AWS-liima on palvelimeton tietojen integrointipalvelu, jonka avulla on helppo löytää, valmistella ja yhdistää tietoja analytiikkaa, koneoppimista (ML) ja sovelluskehitystä varten. AWS Gluen avulla voit luoda, suorittaa ja valvoa tietojen integrointia ja ETL-putkia (extract, transform and load) ja luetteloida resurssit useissa tietovarastoissa.
Sadat tuhannet asiakkaat käyttävät datalakeja analytiikkaan ja koneoppimiseen tehdäkseen datalähtöisiä liiketoimintapäätöksiä. Tietojen kuluttajat menettävät luottamuksensa tietoihin, jos ne eivät ole tarkkoja ja tuoreita, mikä tekee tiedonlaadusta olennaista optimaalisten ja oikeiden päätösten tekemiseksi.
Tietojen tarkkuuden ja tuoreuden arviointi on insinöörien yleinen tehtävä. Tällä hetkellä saatavilla on erilaisia työkaluja tietojen laadun arvioimiseen. Nämä työkalut vaativat kuitenkin usein manuaalisia tiedonhakuprosesseja sekä tietotekniikan ja koodauksen asiantuntemusta.
Meillä on ilo ilmoittaa AWS Glue Data Qualityn julkisesta esikatselusta. Voit käyttää tätä ominaisuutta tänään pyytämättä lisäkäyttöoikeuksia käytettävissä olevat alueet. AWS Glue Data Quality on AWS Gluen uusi esikatseluominaisuus, joka mittaa ja valvoo Amazon S3 -pohjaisten datalakkien ja AWS Glue ETL -töiden tietojen laatua. Se ei vaadi tietotekniikan tai koodauksen asiantuntemusta. Se yksinkertaistaa kokemustasi tietojesi laadun seurannasta ja arvioinnista.
Tämä on osa 1 neliosaisesta viestisarjasta, joka selittää, kuinka AWS Glue Data Quality toimii. Katso sarjan seuraavat postaukset:
Tässä viestissä käymme läpi AWS Glue Data Quality -ominaisuuden käytön yksinkertaisuuden:
- Aloitetaan tietojen laatusuositukset ja suoritetaan tietojasi AWS Glue Data Catalogissa.
- Amazon CloudWatch -hälytyksen luominen ilmoitusten saamiseksi, kun datan laadun tulokset ovat tietyn kynnyksen alapuolella.
- AWS Glue Data Quality -ajon tulosten analysointi Amazon Athenan kautta.
Määritä resurssit AWS CloudFormationin avulla
Mukana toimitettu CloudFormation-skripti luo sinulle seuraavat resurssit:
- AWS Glue Data Quality -ajon suorittamiseen vaadittava IAM-rooli
- Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -ämpäri NYC Taxi -tietojoukon tallentamiseen
- S3-ämpäri AWS Glue Data Quality -ajojen tulosten tallentamiseen ja analysointiin
- AWS Glue -tietokanta ja -taulukko, joka on luotu NYC Taxi -tietojoukosta
Askeleet:
- Avaa AWS CloudFormation -konsoli.
- Valita Luo pino ja valitse sitten Uusilla resursseilla (vakio).
- varten Mallin lähde, valitse Lataa mallitiedosto, ja anna yllä oleva liitteenä oleva mallitiedosto. Valitse sitten seuraava.
- varten Pino nimi, DataQualityDatabaseja DataQualityTable, jätä oletukseksi. varten DataQualityS3BucketName, kirjoita S3-ämpärisi nimi. Valitse sitten seuraava.
- Varmista viimeisellä näytöllä, että tämä pino luo IAM-resursseja puolestasi, ja valitse Lähetä.
- Kun pino on luotu onnistuneesti, siirry pinon luomaan S3-alueeseen ja lataa tiedosto keltainen_tripdata_2022-01.parketti tiedosto.
Aloita AWS Glue Data Quality -ajo tiedoillasi AWS Glue Data Catalogissa
Tässä ensimmäisessä osiossa luomme tietojen laatusääntösuosituksia AWS Glue Data Quality -palvelusta. Näiden suositusten avulla suoritamme sitten tietojen laatutehtävän tietojoukkoamme vastaan saadaksemme analyysin tiedoistamme.
Aloita tekemällä seuraavat vaiheet:
- Avaa AWS Glue -konsoli.
- Valita taulukot varten Tietoluettelo.
- Valitse DataQualityTable CloudFormation-pinon kautta luotu taulukko.
- Valitse Tietojen laatu Tab.
- Valita Suosittele sääntöä.
- On Suosittele tietojen laatusääntöjä sivu, tarkista Tallenna suositellut säännöt sääntöjoukoksi. Näin voimme tallentaa suositellut säännöt automaattisesti sääntöjoukkoon käytettäväksi seuraavissa vaiheissa.
- varten IAM-rooli, valitse IAM-rooli, joka luotiin CloudFormation-pinosta.
- varten Lisäkokoonpanot - valinnainen, jätä oletusarvoinen työntekijöiden lukumäärä ja aikakatkaisu.
- Valita Suosittele sääntöä. Tämä käynnistää tietojen laatusuosituksen ajon tietyllä määrällä työntekijöitä.
- Odota sääntöjen valmistumista.
- Kun olet valmis, siirry takaisin kohtaan Säännöt -välilehti. Sinun pitäisi nähdä onnistunut suositusajo ja sääntöjoukko luotu.
Ymmärrä AWS-liimatietojen laatusuositukset
AWS Glue Data Quality -suositukset ovat AWS Glue Data Quality -palvelun luomia ehdotuksia, jotka perustuvat tietojesi muotoon. Nämä suositukset ottavat automaattisesti huomioon tietojesi rivit, keskiarvo, keskihajonta jne. ja luovat joukon sääntöjä, joita voit käyttää lähtökohtana.
Tässä käytetty tietojoukko oli NYC Taxi -tietojoukko. Tämän, tämän tietojoukon sarakkeiden ja näiden sarakkeiden arvojen perusteella AWS Glue Data Quality suosittelee sääntöjoukkoa. Yhteensä suosituspalvelu otti automaattisesti huomioon kaikki tietojoukon sarakkeet ja suositteli 55 sääntöä.
Jotkut näistä säännöistä ovat:
- "Rivien määrä välillä <> ja <>" → Odota rivien lukumäärää sen näkemien tietojen perusteella
- "ColumnValues "VendorID" kohdassa [ ] → Odota "VendorID"-sarakkeen olevan tietyn arvojoukon sisällä
- IsComplete “VendorID” → Odota, että “VendorID” on ei-nolla-arvo
Kuinka käytän suositeltuja AWS-liimatietojen laatusääntöjä?
- Vuodesta Säännöt -osiossa sinun pitäisi nähdä luomasi sääntö. Valitse luotu sääntöjoukko ja valitse Arvioi säännöt.
- Jos et valinnut valintaruutua Tallenna suositellut säännöt sääntöjoukoksi kun suoritit suosituksen, voit silti napsauttaa suositustehtävän suorittamista ja kopioida säännöt luodaksesi uuden sääntöjoukon
- varten Tietojen laatutoimenpiteet varten Tietojen laadun ominaisuudetvalitse Julkaise mittareita Amazon CloudWatchissa. Jos tätä valintaruutua ei ole valittu, tietojen laatuajo ei julkaise mittareita Amazon CloudWatchille.
- varten IAM-rooliValitse GlueDataQualityBlogRole luotu AWS CloudFormation -pinossa.
- varten Pyydetty työntekijöiden määrä varten Lisäominaisuudet, jätä oletukseksi.
- varten Tietojen laadun tulosten sijainti, valitse arvo GlueDataQualityResultsS3Bucket sijainti, joka luotiin AWS CloudFormation -pinon kautta
- Valita Arvioi säännöt.
- Kun juoksu alkaa, voit nähdä ajon tilan Tietojen laadun tulokset Tab.
- Kun ajo on saavuttanut onnistuneen vaiheen, valitse suoritettu tietojen laatutehtävä ja tarkastele tietojen laatutuloksia, jotka näkyvät kohdassa Juoksutulokset.
Suosituspalvelumme ehdotti, että panemme täytäntöön 55 sääntöä, jotka perustuvat sarakkeiden arvoihin ja NYC Taxi -tietojoukossa oleviin tietoihin. Sitten muunnosimme 55 säännön kokoelman RuleSetiksi. Sitten suoritimme Data Quality Evaluation -tehtävän käyttämällä RuleSetiä tietojoukkoamme vastaan. Yllä olevissa tuloksissamme näemme kunkin tilan RuleSetissä.
Voit myös hyödyntää AWS Glue Data Quality API:t suorittaaksesi nämä vaiheet.
Hanki Amazon SNS -ilmoitukset epäonnistuneista datalaaduistani Amazon CloudWatch -hälytysten kautta
Jokainen tietokatalogista suoritettu AWS-liiman tietojen laadun arviointi lähettää mittaparin nimeltä glue.data.quality.rules.passed (osoittaen useat läpäistyt säännöt) ja glue.data.quality.rules.failed (osoittaa epäonnistuneiden sääntöjen lukumäärän) datan laatuajoa kohden. Tätä lähetettyä mittaria voidaan käyttää hälytusten luomiseen käyttäjille, jos tietty tiedon laatuajo alittaa kynnyksen.
Voit aloittaa hälytyksen asettamisen, joka lähettää sähköpostin Amazon SNS -ilmoituksen kautta, seuraavasti:
- Avaa Amazon CloudWatch -konsoli.
- Valita Kaikki mittarit varten Metrics. Näet ylimääräisen nimitilan alla Mukautetut nimitilat nimeltään Liimatietojen laatu.
Huomautus: Kun aloitat AWS Glue Data Quality -ajon, varmista, että Julkaise mittareita Amazon CloudWatchissa -valintaruutu on käytössä, kuten alla näkyy. Muussa tapauksessa kyseisen ajon mittareita ei julkaista Amazon CloudWatchissa.
- Alla Liimatietojen laatu nimiavaruudessa, sinun pitäisi pystyä näkemään mittareita, jotka lähetetään taulukkoa ja sääntöjoukkoa kohti. Blogissamme käytämme glue.data.quality.rules.failed sääntö ja hälytys, jos tämä arvo ylittää 1 (osoittaa, että jos näemme epäonnistuneiden sääntöarviointien lukumäärän, joka on suurempi kuin 1, haluamme saada ilmoituksen).
- Jos haluat luoda hälytyksen, valitse Kaikki hälytykset Hälytysten alla.
- Valita Luo hälytys.
- Valita Valitse mittari.
- Valitse glue.data.quality.rules.failed luomaasi taulukkoa vastaava mittari ja valitse sitten Valitse mittari.
- Alla Määritä mittari ja ehdot -välilehden alla Metrics jakso:
- varten tilastollinenvalitse Summa.
- varten Ajanjaksovalitse 1 minuutti.
- Alla olosuhteet jakso:
- varten Kynnystyyppi, valitse Staattinen.
- varten Aina kun glue.data.quality.rules.failed on…valitse Suurempi/tasa-arvoinen.
- varten kuin…, kirjoita kynnysarvoksi 1.
- Laajenna Lisäkokoonpanot pudotusvalikosta ja valitse Käsittele puuttuvia tietoja hyvänä
Nämä valinnat tarkoittavat, että jos glue.data.quality.rules.failed metriikka lähettää arvon, joka on suurempi tai yhtä suuri kuin 1, laukaisemme hälytyksen. Jos tietoja ei kuitenkaan ole, käsittelemme niitä hyväksyttävinä.
- Valita seuraava.
- On Määritä toiminnot:
- Varten Hälytystilan liipaisin , valitse Hälytyksessä .
- varten Lähetä ilmoitus seuraavaan SNS-aiheeseen, valitse Luo uusi aihe lähettääksesi ilmoituksen uuden SNS-aiheen kautta.
- varten Sähköpostin päätepisteet, jotka saavat ilmoituksen…, Syötä sähköpostiosoitteesi. Valita seuraava.
- varten Hälytyksen nimi, kirjoita myFirstDQAlarm ja valitse sitten seuraava.
- Lopuksi sinun pitäisi nähdä yhteenveto kaikista valinnoista Esikatsele ja luo näyttö. Valita Luo hälytys pohjalla.
- Sinun pitäisi nyt nähdä luotava hälytys Amazon CloudWatch -hälytysten hallintapaneelista.
AWS Glue Data Quality -hälytysten osoittamiseksi käymme läpi todellisen skenaarion, jossa olemme saaneet vioittuneita tietoja, ja kuinka voimme käyttää AWS Glue Data Quality -palvelua saadaksemme ilmoituksen tästä hälytyksen avulla. luotu edellisissä vaiheissa. Tätä tarkoitusta varten käytämme toimitettua tiedostoa epämuodostunut_keltainen_taksi.parketti joka sisältää tarkoituksella muokattuja tietoja.
- Navigoi S3-sijaintiin DataQualityS3BucketName mainitaan blogikirjoituksen alussa toimitetussa CloudFormation-mallissa.
- Lataa malformed_yellow_tripdata.parquet tiedosto tähän paikkaan. Tämä auttaa meitä simuloimaan kulkua, jossa datajärviin tulee ETL-prosessiemme kautta huonon datan laatuinen tiedosto.
- Siirry AWS Glue Data Catalog -konsoliin, valitse demo_nyc_taxi_data_input, joka luotiin toimitetun AWS CloudFormation -mallin kautta, ja siirry sitten Tietojen laatu Tab.
- Valitse ensimmäisessä osiossa luomamme RuleSet. Valitse sitten Arvioi säännöt.
- Vuodesta Arvioi tietojen laatunäyttö:
- Valitse ruutu kohtaan Julkaise mittareita Amazon CloudWatchissa. Tätä valintaruutua tarvitaan sen varmistamiseksi, että virhemittarit lähetetään Amazon CloudWatchille.
- Valitse AWS CloudFormation -mallin kautta luotu IAM-rooli.
- Valitse vaihtoehtoisesti S3-sijainti julkaistaksesi AWS Glue Data Quality -tulokset.
- valita Arvioi säännöt.
- Siirry Tietojen laadun tulokset -välilehti. Sinun pitäisi nyt nähdä kaksi ajoa, yksi tämän blogin aiemmista vaiheista ja toinen, jonka käynnistämme tällä hetkellä. Odota, että nykyinen ajo päättyy.
- Kuten näet, meillä on epäonnistunut AWS Glue Data Quality -ajotulos, ja vain 52 alkuperäisestä 55 säännöstä läpäisee. Nämä virheet johtuvat uudesta tiedostosta, jonka latasimme S3:een.
- Siirry Amazon CloudWatch -konsoliin ja valitse hälytys, jonka loimme tämän osion alussa.
- Kuten näet, määritimme hälyttimen laukeamaan joka kerta, kun glue.data.quality.rules.failed metriikka ylittää kynnyksen 1. Yllä olevan AWS Glue Data Quality -ajon jälkeen näemme, että kolme sääntöä epäonnistuu, mikä laukaisi hälytyksen. Lisäksi sinun olisi pitänyt saada sähköposti, jossa kerrotaan hälyttimen laukaisu.
Olemme siten osoittaneet esimerkin, jossa tietojärveimme saapuva virheellisesti muotoiltu data voidaan tunnistaa AWS Glue Data Quality -sääntöjen avulla ja luoda myöhempiä hälytysmekanismeja asianmukaisten henkilöiden ilmoittamiseksi.
Analysoi AWS Glue Data Quality -ajon tulokset Amazon Athenan kautta
Jos sinulla on useita AWS Glue Data Quality -ajotuloksia tietojoukkoa vastaan tietyn ajanjakson aikana, saatat haluta seurata tietojoukon laadun trendejä tietyn ajanjakson aikana. Tämän saavuttamiseksi voimme viedä AWS Glue Data Quality -ajon tulokset S3:een ja käyttää Amazon Athenaa analyyttisten kyselyiden suorittamiseen vietylle ajolle. Tuloksia voidaan sitten käyttää edelleen Amazon QuickSightissa koontinäyttöjen rakentamiseen, jotta datan laatutrendeistäsi saadaan graafinen esitys.
Tämän viestin kolmannessa osassa näemme vaiheet, joita tarvitaan tietojoukkosi laatua koskevien tietojen seurantaan:
- Aiemmissa osissa määrittämiämme tietojen laatuajoja varten asetimme Tietojen laadun tulosten sijainti -parametrin AWS CloudFormation -pinon määrittämää säilön sijaintia.
- Jokaisen onnistuneen ajon jälkeen sinun pitäisi nähdä yksi JSONL-tiedosto, joka viedään valitsemaasi S3-sijaintiin, joka vastaa kyseistä ajoa.
- Avaa Amazon Athena -konsoli.
- Suorita kyselyeditorissa seuraava CREATE TABLE -käsky (korvaa jolla on asiaankuuluva arvo, ja -osion kanssa
GlueDataQualityResultsS3Bucket
arvo toimitetusta AWS CloudFormation -mallista): - Kun yllä oleva taulukko on luotu, sinun pitäisi pystyä suorittamaan kyselyitä tietojen laadun tulosten analysoimiseksi.
Harkitse esimerkiksi seuraavaa kyselyä, joka näyttää minulle epäonnistuneen AWS-liimatietojen laadun suorittamisen taulukkoani vastaan demo_nyc_taxi_data_input
aikaikkunassa:
Yllä olevan kyselyn tulos näyttää minulle tiedot kaikista ajoista, joissa "outcome" = 'Failed' ja jotka suoritettiin NYC Taxi -tietojoukkotaulukossani ("tablename" = 'demo_nyc_taxi_data_input'). Tulos antaa minulle myös tietoa vian syystä ( failurereason
) ja arvot, joita vastaan se arvioitiin ( evaluatedmetrics
).
Kuten näet, voimme saada yksityiskohtaisia tietoja AWS Glue Data Quality -ajoistamme S3:een ladattujen ajotulosten kautta, suorittaa yksityiskohtaisempia analyyseja ja rakentaa kojetauluja tietojen päälle.
Puhdistaa
- Siirry Amazon Athena -konsoliin ja poista tietojen laadun analysointia varten luotu taulukko.
- Siirry Amazon CloudWatch -konsoliin ja poista luodut hälytykset.
- Jos otit käyttöön CloudFormation-näytepinon, poista CloudFormation-pino AWS CloudFormation -konsolin kautta. Sinun tulee tehdä tyhjennä S3-ämpäri ennen kuin poistat kauhan.
- Jos olet ottanut käyttöön AWS Glue Data Quality -ajon tulostuksen S3:lle, tyhjennä myös nämä ämpärit.
Yhteenveto
Tässä viestissä puhuimme tietojen laatusääntöjen helppoudesta ja nopeudesta sisällyttää AWS Glue Data Quality -ominaisuuden avulla AWS Glue Data Catalog -taulukoihisi. Keskustelimme myös siitä, kuinka voit suorittaa suosituksia ja arvioida tietojen laatua taulukoidesi perusteella. Keskustelimme sitten tietojen laadun tulosten analysoinnista Amazon Athenan kautta ja prosessista hälytysten määrittämiseksi Amazon CloudWatchin kautta, jotta käyttäjille voidaan ilmoittaa epäonnistuneista tiedonlaadusta.
Sukeltaaksesi AWS Glue Data Quality -sovellusliittymiin, katso AWS Glue Data Quality API -dokumentaatio
Lisätietoja AWS-liimatietojen laadusta on osoitteessa AWS Glue Data Quality -kehittäjän opas
Tietoja kirjoittajista
Aniket Jiddigoudar on Big Data -arkkitehti AWS Glue -tiimissä.
Joseph Barlan on frontend-insinööri AWS Gluessa. Hänellä on yli 5 vuoden kokemus auttamalla tiimejä rakentamaan uudelleenkäytettäviä käyttöliittymäkomponentteja ja hän on intohimoinen käyttöliittymäsuunnittelujärjestelmiin. Vapaa-ajallaan hän nauttii lyijykynällä piirtämisestä ja tv-ohjelmien katselusta.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- Lähde: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/getting-started-with-aws-glue-data-quality-from-the-aws-glue-data-catalog/
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 420
- a
- pystyy
- Meistä
- edellä
- hyväksyttävä
- pääsy
- Tili
- tarkkuus
- tarkka
- Saavuttaa
- tunnustaa
- poikki
- toimet
- lisä-
- osoite
- kehittynyt
- Jälkeen
- vastaan
- hälytys
- Hälytys
- Kaikki
- Amazon
- Amazon Athena
- Amazon QuickSight
- analyysi
- analyyttinen
- Analytics
- analysoida
- analysointi
- ja
- Ilmoittaa
- Apache
- api
- API
- Hakemus
- Application Development
- sopiva
- näkökohdat
- Varat
- automaattisesti
- saatavissa
- AWS
- AWS-pilven muodostuminen
- AWS-liima
- takaisin
- perustua
- ennen
- Alku
- ovat
- alle
- välillä
- Iso
- Big Data
- Uutiset ja media
- pohja
- Laatikko
- rakentaa
- liiketoiminta
- kuljettaa
- luettelo
- tietty
- tarkastaa
- Valita
- luokittelu
- Koodaus
- kokoelma
- Sarake
- Pylväät
- yhdistää
- tuleva
- Yhteinen
- täydellinen
- Valmistunut
- osat
- olosuhteet
- Harkita
- harkinta
- Console
- Kuluttajat
- sisältää
- muunnetaan
- vastaava
- vioittuneet
- voisi
- luoda
- luotu
- luo
- Nykyinen
- Tällä hetkellä
- Asiakkaat
- kojelauta
- tiedot
- data-driven
- tietokanta
- päätökset
- oletusarvo
- osoittaa
- osoittivat
- käyttöön
- Malli
- suunnittelujärjestelmät
- yksityiskohtainen
- yksityiskohdat
- Kehittäjä
- Kehitys
- poikkeama
- löytää
- löytö
- keskusteltiin
- piirustus
- kukin
- toimittaja
- insinööri
- Tekniikka
- Engineers
- varmistaa
- enter
- olennainen
- jne.
- Eetteri (ETH)
- arvioida
- arvioitu
- arviointi
- arvioinnit
- esimerkki
- odottaa
- experience
- asiantuntemus
- Selittää
- vienti
- ulkoinen
- uute
- Epäonnistui
- Epäonnistuminen
- Falls
- Ominaisuus
- filee
- lopullinen
- Tulipalo
- ampua
- Etunimi
- virtaus
- seurata
- jälkeen
- muoto
- alkaen
- Frontend
- edelleen
- tuottaa
- syntyy
- saada
- saada
- tietty
- antaa
- Go
- Goes
- menee
- suurempi
- auttaa
- auttaa
- tätä
- Hive
- Miten
- Miten
- Kuitenkin
- HTML
- HTTPS
- tunnistettu
- in
- Saapuva
- sisältävät
- tiedot
- integraatio
- IT
- Työpaikat
- json
- käynnistää
- OPPIA
- oppiminen
- jättää
- kuormitus
- sijainti
- katso
- menettää
- kone
- koneoppiminen
- tehdä
- TEE
- Tekeminen
- manuaalinen
- toimenpiteet
- metrinen
- Metrics
- ehkä
- puuttuva
- ML
- monitori
- seuranta
- näytöt
- lisää
- moninkertainen
- nimi
- Navigoida
- Tarve
- Uusi
- seuraava
- ilmoituksen
- ilmoitukset
- numero
- NYC
- ONE
- optimaalinen
- tilata
- alkuperäinen
- muuten
- parametri
- osa
- erityinen
- Hyväksytty
- Ohimenevä
- intohimoinen
- suorittaa
- aika
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- tyytyväinen
- Kohta
- kehno
- Kirje
- Viestejä
- Valmistella
- preview
- edellinen
- prosessi
- Prosessit
- toimittaa
- mikäli
- julkinen
- julkaista
- julkaistu
- tarkoitus
- laatu
- saavuttaa
- todellinen maailma
- reason
- vastaanottaa
- äskettäinen
- Suositus
- suosituksia
- suositeltu
- suosittelee
- merkityksellinen
- korjaus
- korvata
- edustus
- edellyttää
- tarvitaan
- Esittelymateriaalit
- johtua
- tulokset
- uudelleen käytettävä
- Rooli
- RIVI
- Sääntö
- säännöt
- ajaa
- Säästä
- skenaariot
- Näytön
- Osa
- osiot
- valittu
- Sarjat
- serverless
- palvelu
- setti
- asetus
- Shape
- shouldnt
- esitetty
- Näytä
- Yksinkertainen
- yksinkertaisuus
- single
- erityinen
- määritelty
- nopeus
- pino
- Vaihe
- standardi
- Alkaa
- alkoi
- Aloita
- Osavaltio
- Lausunto
- Tila
- Askeleet
- Yhä
- Levytila
- verkkokaupasta
- tallennettu
- varastot
- myöhempi
- onnistunut
- Onnistuneesti
- YHTEENVETO
- toimitetaan
- järjestelmät
- taulukko
- ottaa
- Tehtävä
- joukkue-
- tiimit
- sapluuna
- -
- kolmas
- tuhansia
- kynnys
- Kautta
- aika
- aikaleima
- että
- tänään
- työkalut
- ylin
- aihe
- Yhteensä
- raita
- Seuranta
- Muuttaa
- kohdella
- Trendit
- laukaista
- laukeaa
- Luottamus
- tv
- ui
- varten
- ladattu
- us
- käyttää
- Käyttäjät
- käyttää
- arvo
- arvot
- eri
- kautta
- Näytä
- odottaa
- katsomassa
- joka
- tulee
- sisällä
- ilman
- työntekijöitä
- toimii
- olisi
- vuotta
- Sinun
- zephyrnet