Airflow DAG Patterns
Apache Airflow DAG'lerini doğru şekilde inşa etmek için bir üretim kılavuzu; operatörler, sensörler, dallanma, test ve dağıtım için sahada sınanmış desenlerle.
Gerçek müşteri işinden çıkarıldı, kanıtı ekli. Bir parça seç ya da hepsini al.
Tüm kataloğu gör → Hazır kitlere bak → Kendi setini kur →Katalog · konu
Sayılarına güven. Analitik ve ölçüm kurulumu, veri hatları, kendi verin üzerinde yapay zeka destekli arama ve süslemek yerine soruya cevap veren panolar.
Ortak çizgi, tek bir sayıya asla güvenmemek. "GA4 yanlış gösteriyor" vakalarının çoğunda sorun kurulumdan çıkar; bu yüzden iki kaynağı birbiriyle karşılaştırmak buradaki varsayılan alışkanlık. Arama ve veri getirme parçaları, kendi kullandığımız hafıza sisteminden geliyor.
25 beceriler · 1 ajanlar · 1 mcp bağlayıcıları
Burada kit yok; belirtiden yola çıkın. Güvenmediğiniz sayılar mı var? Analytics Tracking ve Data Quality Frameworks ile başlayın. Kimsenin okumadığı raporlar mı? Data Storytelling ile başlayın.
Apache Airflow DAG'lerini doğru şekilde inşa etmek için bir üretim kılavuzu; operatörler, sensörler, dallanma, test ve dağıtım için sahada sınanmış desenlerle.
İş sorularını temiz, karar verilebilir bir ölçüm katmanına çeviren GTM öncelikli bir analitik kurulum rehberi.
Hafıza katmanınızın üzerine, ayrı bir grafik veritabanı yerine Postgres grafik eklentisi Apache AGE ile Microsoft GraphRAG tarzı bir bilgi grafiği kurma rehberi.
Önemli metrikler için bir analitik ve raporlama sorgu deseni kütüphanesi: aktif kullanıcılar, büyüme, tutundurma kohortları, hunileri ve gelir.
Great Expectations, dbt testleri ve versiyonlanmış veri sözleşmeleri kullanarak boru hatlarınıza veri kalitesi doğrulaması inşa etmek için üretim desenleri.
Ham veriyi karar aldıran ikna edici anlatılara dönüştüren bir yöntem.
Veritabanı migrasyonlarını güvenle yürütmek için ORM'ler ve platformlar arası bir kılavuz: Sequelize, TypeORM ve Prisma'da: kesintisiz stratejiler, veri dönüşümleri ve test edilmiş geri alma prosedürleriyle.
Analitik mühendisliği için üretime hazır dbt desenleri: model organizasyonu, test, dokümantasyon ve artımlı işleme.
Anlamsal arama ve geri getirmeli üretim için embedding modeli seçme ve optimize etme konusunda pratik bir rehber.
Web scraping, arama, tarama ve tarayıcı otomasyonunu disiplinli bir komut satırı akışında toplayan, dağınık HTML yerine LLM için temizlenmiş markdown döndüren bir araçtır.
Operatörlerin bir olay anında gerçekten güvendiği Grafana panelleri tasarlamak için üretim seviyesinde bir yöntem.
Yalnızca sayı göstermeyen, karar aldıran KPI gösterge panelleri tasarlamak için eksiksiz bir metodoloji.
Arama Konsolu, Analytics ve Ads Anahtar Kelime Planlayıcı genelinde pazarlama veri araçları için doğru kullanım kılavuzu: 46 araç, belgelenmiş parametre kuralları ve 22 bilinen tuzak.
PostgreSQL + pgvector üzerinde her aşamayı kapsayan uçtan uca bir RAG hattı: parçalama, gömme (embedding), indeksleme, getirme ve kalite değerlendirmesi.
Veri tipleri, indeksleme, kısıtlar, performans desenleri ve gelişmiş özellikleri kapsayan PostgreSQL'e özgü bir şema tasarım disiplini, yük altında ayakta kalan bir şema ile zamanla şişip yavaşlayan bir şema arasındaki fark.
"GA4 ekle" demenin çok ötesine geçen, üretim seviyesinde olay izleme kurulumudur.
Olay akışlarından CQRS okuma tarafı için okuma modelleri ve maddeleştirilmiş görünümler kurar; kontrol noktası, idempotent işleyiciler ve sıfırdan yeniden kurulabilen disposable projeksiyonlarla birlikte gelir.
Üretim ortamı için hazırlanmış bir Retrieval-Augmented Generation taslağı sunar; LLM yanıtlarını modelin tahminine bırakmak yerine kendi belgelerinize dayandırır.
Runtime DataLayer Inspect, Playwright tarayıcı otomasyonuyla GA4 ve GTM event'lerinizin canlı sayfada gerçekten tetiklenip tetiklenmediğini kanıtlar, kodun doğru görünmesi yetmez.
Gerçekten ölçeklenen semantik ve vektör arama kurmak için üretime hazır şablonlar.
Yavaş Apache Spark işlerini hızlı ve uygun maliyetli hale getiren üretim rehberi.
Yavaş veritabanı sorgularını hızlıya dönüştüren, EXPLAIN odaklı bir araç seti.
Supabase projelerinizde postgres MCP katmanı üzerinden doğrudan ham Postgres işlemleri çalıştırın: RLS politika denetimi, migration doğrulama, kullanıcı ve sipariş nokta kontrolü, yavaş sorgu teşhisi.
Supabase projeleri için üretim seviyesinde Postgres disiplini; sorgu performansından gelişmiş özelliklere kadar sekiz öncelikli kural kategorisinde düzenlenmiş.
Vektör aramayı üretimde hızlı, doğru ve uygun maliyetli hale getiren mühendislik rehberi.
Supabase ve Postgres için bir veri mühendisi.
Google Analytics 4'ü okuyan ve yapılandıran bir konnektör: raporlar, dönüşümler, kitleler, özel boyutlar ve key event'ler, analitik işin altyapının geri kalanının yanında yaşasın.
Analytics Tracking’den: neyin tetiklendiğini, neyin çift sayıldığını, neyin hiç gelmediğini denetler. “GA4 yanlış” vakalarının çoğu araç değil kablolama sorunudur, skill, üstüne pano kurmadan kırık eklemi bulur.
Evet, kendi hafıza sistemimizin çıktığı raf bu. Brain Graphrag Entity Relation ve RAG skill’leri chunking, embedding, hibrit arama ve cevapları zeminde tutan getirme kontrollerini kapsar.
İki yön de var: Data Storytelling panoyu süslemek yerine soruya cevap verecek şekilde yapılandırır; Data Quality Frameworks ise onu besleyen sayıların bu güveni hak ettiğinden emin olur.