@Kaelio

段階的に分かれたNotionページ、データベース、データソース行、クラスタ化されたNotion証拠から、持続性のあるktxウィキページやセマンティックレイヤーソースを合成します。

Metabaseの質問、モデル、メトリクスをktxセマンティックレイヤーのソース定義に変換します。

LookMLのビュー/モデル/探索をktxセマンティックレイヤーのソースにマッピングします。LookMLからktxへのプリミティブテーブル、出所タグ付け、そして3つの作業例(オーバーレイ、derived_tableからのスタンドアロン、sql_always_whereとのスタンドアロン)をカバーしています。

段階化されたLookerランタイムダッシュボード、Look、exploreから持続的なktx知識と意味層貢献提案を抽出し、JSONを探索します。

ライブデータベーススキーマスナップショットからセマンティックレイヤーや知識の更新をキャプチャします。

バンドル取り込み時に検出された競合(構造重複、定義矛盾、ほぼ重複クラスタ、再取り込み変更、排除)を分類・解決します。

変更された履歴SQLテーブル使用バケットを、型付きテーブル使用証拠に変換し、決定性_schema投影します。

境界パターンシャードから繰り返されるクロステーブルヒストリックSQL分析的意図を特定し、決定論的ウィキ投影のための型付きパターン証拠を出力します。

段階的にGoogleドライブのドキュメントプルから耐久性のあるKTXウィキページを合成します。WorkUnitに「docs/**」からのGoogle Docの生ファイルが含まれている場合に読み込みます。

dbtの「schema.yml」/「properties.yml」モデルやソースをktxセマンティックレイヤーのオーバーレイやカラムノートにマッピングします。

ktxと連携したデータベースからのデータが必要な質問に答える際に活用してください。調査、分析、「いくつ?」「見せて」「内訳は何か」、値でレコードを見つけ、テーブルの探索、期間の比較、指標の説明、またはあらゆるデータ分析のリクエスト。