व्यू
अपना डेटा एक बार साथ लाएँ। हर जवाब एक साफ़ टेबल से शुरू होता है।
व्यू आपके सिस्टम को जोड़ता है, डेटा साफ़ करता है और आँकड़े पहले से निकाल लेता है, सब एक ऐसी टेबल में जो किसी व्यावसायिक सवाल का जवाब देने के लिए बनी है। Librarian से एक व्यू माँगें, पढ़ें कि उसने क्या माना, और उसके बाद हर जवाब, KPI और डैशबोर्ड जिसे इसकी ज़रूरत है, उसी साफ़ टेबल से शुरू होता है। आपका मूल डेटा जैसा था, वैसा ही रहता है।
जहाँ आपका डेटा एक साथ आता है
पहले से बनी साफ़ टेबल, जिनसे हर सवाल शुरू हो सकता है।
व्यू कैसे अलग-अलग सिस्टम में एक ही ग्राहक का मिलान करता है, हर पंक्ति के आँकड़े निकालता है, पूछने भर से बनता है, बताता है कि उसने क्या माना, और सोर्स सिंक होने पर अपडेट रहता है।
एक नैरेटेड वॉकथ्रू: व्यू आपके डेटा को पहले से जोड़ता, साफ़ करता और उसकी गणना करता है, Librarian पूछने पर व्यू बनाता है और अपनी मान्यताएँ बताता है, सोर्स सिंक के बाद व्यू दोबारा बनते हैं, और हर व्यू उस सवाल से जुड़ा है जिसका वह जवाब देता है।
यह मुश्किल क्यों है
डेटा को साथ लाना हमेशा से धीमा काम रहा है।
राजस्व कई सिस्टम से आता है। एक ही ग्राहक दो बार दिखता है, थोड़े अलग विवरण के साथ। कुछ पंक्तियों में वही एक वैल्यू नहीं होती जिसकी आपको ज़रूरत है। यह काम ठीक से करने में समय लगता है, और आसानी से ऐसा हो जाता है कि हर सवाल के लिए इसे फिर से करना पड़े।
एक ग्राहक, दो सिस्टम
ऑनलाइन और स्टोर की बिक्री, दोनों ग्राहक को अलग-अलग ID से जानती हैं, और दोनों को कुछ नहीं जोड़ता।
सफ़ाई बार-बार होती है
जब हर सवाल फिर से कच्ची टेबल से शुरू होता है, तो हर जवाब वही जॉइन और सफ़ाई दोहराता है, और हर बार थोड़ा अलग ढंग से।
तीन लोग, तीन फ़ॉर्मूले
कच्चे शिपमेंट डेटा से समय पर डिलीवरी की दर निकालें, तो किसे गिनें यह अपनी समझ का मामला है, और तीन सावधान लोग तीन अलग दरें पा सकते हैं।
मॉडल एक प्रोजेक्ट के इंतज़ार में
वेयरहाउस में साफ़, जुड़ी हुई टेबल बनाना असली इंजीनियरिंग का काम है, और व्यावसायिक सवाल उसके पीछे कतार में लगे रहते हैं।
Querri इसे आसान बनाता है: व्यू यह काम एक बार करता है, अपनी समझ से लिए गए फ़ैसले लिखकर रखता है, और नतीजा सबके लिए सहेज लेता है।
व्यू क्या है
पहले से जोड़ा, साफ़ किया और गणना किया हुआ।
व्यू एक सेव की गई क्वेरी है और वह असली टेबल जो उससे बनती है, आपके सोर्स से और कभी-कभी दूसरे व्यू से बनी हुई। यह अलग-अलग सिस्टम में लोगों का मिलान करता है, आपके व्यावसायिक नियम लागू करता है, और किसी के पूछने से पहले ही हर पंक्ति के आँकड़े निकाल लेता है। यह The Library का असली काम करने वाला हिस्सा है: व्यू आपके सवालों का जवाब देते हैं, और KPI उन्हीं से मापे जाते हैं।
- हर व्यू उस स्तर पर बनता है जिसकी उसके सवाल को ज़रूरत है: हर ग्राहक की एक पंक्ति, हर कैरियर की हर महीने एक पंक्ति, हर चैनल की हर महीने एक पंक्ति।
- समझ से लिए गए फ़ैसले व्यू के साथ लिखे रहते हैं, जैसे कौन-से ऑर्डर राजस्व में गिने जाते हैं, ताकि आँकड़े का मतलब हर बार एक ही रहे।
- आपका मूल डेटा ठीक वैसा ही रहता है जैसा था। व्यू उससे बनी एक नई टेबल है।
पूछकर व्यू बनाएँ
जिस टेबल की ज़रूरत है, वह माँगें। Librarian पहले देखता है कि आपके पास क्या पहले से है।
Librarian से एक व्यू माँगें, या किसी सवाल पर + इसका जवाब देने वाला व्यू बनाएँ दबाएँ। यह आपके पास पहले से मौजूद व्यू ढूँढता है और नया डुप्लिकेट बनाने के बजाय उसी को आगे बढ़ाता है, ताकि जो कुछ उस पर टिका है वह चलता रहे। जब कोई फ़ैसला आपको लेना हो, जैसे स्टोर के ग्राहकों को ऑनलाइन ग्राहकों से कैसे मिलाएँ, तो यह बनाने से पहले पूछता है।
- काम पूरा होने पर यह बताता है कि उसे क्या मानना पड़ा, आँकड़ों के साथ। कुल योग पर भरोसा करने से पहले यही हिस्सा पढ़ें।
- आपकी मंज़ूरी के बिना Library में कुछ भी सेव नहीं होता।
- व्यू किसी Inbox कार्ड से, चैट में इस टेबल को व्यू के रूप में सेव करें से, या Janitor से किसी बिखरी टेबल की साफ़ कॉपी के रूप में भी बन सकता है।
व्यू आपके सवालों का जवाब देते हैं
हर जवाब, KPI और डैशबोर्ड के नीचे एक साफ़ टेबल।
हर व्यू उस सवाल से जुड़ा है जिसका वह जवाब देता है। जब कोई पूछता है, तो Querri पहले ऐसा व्यू ढूँढता है जो उसी सवाल का हो, जो पूछा गया उससे न छोटा, न बड़ा, और ठीक-ठीक दिखाता है कि जवाब किस व्यू से आया। वही व्यू उससे मापे गए KPI और उस पर बने डैशबोर्ड को भी डेटा देता है, इसलिए चैट, बोर्ड डेक और Claude सब एक ही जगह से पढ़ते हैं।
- जिन सवालों का जवाब कंपनी पहले दे चुकी थी, उन पर सेव किए गए व्यू से पढ़ना एक प्रमुख सामान्य-उद्देश्य AI एजेंट से 4.6× तेज़ रहा, 2.8× कम टोकन के साथ और 6.1× कम लागत पर।
- जब कोई व्यू फ़िट नहीं होता, तो Querri आपके सोर्स से जवाब देता है और यह बताता भी है।
ऐप में
व्यू का पैनल, उसके कॉलम, उसका SQL, और उससे पढ़ा गया एक जवाब।
एक डेमो कंपनी के डेटा के साथ Querri के स्क्रीनशॉट: व्यू खोलने पर क्या दिखता है, उसकी जाँच कैसे करें, और सीधे एक व्यू से दिया गया जवाब।
हमेशा अपडेट
अपने डेटा का मिलान एक बार करें। उस पर बना सब कुछ अपडेट रहता है।
व्यू को आपको खुद दोबारा नहीं बनाना पड़ता। जब कोई जुड़ा हुआ सोर्स सिंक होता है, तो उस पर बने व्यू क्रम से दोबारा बनते हैं, और उन व्यू पर बने व्यू उनके पीछे। उनसे मापे गए KPI फिर से गिने जाते हैं और उन पर नज़र रखने वाले मॉनिटर दोबारा जाँच करते हैं। इसलिए अपने ग्राहकों का मिलान एक बार करें, और उस सूची पर बना हर व्यू साफ़ शुरुआत करता है।
- जिस व्यू के इनपुट किसी सिंक में फ़ेल हुए, वह खराब डेटा से दोबारा नहीं बनता, और फ़्रीज़ किया गया स्नैपशॉट जैसा था वैसा रहता है।
- हर व्यू का पैनल बताता है कि वह कब बना था और कि वह सोर्स सिंक के बाद दोबारा बनता है।
- डैशबोर्ड और प्रोजेक्ट अपने अगले रन पर नए व्यू ले लेते हैं।
यह कैसे काम करता है
एक सवाल से एक ऐसी टेबल तक जिस पर पूरी कंपनी काम करती है।
- 1
माँगें
उस सवाल से शुरू करें जो आपकी टीम हर हफ़्ते पूछती है। Librarian से उसके लिए व्यू बनाने को कहें, या + इसका जवाब देने वाला व्यू बनाएँ दबाएँ।
- 2
पढ़ें कि उसने क्या माना
Librarian मौजूदा चीज़ों को दोबारा इस्तेमाल करता है, सिर्फ़ वे फ़ैसले पूछता है जो आप ही ले सकते हैं, व्यू बनाता है और आँकड़ों के साथ बताता है कि उसने क्या माना। आप उसे मंज़ूरी देते हैं।
- 3
सब उस पर काम करते हैं
व्यू हर सिंक के बाद दोबारा बनता है, और जवाब, KPI, डैशबोर्ड और AI टूल सब उसी साफ़ टेबल से शुरू होते हैं।
यह किसके लिए है
एक टेबल, तीन लोग जो उस पर भरोसा करते हैं।
डेटा उपयोगकर्ता
ऐसा सवाल पूछें जिसका जवाब टीम पहले दे चुकी है और सेकंडों में जवाब पाएँ, उसके लिए बनी टेबल से, और जवाब के नीचे व्यू का नाम लिखा हो।
डेटा ओनर
बिना किसी मॉडलिंग प्रोजेक्ट के अपने सिस्टम को साथ लाएँ। समझ से लिए जाने वाले फ़ैसले आप एक बार, सीधी भाषा में लेते हैं, और उसके बाद बना हर व्यू उनका पालन करता है।
डेटा टीम / IT
व्यू एक materialized view है: सेव किया गया SQL और उसका नतीजा, जो सिंक के बाद निर्भरता के क्रम में दोबारा बनता है। हर व्यू का SQL How it's computed में है, पढ़ने और बदलने के लिए तैयार।
FAQ
व्यू के बारे में सवाल
Querri में व्यू क्या है?
एक सेव की गई, दोबारा इस्तेमाल होने वाली क्वेरी और वह असली टेबल जो उससे बनती है। यह आपके कच्चे डेटा को जोड़ता, साफ़ करता और पहले से गणना करता है, ताकि सीधे किसी व्यावसायिक सवाल का जवाब दे सके।
क्या व्यू मेरे सोर्स डेटा को बदलता है?
नहीं। व्यू आपके सोर्स से बनी एक नई टेबल है। मूल डेटा ठीक वैसा ही रहता है जैसा था।
व्यू अपडेट कैसे रहते हैं?
जब कोई जुड़ा हुआ सोर्स सिंक होता है, तो उस पर बने व्यू निर्भरता के क्रम में दोबारा बनते हैं, और उनसे मापे गए KPI फिर से गिने जाते हैं। जिस व्यू के इनपुट उस सिंक में फ़ेल हुए, उसे छोड़ दिया जाता है, और फ़्रीज़ किए गए स्नैपशॉट व्यू जैसे हैं वैसे रहते हैं।
क्या एक व्यू दूसरे व्यू पर बन सकता है?
हाँ। अपने ग्राहकों का मिलान एक व्यू में एक बार करें, और उस सूची पर बना हर व्यू साफ़ शुरुआत करता है। जब पहला व्यू दोबारा बनता है, तो उसके ऊपर बने व्यू भी पीछे-पीछे बनते हैं।
क्या नया डेटा जोड़ने पर व्यू अपने आप बन जाते हैं?
नहीं। Querri नए डेटा को आपके मौजूदा व्यू से जोड़ता है, उन सवालों को चिह्नित करता है जिनका जवाब अब दिया जा सकता है, और Inbox में View to build कार्ड छोड़ता है ताकि फ़ैसला आप लें।
मैं कैसे जाँचूँ कि व्यू सही है?
उसे खोलें। How it's computed में SQL दिखता है। Columns सूची दिखाती है कि हर कॉलम कितना भरा है (90% से कम होने पर आँकड़ा लाल हो जाता है), उसमें कितनी अलग वैल्यू हैं और वे कैसे फैली हैं। पैनल में उससे जुड़े तथ्य और वे टेबल भी दिखती हैं जिनसे वह बना है।
यह semantic layer या dbt मॉडल से कैसे अलग है?
यह वही काम करता है, तय परिभाषाओं वाली साफ़, जुड़ी हुई टेबल, लेकिन पहले कोई प्रोजेक्ट किए बिना। व्यवसाय सीधी भाषा में व्यू माँगता है, Librarian उसे बनाता है, और डेटा टीम उसके SQL की हर पंक्ति पढ़ और बदल सकती है।
अपना डेटा एक बार साथ लाएँ।
जिस टेबल की आपकी टीम को ज़रूरत है, वह माँगें। Querri व्यू बनाता है, बताता है कि उसने क्या माना, उसे अपडेट रखता है, और हर बार उसी से जवाब देता है।
SOC 2 Type II, HIPAA और ISO 27001:2022 प्रमाणित, और आपका डेटा कभी किसी मॉडल को ट्रेन नहीं करता।