Neotask आपके Databricks lakehouse को संवादात्मक बनाता है - Neotask Unity Catalog क्वेरी करता है, SQL चलाता है और डेटा वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेट करता है ताकि आपके विश्लेषक नोटबुक लिखे बिना जवाब पाएं।
SQL या Spark कोड मैन्युअल लिखने की बजाय सादी हिंदी में अपना lakehouse डेटा क्वेरी करें
संवाद के ज़रिए Unity Catalog एसेट, वेक्टर सर्च इंडेक्स और कस्टम फ़ंक्शन प्रबंधित करें
अपने Databricks वर्कस्पेस में डेटा एक्सप्लोरेशन, रिपोर्ट जनरेशन और पाइपलाइन मॉनिटरिंग स्वचालित करें
आप क्या कर सकते हैं
Databricks आपकी डेटा और AI रणनीति के पीछे का इंजन है। Neotask उस इंजन को सभी की उंगलियों पर रखता है, न केवल आपके डेटा इंजीनियरों की।
प्राकृतिक भाषा डेटा क्वेरी
बताएं कि आपको कौन सा डेटा चाहिए और आपका एजेंट उसे आपके Databricks SQL वेयरहाउस के विरुद्ध SQL में अनुवाद करता है। बिज़नेस एनालिस्ट इंजीनियरिंग के क्वेरी लिखने का इंतज़ार किए बिना जवाब पाते हैं।
Unity Catalog एक्सप्लोरेशन
अपना कैटलॉग ब्राउज़ करें, टेबल स्कीमा समझें और अपने संगठन में डेटासेट खोजें। आपके एजेंट को पता है कि कौन सा डेटा मौजूद है और कहां मिलेगा।
वेक्टर सर्च और AI
सिमेंटिक समानता सर्च के लिए वेक्टर सर्च इंडेक्स क्वेरी करें। संवाद के ज़रिए रिकमेंडेशन इंजन, कॉन्टेंट डिस्कवरी और RAG एप्लिकेशन को शक्ति दें।
पाइपलाइन मॉनिटरिंग
अपनी डेटा पाइपलाइन की स्थिति पूछें, जॉब रन चेक करें और कुछ फेल होने पर सूचित हों। आपका एजेंट संदर्भ के साथ त्रुटियां सामने लाता है ताकि आपकी डेटा टीम तेज़ी से समस्याएं ठीक कर सके।
हर कार्य स्वायत्त रूप से चलता है या आपकी स्वीकृति की आवश्यकता होती है - आप तय करें।
ऐसे पूछकर देखें
"sales कैटलॉग में कौन सी टेबल उपलब्ध हैं और उनकी स्कीमा कैसी दिखती है?"
"sales.orders टेबल से Q1 2026 के लिए क्षेत्र के अनुसार कुल राजस्व दिखाएं"
"'wireless noise-canceling headphones' जैसी चीज़ों के लिए हमारे प्रोडक्ट नॉलेज बेस में खोजें"
"पिछले 24 घंटों में कौन से डेटा पाइपलाइन जॉब फेल हुए और एरर मैसेज क्या थे?"
"हमारे ट्रांज़ेक्शन डेटा से ग्राहक लाइफटाइम वैल्यू कैलकुलेट करने वाला एक कस्टम फ़ंक्शन बनाएं"
"5 से अधिक ऑर्डर वाले लेकिन पिछले 90 दिनों में कोई गतिविधि नहीं करने वाले सभी ग्राहकों को खोजने के लिए क्वेरी चलाएं"
प्रो टिप्स
जटिल क्वेरी लिखने से पहले एजेंट को Unity Catalog एक्सप्लोर करने दें - जब उसे सटीक स्कीमा पता होती है तो वह बेहतर SQL लिखता है।
डेली डेटा क्वालिटी चेक ऑटोमेशन के रूप में शेड्यूल करें ताकि पाइपलाइन समस्याएं डाउनस्ट्रीम रिपोर्ट को प्रभावित करने से पहले पकड़ी जाएं।
प्रोडक्ट रिकमेंडेशन या हेल्प आर्टिकल सुझाव जैसी ग्राहक-सामना सुविधाओं के लिए वेक्टर सर्च का उपयोग करें।
डेली मेट्रिक्स स्टेकहोल्डर्स को स्वचालित रूप से वितरित करने के लिए Databricks क्वेरी को अपने BI टूल या Slack के साथ जोड़ें।
सीधे विश्लेषणात्मक क्वेरी के साथ-साथ बिज़नेस-यूज़र-फ्रेंडली डेटा एक्सप्लोरेशन के लिए Genie का उपयोग करें।
प्रोडक्शन कैटलॉग के विरुद्ध लिखित ऑपरेशन के लिए अप्रूवल गेट सक्षम करें ताकि अकस्मात डेटा परिवर्तन से बचा जा सके।
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
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