घट गया है।
प्लेबुक पढ़ेंचैनल से राजस्व
कौन-से acquisition चैनल ऐसे राजस्व में बदलते हैं जो टिका रहता है।
प्लेबुक पढ़ेंमहीने के अंत की फ़ाइनेंस वर्कबुक
वेयरहाउस के आँकड़े फ़ॉर्मैट की हुई Excel फ़ाइल के रूप में, ऐसी CSV नहीं जिसे किसी को ठीक करना पड़े।
Excel टूल्स देखेंक्या-क्या आता है
सिंक की गई टेबल: कॉपी करके अपडेट रखी गईं
सिंक की गई टेबल, जो डिफ़ॉल्ट हैं, शेड्यूल पर Querri की स्टोरेज में कॉपी होती हैं, और उनसे जुड़े सवालों के जवाब Snowflake को छुए बिना उसी कॉपी से दिए जाते हैं। Live हो या सिंक, Querri सिर्फ़ वही पढ़ सकता है जिसकी अनुमति कनेक्ट करने वाले role को दी गई है।
आप क्या सिंक कर सकते हैं
- बेस टेबल
- Views
- डेटाबेस का हर schema
- चुनी हुई कुछ टेबल
- Shared databases
- कस्टम SQL क्वेरी
- हर टेबल SCHEMA.TABLE के रूप में आती है; picker में पंक्तियों की गिनती metadata से आती है, इसलिए कुछ भी स्कैन नहीं होता।
पूरा या incremental
डिफ़ॉल्ट रूप से पूरा रिफ़्रेश। कोई cursor कॉलम चुनें, जैसे updated-at टाइमस्टैम्प, और incremental सिंक सिर्फ़ पिछले रन से नई पंक्तियाँ जोड़ते हैं, हर घंटे तक।
बड़ी टेबल के लिए बना
पंक्तियाँ बैच में Parquet में स्ट्रीम होती हैं, इसलिए कोई भी टेबल एक साथ मेमोरी में नहीं रखी जाती। पंक्तियों की कोई तय सीमा नहीं है; एक टेस्ट सिंक में 520 मिलियन से ज़्यादा पंक्तियाँ आईं।
सिर्फ़ पढ़ता है
Querri एक read-only role के तहत सिर्फ़ पढ़ने वाली क्वेरी चलाता है, जो QUERY_HISTORY में querri-connector टैग के साथ दिखती हैं। यह कभी कोई टेबल बनाता या बदलता नहीं। सिंक आपके वेयरहाउस के क्रेडिट इस्तेमाल करते हैं।
कोई पासवर्ड नहीं
डिफ़ॉल्ट रूप से key pair: Querri key बनाता है, उसका private हिस्सा एन्क्रिप्ट करके रखता है और कभी नहीं दिखाता। programmatic access token भी काम करता है।
Snowflake कैसे कनेक्ट करें
एक सेटअप स्क्रिप्ट, एक बार चलाएँ, बाकी एजेंट करता है
- 1
Connector Agent से कहें
Connect खोलें और कहें "हमारा Snowflake वेयरहाउस कनेक्ट करो," फिर account identifier, एक username और इस्तेमाल होने वाला वेयरहाउस डालें।
- 2
key और स्क्रिप्ट बनाएँ
Generate key pair & SQL पर क्लिक करें। Querri key बनाता है, private हिस्सा एन्क्रिप्ट करके रखता है और चलाने के लिए तैयार स्क्रिप्ट लिखता है।
- 3
Snowsight में इसे एक बार चलाएँ
एक ACCOUNTADMIN, Run All से स्क्रिप्ट चलाता है। यह एक service user, एक read-only role और उसकी grants बनाती है, और ज़रूरत हो तो एक वेयरहाउस भी।
- 4
टेबल चुनें और मंज़ूर करें
हर टेबल लें या कुछ चुनें, जहाँ फ़ायदा हो वहाँ incremental cursor सेट करें, और शेड्यूल चुनें। किसी टेबल को Snowflake में ही रखने के लिए उसे Live पर स्विच करें। जब तक आप Approve पर क्लिक नहीं करते, कोई डेटा नहीं आता।
- 5
अपना पहला सवाल पूछें
Live टेबल तब तैयार होती हैं जब Querri उनके कॉलम पढ़ लेता है, और सिंक की गई टेबल पहला सिंक पूरा होते ही। फिर एक्सेस वाला कोई भी उनके बारे में पूछ सकता है, चार्ट बना सकता है या उन्हें शेड्यूल कर सकता है।
Snowflake FAQ
Snowflake कनेक्टर के सवाल, जवाब के साथ
Snowflake को Querri से कैसे कनेक्ट करें?
Connector Agent से Snowflake कनेक्ट करने को कहें और अपना account identifier, एक username और एक वेयरहाउस डालें। Generate key pair & SQL पर क्लिक करें, और किसी ACCOUNTADMIN से Snowsight में स्क्रिप्ट एक बार चलवाएँ। यह एक service user और एक read-only role बनाती है। फिर टेबल चुनें, लोड मंज़ूर करें और शेड्यूल चुनें।
Querri, Snowflake का कौन-सा डेटा सिंक करता है?
आपके चुने डेटाबेस की हर टेबल और view, INFORMATION_SCHEMA को छोड़कर उसके सभी schemas में, या सिर्फ़ आपकी चुनी हुई टेबल। Shared databases भी काम करते हैं, और आप अपनी SQL क्वेरी को अतिरिक्त सोर्स के रूप में जोड़ सकते हैं। हर टेबल SCHEMA.TABLE नाम से आती है। Querri सिर्फ़ वही सिंक कर सकता है जिसकी अनुमति कनेक्ट करने वाले role को दी गई है।
Snowflake डेटा कितनी बार सिंक होता है?
पूरे रिफ़्रेश रोज़, हर हफ़्ते या हर महीने शेड्यूल किए जा सकते हैं। अगर आप कोई cursor कॉलम चुनते हैं, जैसे updated-at टाइमस्टैम्प, तो incremental सिंक हर घंटे, रोज़ या हर हफ़्ते चल सकते हैं और सिर्फ़ पिछले रन से नई पंक्तियाँ जोड़ते हैं। शेड्यूल के बीच किसी भी समय हाथ से सिंक चलाया जा सकता है।
क्या Querri मेरे Snowflake डेटा में लिखता या उसे बदलता है?
नहीं। Querri, Snowflake से सिर्फ़ पढ़ता है और कभी कोई टेबल या पंक्ति बनाता, बदलता या डिलीट नहीं करता। Live क्वेरी भेजने से पहले जाँची जाती हैं, इसलिए Snowflake तक सिर्फ़ आपकी चुनी हुई टेबल पर एक अकेला SELECT ही पहुँचता है। एक बार की सेटअप स्क्रिप्ट, जिसे आप खुद चलाते हैं, सिर्फ़ एक service user, एक read-only role, उसकी grants और, आपके कहने पर, एक वेयरहाउस बनाती है। Querri की क्वेरी QUERY_HISTORY में टैग के साथ होती हैं, इसलिए आप उनका ऑडिट कर सकते हैं।
Snowflake के roles और अनुमतियाँ Querri में कैसे आती हैं?
Querri सिर्फ़ वही देखता है जिसकी अनुमति आपके कनेक्ट किए गए role को है, इसलिए उस role को ठीक वही डेटाबेस और schemas दें जो आप Querri में चाहते हैं। Querri के अंदर कौन कौन-सी पंक्तियाँ देखता है, यह Querri की शेयरिंग और हर व्यक्ति के रो फ़िल्टर से तय होता है, जो उसके साथ चैट, डैशबोर्ड, Claude और API तक जाते हैं। Live टेबल के लिए, ये फ़िल्टर खुद Snowflake क्वेरी के अंदर लागू होते हैं।
क्या कोई सवाल पूछने पर Querri, Snowflake को लाइव क्वेरी करता है?
कर सकता है, हर टेबल के लिए अलग से। Live टेबल Snowflake में ही रहती है: जिस सवाल को उसकी ज़रूरत होती है, वह वहीं Snowflake SQL में लिखी क्वेरी के रूप में चलता है, और सिर्फ़ नतीजा वापस आता है। ये क्वेरी आपके वेयरहाउस के क्रेडिट इस्तेमाल करती हैं, और suspended वेयरहाउस को दोबारा चालू होने में कुछ सेकंड लगते हैं। सिंक की गई टेबल के जवाब Querri की कॉपी से आते हैं, इसलिए वे सवाल वेयरहाउस को नहीं जगाते और उतने ही ताज़ा होते हैं जितना पिछला सिंक। Live टेबल Scale प्लान में उपलब्ध हैं।
किसी Snowflake टेबल को Live रखें या सिंक करें?
उसे Live बनाएँ जब टेबल बहुत बड़ी हो, जब डेटा को वेयरहाउस में ही रहना हो, या जब हर जवाब में Snowflake की मौजूदा स्थिति दिखनी चाहिए। उसे सिंक रखें जब टेबल छोटी या मध्यम हो, जब लोग उसे खूब खंगालते हों और आप हर सवाल पर वेयरहाउस कंप्यूट का भुगतान न करना चाहें, या जब वेयरहाउस जागने में धीमा हो। आप किसी Live टेबल को कभी भी वापस सिंक पर स्विच कर सकते हैं; वह अगले पूरे सिंक में लोड हो जाती है।
क्या मैं Live Snowflake टेबल को दूसरे डेटा के साथ जोड़ सकता हूँ?
हाँ। एक ही कनेक्शन की कई Live टेबल पर सवाल एक Snowflake क्वेरी के रूप में चलते हैं। जब किसी सवाल को सिंक की गई टेबल या अपलोड की गई फ़ाइल की भी ज़रूरत होती है, तो Querri पहले Snowflake में Live टेबल का सारांश बनाता है, फिर उस छोटे नतीजे को Querri में दूसरे डेटा के साथ जोड़ता है। यह अपने आप होता है, और किसी आँकड़े पर क्लिक करने से दिखता है कि वह किस टेबल से आया, एक Live बैज के साथ।
Snowflake और Salesforce का डेटा एक साथ कैसे जोड़ें?
Snowflake के साथ Salesforce कनेक्ट करें; दोनों एक ही Library में आते हैं। Querri वेयरहाउस के अकाउंट्स को Salesforce के अकाउंट्स से मिलाता है, बेहतर हो कि दोनों में रखे किसी ID पर, और बताता है कि मिलान कैसे किया। फिर आप नई पाइपलाइन बनाए बिना रिन्यूअल, पाइपलाइन या खुले केस के साथ इस्तेमाल के बारे में पूछ सकते हैं।
Snowflake और HubSpot का डेटा एक साथ कैसे जोड़ें?
Snowflake के साथ HubSpot कनेक्ट करें। Querri, HubSpot के संपर्कों और कंपनियों को आपके वेयरहाउस के ग्राहकों से जोड़ता है, ताकि आप किसी कैंपेन को टिके रहने वाले राजस्व तक ट्रैक कर सकें। जब मिलान गलत हो सकता है, जैसे अलग ईमेल डोमेन की वजह से, तो जवाब उसे चिह्नित करता है।
Snowflake डेटा से ग्राहक हेल्थ स्कोर कैसे पाएँ?
Snowflake से इस्तेमाल वाली टेबल सिंक करें, और अगर सपोर्ट और बिलिंग के सोर्स कहीं और हैं तो उन्हें भी कनेक्ट करें। स्कोर को एक बार आम शब्दों में परिभाषित करें और Querri उसे हर अकाउंट के लिए ट्रैक करता है, शुरुआत के दिन से इतिहास के साथ। ग्राहक हेल्थ स्कोर प्लेबुक हर कदम समझाती है।
Snowflake से साइनअप से पहली वैल्यू तक की रिपोर्ट कैसे पाएँ?
अपनी इवेंट और अकाउंट टेबल सिंक करें, बताएँ कि कौन-सा इवेंट पहली वैल्यू माना जाए, और funnel को एक बार प्रोजेक्ट के रूप में बनाएँ। इसे हर सिंक पर दोबारा चलाएँ या टीम को ईमेल करने के लिए शेड्यूल करें। साइनअप से पहली वैल्यू की प्लेबुक इसे शुरू से आखिर तक बताती है।
क्या BI टूल के बिना Snowflake पर कस्टम डैशबोर्ड बना सकते हैं?
हाँ। आम शब्दों में चार्ट माँगें, या उस डैशबोर्ड के स्क्रीनशॉट से शुरू करें जिस पर आपकी टीम पहले से निर्भर है। बदलाव भी अनुरोध ही हैं। एक डैशबोर्ड Snowflake टेबल को CRM या फ़ाइनेंस डेटा के साथ रख सकता है, हर दर्शक को उसकी पंक्तियों तक सीमित कर सकता है, और embed के रूप में आपके अपने ऐप के अंदर रह सकता है।
क्या मैं ChatGPT या Claude से अपने Snowflake डेटा के बारे में पूछ सकता हूँ?
हाँ। Querri को Claude या ChatGPT में कनेक्टर के रूप में जोड़ें। फिर Snowflake टेबल के बारे में सवालों के जवाब आपकी Library से मिलते हैं, आपकी टीम के नियम लागू करके और उन पंक्तियों तक सीमित जो वह व्यक्ति Querri में देख सकता है। कच्चे schema से joins का अंदाज़ा लगाने के बजाय, यह वही परिभाषाएँ इस्तेमाल करता है जो आपके डैशबोर्ड और रिपोर्ट्स।
Snowflake डेटा अपने आप Excel में कैसे एक्सपोर्ट करें?
विश्लेषण को प्रोजेक्ट के रूप में सेव करें और शेड्यूल करें। हर रन पर Querri मौजूदा डेटा से काम करता है, Live या सिंक किया हुआ, और ज़रूरत वाले लोगों को फ़ॉर्मैट की हुई Excel वर्कबुक ईमेल करता है, हर व्यक्ति या हर क्लाइंट के लिए अलग वर्शन के साथ।
क्या मैं पासवर्ड, SSO या OAuth से Snowflake कनेक्ट कर सकता हूँ?
नहीं। Snowflake, service users के लिए पासवर्ड ब्लॉक करता है और लोगों के लिए दूसरा फ़ैक्टर ज़रूरी करता है, इसलिए Querri key pair या programmatic access token इस्तेमाल करता है। OAuth नहीं दिया जाता क्योंकि उसमें किसी व्यक्ति को ब्राउज़र में मंज़ूरी देनी पड़ती है और उसके टोकन एक्सपायर होते हैं, जिससे शेड्यूल किए गए सिंक टूट जाते।
Snowflake कनेक्टर की सीमाएँ क्या हैं?
Incremental सिंक सिर्फ़ वे पंक्तियाँ पकड़ते हैं जिनका cursor मान बढ़ता है, इसलिए डिलीट और ऐसे बदलाव जिनसे cursor नहीं बदलता, उनके लिए पूरा रिफ़्रेश चाहिए। कस्टम SQL सोर्स हमेशा पूरा रिफ़्रेश होते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, Live नतीजे 100,000 पंक्तियों पर रुकते हैं और चैट में सवाल 2 मिनट बाद टाइम आउट हो जाते हैं। कोई PrivateLink या VPN विकल्प नहीं है। सेटअप के लिए एक बार ACCOUNTADMIN चाहिए, और access token एक्सपायर होते हैं, इसलिए शेड्यूल के लिए key pair बेहतर है।
क्या मैं IP पते के आधार पर Querri का Snowflake एक्सेस सीमित कर सकता हूँ?
हाँ। service user के लिए Snowflake network policy में Querri के outbound IP पते जोड़ें। Querri, Snowflake के public endpoint के ज़रिए आपके अकाउंट तक पहुँचता है, किसी भी क्लाउड या रीजन में। PrivateLink समर्थित नहीं है, इसलिए IP allowlist और read-only role ही इसे सुरक्षित करने का तरीका है।
क्या Querri बड़ी Snowflake टेबल संभाल सकता है?
हाँ। बड़ी टेबल को Live बनाएँ और वह Snowflake में ही रहती है, जहाँ हर सवाल चलता है और सिर्फ़ नतीजा वापस आता है। सिंक की गई टेबल बैच में Parquet में स्ट्रीम होती हैं, इसलिए पूरी टेबल कभी मेमोरी में नहीं रहती, और पंक्तियों की कोई तय सीमा नहीं है; एक टेस्ट सिंक में 520 मिलियन से ज़्यादा पंक्तियाँ आईं। बड़ी, बढ़ती सिंक की गई टेबल के लिए incremental cursor हर सिंक को नई पंक्तियों तक सीमित रखता है।
क्या Querri में मेरा Snowflake डेटा सुरक्षित है?
Querri, SOC 2 Type II, HIPAA और ISO 27001:2022 प्रमाणित है, और आपका डेटा कभी किसी मॉडल को ट्रेन करने में इस्तेमाल नहीं होता। Querri की बनाई private key एन्क्रिप्ट करके रखी जाती है और कभी दिखाई नहीं जाती, कनेक्ट करने वाला role read-only है, और Connector Agent को secret खुद कभी नहीं दिखता।
और जानें
Snowflake कनेक्ट करने के बाद आगे कहाँ जाएँ
कंपनी के बाकी लोगों को भी वेयरहाउस से पूछने दें।
एक सेटअप स्क्रिप्ट चलाएँ, मिनटों में कनेक्ट करें, और Snowflake को Live क्वेरी करें या एक कॉपी सिंक करें। Querri सिर्फ़ पढ़ता है और कभी कोई टेबल या पंक्ति नहीं बदलता।