Tre pilastri. Un unico sistema integrato.
TwiceData è un sistema di modelli gestito, non uno strumento a cui ci si collega. Ogni progetto e ogni consegna del Quarter Stack si basa sugli stessi tre pilastri: pacchetti di modelli dbt selezionati con cura, gestione delle modifiche attenta alla tracciabilità e un livello semantico regolamentato.
Pacchetti di modelli dbt predefiniti.
Iniziate con aree tematiche SaaS già selezionate, anziché con un repository dbt vuoto. ARR, fidelizzazione, utilizzo del prodotto, pipeline di vendita, operazioni di fatturato: ciascuna di queste è fornita sotto forma di pacchetto di modelli con versione, completo di test, documentazione e ipotesi documentate.
I pacchetti non sono una scatola nera. Si tratta di vero e proprio codice DBT, trasferito nel vostro repository e revisionato dal vostro team. Una volta consegnati, ne diventate i proprietari.
Cosa contiene la confezione
- Livelli di classificazione + livelli intermedi + livelli di mart per l'area tematica
- Test degli schemi, verifiche di validità dei dati, configurazioni delle istantanee
- Ipotesi documentate (con controllo delle versioni e tracciamento delle modifiche)
- Viste dell'adattatore BI per Looker / Metabase / Mode / Tableau
- Controlli di discendenza pre-merge integrati nel vostro CI
Il model pack è il minimo indispensabile. Il knowledge graph e l'MCP sono il prodotto.
Ogni pacchetto di dominio è strutturato su tre livelli. Un pacchetto di modelli governati fornisce metriche testate e con tracciabilità della provenienza — dbt-first, oppure SQLMesh / Dataform / SQL puro, a seconda del vostro stack. Su questo fondiamo un grafico di conoscenza del dominio che cattura le entità e le relazioni implicite nelle vostre metriche. E se desiderate che i vostri agenti AI lo interroghino, un server MCP espone il livello governato come strumenti tipizzati e autorizzati — ma questa è una scelta, non un requisito. Attivatelo o lasciatelo disattivato; il pacchetto è autonomo grazie al semplice SQL e ai vostri strumenti di BI esistenti. Gli strumenti degli agenti evolvono rapidamente e tale standard potrebbe cambiare nel giro di un trimestre, quindi il livello MCP è volutamente un sottile shim sostituibile: i vostri dati governati non si spostano mai con esso.
Quattro pacchetti di punta in evidenza — Medicale, Legale, Finanza e Vendite & Marketing — ciascuno con il proprio schema di grafo, set di strumenti MCP e modelli di esempio che potete leggere prima di acquistare. Lo stesso schema è disponibile per ogni dominio che copriamo.
Cosa contiene un pacchetto
- Model pack governato — staging → intermedi → marts, completamente testati, con lineage gate. La base dbt, portabile nel vostro framework.
- Knowledge graph di dominio — le entità e le relazioni implicate dalle vostre metriche (paziente → visita → sinistro → rischio HCC; pratica → timekeeper → fattura), navigabile da agenti e analisti.
- Server MCP — strumenti tipizzati e con permessi sul livello governato, così gli agenti AI rispondono a domande di dominio senza SQL grezzo né accesso a PHI che non dovrebbero vedere.
- Gestione HIPAA-aware sul pacchetto medico; governance per riga/colonna applicata a ogni strumento MCP.
- Modelli di esempio distribuiti in modo aperto — leggete il SQL prima di impegnarvi. Nessuna scatola nera.
Gestione delle modifiche che tiene conto della genealogia.
Ogni aggiornamento del modello viene sottoposto a una valutazione dell'impatto prima dell'integrazione. I dashboard a valle, le entità semantiche e i modelli dipendenti vengono segnalati automaticamente, in modo che eventuali malfunzionamenti vengano individuati durante il processo di integrazione continua (CI), anziché il lunedì mattina quando il direttore finanziario apre il dashboard sbagliato.
Non si tratta di un diagramma di discendenza da consultare in una presentazione. È integrato nel flusso delle richieste di pull, soggetto a approvazione e necessario per il merge.
Qual è la funzione dei cancelli di lignaggio
- Individuare i dashboard, i modelli e le entità semantiche interessati per ogni PR
- Valutare il rischio di modifiche radicali su una scala da 0 a 10, con blocco in base alla soglia
- Aggiunga automaticamente un commento alla PR con l'elenco degli effetti e i suggerimenti dei revisori
- Integrazione con GitHub / GitLab / Bitbucket (stato obbligatorio)
- Registro di controllo di ogni modifica integrata + relativo punteggio di impatto
Livello semantico regolamentato.
Definisca una volta per tutte le metriche certificate e le renda disponibili per la BI, il reverse ETL e i notebook, con accesso basato sui ruoli, criteri di aggiornamento e cronologia di controllo integrati. Lo stesso dato relativo all'ARR che il direttore finanziario vede nella presentazione per il consiglio di amministrazione è lo stesso dato che il team dedicato ai clienti vede in Looker ed è lo stesso dato che il processo di reverse ETL invia a Salesforce.
Una definizione. Molti consumatori. Verificato ogni volta.
Cosa offre la governance
- Modello di entità certificate con definizioni versionate
- Accesso basato sui ruoli (RBAC) per entità e per attributo
- Politiche di aggiornamento con avvisi automatici
- Cronologia completa delle verifiche per ogni entità letta e ogni modifica alle definizioni
- Contratto Reverse-ETL: le modifiche vengono propagate o bloccate
- Esposizione degli adattatori BI: Looker LookML, Cube, Metricflow, personalizzati
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