SQLクエリとストアドプロシージャの最適化
データベースのパフォーマンス、効率、保守性を向上させるために、既存の SQL クエリとストアド プロシージャを最適化および微調整しました。
ケーススタディ
よりスマートなデータ運用
データ駆動型企業である Sunflower Bank は、エンジニアリング チームとビジネス チームをより適切にサポートするために、既存の SQL クエリとストアド プロシージャのパフォーマンスを向上させることを目指していました。これを達成するために、彼らは Data Template と提携し、専用の開発リソースと QA リソースを導入して、データ効率を高め、レポートを合理化し、ビジネス分析のためのクリーンで信頼性の高い抽出を提供しました。
ビジョン
既存のクエリとストアド プロシージャのパフォーマンスを強化し、エンジニアリング チームとビジネス チームの両方に対するより迅速な洞察とより優れた意思決定サポートを確保します。
挑戦
既存の SQL Server クエリとストアド プロシージャはパフォーマンスのボトルネックに悩まされており、レポート生成、ビジネス分析、タイムリーな意思決定に影響を与えると同時に、増大する運用およびエンジニアリングの需要に対応することが困難になっていました。
解決策
SQL Server クエリとストアド プロシージャの最適化、データベース パフォーマンスの向上、データ抽出プロセスの合理化、継続的なテクニカル サポートの提供により、より迅速な洞察、信頼性の高い分析、スケーラブルなデータ操作が提供されます。
私たちがやったこと
DevOps とバージョン管理の管理
Azure DevOps と Git を使用したソース コード、バージョン管理、共同開発ワークフローの管理。
ビジネスデータの抽出とレポート作成
ビジネスレポート、分析、戦略的意思決定をサポートするために、構造化された CSV データ抽出を開発しました。
SSIS の開発と品質保証
Visual Studio と包括的な QA サポートを通じて高品質のコード配信を保証しながら、SSIS パッケージを構築および保守します。
主な特長
SQL Server 2018の最適化
複雑なクエリの実行時間と効率が向上しました。
シームレスな DevOps 統合
Azure DevOps と Git を活用してコード管理を合理化しました。
エンドツーエンドの QA サポート
データの正確性とプロセスの信頼性を確保するために、厳格な検証を実行しました。
ビジネス中心の成果
ビジネスの戦略的な意思決定をサポートするために、適切に構造化された CSV 抽出を提供しました。
SSISの開発
レポートと変換のためのスケーラブルで自動化されたデータ ワークフローを有効にしました。
衝撃
1
レポート生成の高速化
最適化された SQL クエリとストアド プロシージャにより、レポートの生成時間が大幅に短縮され、ビジネスの洞察に迅速にアクセスできるようになりました。
2
データ精度の向上
包括的な検証と品質保証により、レポート プロセス全体にわたって信頼性が高く、一貫性があり、正確なデータが確保されました。
3
運用オーバーヘッドの削減
合理化されたデータ操作と自動化されたワークフローにより、手作業が最小限に抑えられ、全体的な運用効率が向上します。
4
チームのコラボレーションの向上
最適化されたデータプロセスと構造化された出力を通じて、エンジニアリングチームとビジネスチーム間の連携が強化されます。
5
データ主導の意思決定
戦略的なビジネス上の意思決定を可能にし、銀行の継続的な成長をサポートする、より迅速で信頼性の高い洞察を提供しました。