Перейти к содержимому

Boreon MCP Layer · Миграции

Перенесите Tableau в Snowflake за один разговор.

Boreon MCP Layer стоит между вашим сайтом Tableau Server или Tableau Cloud и Snowflake. Назовите рабочую книгу, и агент прочитает её, превратит поток Prep под ней в динамическую таблицу, пересоберёт дашборд как приложение Streamlit in Snowflake и до публикации сверит каждое число с Tableau. Никому не нужно писать ни скрипта, ни строчки SQL.

Записаться на рабочую сессию Посмотреть вживую на ai.boreon.com

Как проходит миграция в Snowflake.

Ваш центральный LLM-портал

Перенеси Sales Pipeline Review в Snowflake

  1. Рабочая книга прочитана Зоны дашборда, листы, полки, фильтры и вычисления прочитано
  2. Найден поток Prep, стоящий за ней Её опубликованный источник данных создаётся потоком в Snowflake 1 поток
  3. Поток превращён в динамическую таблицу Один SQL-запрос, одно CTE на каждый шаг потока CREATE DYNAMIC TABLE sales.pipeline_dt TARGET_LAG = '1 hour' WAREHOUSE = compute_wh AS WITH clean AS (…), joined AS (…) SELECT … FROM joined создано
  4. Каждый лист проверен в Snowflake Запрос каждого листа выполняется до любой публикации проверено
  5. Цифры сверены с Tableau Сверка через VizQL Data Service, строка за строкой сверено
  6. Опубликовано как приложение Streamlit in Snowflake Точность показана по каждому листу опубликовано

Опубликовано, с отчётом о точности по каждому листу.

Один слой, который говорит на языке Tableau и Snowflake.

Слой читает каждую сторону через её собственные API и ведёт карту соответствия полей Tableau столбцам хранилища. Записывает он только по вашей просьбе и фиксирует каждую запись в журнале.

Tableau

  • Tableau Server или Tableau Cloud, ваш собственный сайт
  • Рабочие книги и дашборды (.twb / .twbx)
  • Опубликованные источники данных (.tds)
  • Потоки Tableau Prep (.tfl)
  • VizQL Data Service и Metadata API
  • PAT, JWT или центральная служебная учётная запись

Boreon MCP Layer

В основе Data & AI Portal

Snowflake

  • Ваш аккаунт, базы данных и роли
  • Базы данных, схемы и виртуальные хранилища
  • Приложения Streamlit in Snowflake
  • Динамические таблицы из потоков Prep
  • SQL API для каждого запроса
  • Пара ключей, OAuth или PAT

Дашборды становятся приложениями Streamlit. Потоки Prep становятся динамическими таблицами.

Из рабочей книги в приложение Streamlit

Из дашбордов в приложения Streamlit

Макет дашборда, метки, цвета, сортировка и числовые форматы становятся приложением Streamlit in Snowflake, а фильтры превращаются в живые селекторы.

Из .tfl в динамическую таблицу

Потоки Tableau Prep

Каждый шаг потока становится CTE в одном SQL-запросе, который создаётся как динамическая таблица Snowflake или как материализованное представление, если Snowflake это позволяет.

Поток, таблица, приложение

Вся цепочка

Рабочая книга, которую питает поток Prep, переносится одной задачей. Сначала создаётся и проверяется таблица, затем на ней строится приложение.

Правила, по которым работает слой.

  1. 01 Всё или ничего

    Дашборд пересобирается только на тех таблицах Snowflake, где уже живут его данные. Если хотя бы один лист не совпадает, ничего не публикуется, и вы получаете объяснение.

  2. 02 Сначала цифры

    Средние, подсчёты уникальных значений и медианы остаются точными при фильтрах дашборда, а каждый результат сверяется с ответом Tableau.

  3. 03 Проверено до выпуска

    Запрос каждого листа выполняется в Snowflake до публикации, поэтому приложение открывается без ошибок SQL.

  4. 04 Ваша учётная запись, ваши роли

    Вход выполняется по паре ключей или через OAuth, либо от имени каждого пользователя через Snowflake OAuth, чтобы действовали его собственные роли.

  5. 05 Только чтение по умолчанию

    Слой записывает только то, что вы просите: опубликованное приложение или новую таблицу. Каждая запись фиксируется в журнале.

Какой дашборд Tableau вы перенесли бы первым?

С него и начнём. Его мы перенесём первым, сверив каждую цифру с Tableau, а портал, в котором он окажется, останется вашим.

Записаться на рабочую сессию Посмотреть вживую на ai.boreon.com