Budowa hurtowni danych
Tworzymy rozwiązania, które gromadzą dane w centralnym miejscu i zapewniają jedno źródło, dając spójne spojrzenie na Twoją firmę.
PorozmawiajmyNapędzamy sukcesy liderów:




Czy Twoje dane są gotowe do pracy?
Budujemy hurtownie, które szybko przekształcają dane w wartość biznesową
Jedno źródło prawdy w organizacji
Wszystkie dane w jednym miejscu. Spójne, aktualne i łatwo dostępne dla całej organizacji.
Elastyczne i skalowalne rozwiązanie
Zaczynasz od małego wdrożenia i rozwijasz system w miarę potrzeb. Maksimum wydajności na każdym etapie.
Krótki czas od projektu do wdrożenia
Gotowa hurtownia danych już w kilka tygodni. Szybki start i szybki zwrot z inwestycji.
Wyższa jakość danych
Porządkujemy, integrujemy i weryfikujemy dane. Masz pełne zaufanie do swoich analiz.
Większa innowacyjność firmy
Wykorzystujesz nowoczesne narzędzia do predykcji, automatyzacji i odkrywania nowych możliwości.
Zintegrowany ekosystem danych
Połączona z narzędziami BI, CRM, ERP. Wszystko działa razem i wspiera Twoje decyzje biznesowe.

Budowa hurtowni danych z partnerem, który rozumie Twoją branżę
E-commerce, produkcja, gaming, czy finanse – tworzymy rozwiązania dopasowane do specyfiki różnych sektorów.
Wiedza i doświadczenie na każdym etapie procesu:
Zaczynamy od zrozumienia potrzeb
Poznajemy Twój biznes, infrastrukturę i dane. Wybieramy najlepszy scenariusz działania.
Dobieramy technologię i platformę
Rekomendujemy narzędzia, które będą najbardziej skalowalne i opłacalne.
Projektujemy i modelujemy dane
Tworzymy architekturę, integrację i procesy ETL dopasowane do Twoich celów.
Integrujemy dane, dbając o jakość
Eliminujemy duplikaty, zapewniamy spójność i aktualność.
Testujemy i uczymy zespół
Optymalizujemy rozwiązanie i szkolimy użytkowników.
Rozwijamy i wspieramy system
Zapewniamy ciągłość działania i dopasowujemy system do zmieniających się potrzeb.

Poznaj więcej korzyści skalowalnej hurtowni danych
Skorzystaj z naszego know-how i doświadczenia
Realizacja end-to-end
Zapewniamy doradztwo w wyborze rozwiązań, szybką budowę i wdrożenie
wydajnej hurtowni danych w chmurze.
Pomagamy utrzymać, optymalizować oraz wzbogacać ją o nowe funkcje.
Szeroki tech stack
Stosujemy nowoczesne i wydajne technologie, dobierając je tak,
by najefektywniej realizowały cele.
Pozwala to nam budować platformy idealnie dobrane do potrzeb klientów.
Zespół profesjonalistów
Nasi inżynierowie i analitycy danych mają wiedzę oraz lata doświadczenia we wdrożeniach dla różnych branż.
Do projektów wybieramy specjalistów, którzy rozumieją Twoje wymagania.
Data team as a service
Otrzymujesz wsparcie dedykowanego zespołu ekspertów, dostępnego zawsze, gdy go potrzebujesz.
To także pomoc w rozbudowie Twojej architektury i szkoleniu pracowników.
Dopasowane usługi
Tworzymy precyzyjnie dostosowane
do Twoich wymagań oraz budżetu
hurtownie danych w chmurze.
Bierzemy pod uwagę branżę, wielkość firmy, Twoje cele i inne ważne czynniki.
Bezpieczeństwo danych
Pracujemy w Twoim środowisku i nie pobieramy z niego żadnych danych, co gwarantuje ich bezpieczeństwo.
Ty decydujesz, do których informacji mamy dostęp w trakcie naszej pracy.
Zamień swoje dane w rekomendacje do działania
Skontaktuj sięTech stack: fundament naszej pracy
Poznaj narzędzia i technologie, które napędzają rozwiązania tworzone przez Alterdata.

Google Cloud Storage umożliwia przechowywania danych w chmurze i wydajność, elastyczne zarządzanie dużymi zbiorami danych. Zapewnia łatwy dostęp do danych i wsparcie zaawansowanych analiz.

Azure Data Lake Storage to usługa przechowywania oraz analizowania danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w chmurze, stworzona przez Microsoft. Data Lake Storage jest skalowalne i obsługuje różne formaty danych.

Amazon S3 to usługa chmurowa do bezpiecznego przechowywania danych o praktycznie nieograniczonej skalowalności. Jest wydajna i zapewnia spójność oraz łatwy dostępu do danych.

Databricks to chmurowa platforma analityczna, łącząca inżynierię i analizę danych oraz machine learning i modele predykcyjne. Z wysoką wydajnością przetwarza ona także duże zbiory danych.

Microsoft Fabric to zintegrowane środowisko analityczne, łączące w różne narzędzia, takie jak Power BI, Data Factory, czy Synapse. Platforma obsługuje cały cyklu życia danych, integrację, przetwarzanie, analizę i wizualizację wyników.

Google Big Lake to usługa, która łączy w sobie cechy hurtowni oraz jezior danych i ułatwia zarządzanie danymi w różnych formatach oraz lokalizacjach. Pozwala także przetwarzać duże zbiory danych bez przenoszenia między systemami.

Google Cloud Dataflow do usługa przetwarzania dużych ilości danych oparta na Apache Beam. Wspiera rozproszone przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz zaawansowane analizy

Azure Data Factory to usługa integracji danych w chmurze, która automatyzuje przepływy danych i orkiestruje procesy przetwarzania. Umożliwia łączenie danych ze źródeł chmurowych i lokalnych do przetwarzania w jednym środowisku.

Apache Kafka przetwarza w czasie rzeczywistym strumienie danych i wspiera zarządzanie dużymi ilościami danych z różnych źródeł. Pozwala analizować zdarzenia natychmiast po ich wystąpieniu.

Pub/Sub służy do przesyłania wiadomości między aplikacjami, przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym, ich analizy i tworzenia kolejek komunikatów. Dobrze integruje się z mikrousługami oraz architekturami sterowanymi zdarzeniami (EDA).

Google Cloud Run obsługuje aplikacje kontenerowe w skalowalny i zautomatyzowany sposób, przez co optymalizuje koszty oraz zasoby. Pozwala na elastyczne i wydajne zarządzanie aplikacjami w chmurze, zmniejszając obciążenie pracą.

Azure Functionsto inne rozwiązanie bezserwerowe, które uruchamia kod w reakcji na zdarzenia, eliminując potrzebę zarządzania serwerami. Jego inne zalety to możliwość automatyzowania procesów oraz integrowania różnych usług.

AWS Lambda to sterowana zdarzeniami, bezserwerowa funkcja jako usługa (FaaS), która umożliwia automatyczne uruchamianie kodu w odpowiedzi na zdarzenia. Pozwala uruchamiać aplikacje bez infrastruktury serwerowej.

Azure App Service to platforma chmurowa, służąca do uruchamiania aplikacji webowych i mobilnych. Oferuje automatyczne skalowanie zasobów i integrację z narzędziami DevOps, (np. GitHub, Azure DevOps)

Snowflake to platforma, która umożliwia przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych w chmurze. Jest łatwo skalowalna, wydajna, zapewnia też spójność oraz łatwy dostępu do danych.

Amazon Redshift to hurtownia danych w chmurze, która umożliwia szybkie przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych. Redshift oferuje także tworzenie złożonych analiz i raportów z danych w czasie rzeczywistym.

BigQuery to skalowalna platforma analizy danych od Google Cloud. Umożliwia ona szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych, analitykę oraz zaawansowane raportowanie. Ułatwia dostęp do danych dzięki integracji z różnymi ich źródłami.

Azure Synapse Analytics to platforma łącząca hurtownię danych, przetwarzanie big data oraz analitykę w czasie rzeczywistym. Umożliwia przeprowadzanie skomplikowanych analiz na dużych wolumenach danych.

Data Build Tool umożliwia łatwą transformację i modelowanie danych bezpośrednio w bazach danych. Pozwala tworzyć złożone struktury, automatyzować procesy i zarządzać modelami danych w SQL.

Dataform jest częścią Google Cloud, która automatyzuje transformację danych w BigQuery, w oparciu o język zapytań SQL. Wspiera bezserwerową orkiestrację strumieni danych i umożliwia pracę zespołową z danymi.

Pandas to biblioteka struktur danych oraz narzędzi analitycznych w języku Python. Jest przydatna w manipulowaniu danymi i analizach. Pandas jest używana szczególnie w statystyce i machine learningu.

PySpark to interfejs API dla Apache Spark, który pozwala przetwarzać duże ilości danych w rozproszonym środowisku, w czasie rzeczywistym. To narzędzie jest proste w użyciu oraz wszechstronne w działaniu.

Looker Studio to narzędzie służące do eksploracji i zaawansowanej wizualizacji danych pochodzących z różnych źródeł, w formie czytelnych raportów, wykresów i dashboardów. Ułatwia współdzielenie danych oraz wspiera równoczesną pracę wielu osób, bez potrzeby kodowania.

Tableau, aplikacja od Salesforce, to wszechstronne narzędzie do analiz i wizualizacji danych, idealne dla osób szukających intuicyjnych rozwiązań. Cenione za wizualizacje danych przestrzennych i geograficznych, szybkie identyfikowanie trendów oraz dokładność analiz danych.

Power BI, platforma Business Intelligence koncernu Microsoft, wydajnie przekształca duże ilości danych w czytelne, interaktywne wizualizacje i przystępne raporty. Łatwo integruje się z różnymi źródłami danych oraz monitoruje KPI w czasie rzeczywistym.

Looker to platforma chmurowa do Business Intelligence oraz analityki danych, która pozwala eksplorować, udostępniać oraz wizualizować dane i wspiera procesy decyzyjne. Looker wykorzystuje też uczenie maszynowe do automatyzacji procesów i tworzenia predykcji.

Terraform to narzędzie open-source, które pozwala na zarządzanie infrastrukturą jako kodem oraz automatyczne tworzenie i aktualizację zasobów w chmurze. Wspiera efektywne kontrolowanie infrastruktury, minimalizuje ryzyko błędów, zapewnia transparentność i powtarzalność procesów.

GCP Workflows automatyzuje przepływy pracy w chmurze, a także ułatwia zarządzanie procesami łączącymi usługi Google Cloud. To narzędzie pozwala oszczędzać czas dzięki unikaniu dublowania działań, poprawia jakości pracy, eliminując błędy, oraz umożliwia wydajne zarządzanie zasobami.

Apache Airflow zarządza przepływem pracy, umożliwia planowanie, monitorowanie oraz automatyzację procesów ETL i innych zadań analitycznych. Daje też dostęp do statusu zadań ukończonych i bieżących oraz wgląd w logi ich wykonywania.

Rundeck to narzędzie open-source do automatyzacji, które umożliwia planowanie, zarządzanie oraz uruchamianie zadań na serwerach. Pozwala na szybkie reagowanie na zdarzenia i wspiera optymalizację zadań administracyjnych.

Python to kluczowy język programowania w uczeniu maszynowym (ML). Dostarcza bogaty ekosystem bibliotek, takich jak TensorFlow i scikit-learn, umożliwiając tworzenie i testowanie zaawansowanych modeli.

BigQuery ML pozwala na budowę modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w hurtowni danych Google wyłącznie za pomocą SQL. Zapewnia szybki time-to-market, jest efektywny kosztowo, umożliwia też szybką pracę iteracyjną.

R to język programowania do obliczeń statystycznych i wizualizacji danych, do tworzenia oraz testowania modeli uczenia maszynowego. Umożliwia szybkie prototypowanie oraz wdrażanie modeli ML.

Vertex AI służy do deplymentu, testowania i zarządzania gotowymi modeli ML. Zawiera także gotowe modele przygotowane i trenowane przez Google, np. Gemini. Vertex AI wspiera też niestandardowe modele TensorFlow, PyTorch i inne popularne frameworki.

Bartosz Szymański
Data Strategy and Customer Relations Director
Twoje dane kryją potencjał. Zapytaj nas, jak go uwolnić.
FAQ
W jaki sposób zmierzę rezultaty wdrożenia nowej hurtowni danych?
Efekty hurtowni zbudowanej przez Alterdata zmierzysz, obserwując poprawę szybkości przetwarzania danych, skrócenie czasu generowania raportów oraz wzrost dostępności i niezawodności nowego systemu chmurowego. Zobaczysz też usprawnienie integracji danych z różnych systemów, ich większą spójność i użyteczność w procesach decyzyjnych.
Czy hurtownię w chmurze mogę zintegrować z istniejącymi systemami i narzędziami analitycznymi?
Tak, Alterdata buduje hurtownie w oparciu o najlepszych dostawców technologii chmurowej, projektując je tak, by bezproblemowo współpracowały z ERP i CRM, narzędziami do automatyzacji marketingu, czy platformami BI i ETL. Nasze dedykowane konektory zapewniają szybkie i efektywne połączenie hurtowni danych z różnego rodzaju systemami firmowymi.
Czy budowa hurtowni danych opłaca się w małej lub średniej firmie?
Tak, hurtownie danych w chmurze nie są zarezerwowane wyłącznie dla wielkich organizacji, a korzyści z ich wdrożenia odczuje każdy biznes, który chce rosnąć, opierając się na danych. Centralne repozytorium eliminuje pracę ręczną przy łączeniu danych, oszczędza czas, zmniejsza ryzyko błędów i pozwala skupić się nie na porządkowaniu danych, ale wyciąganiu z nich wniosków.
Czy do realizacji tej usługi muszę mieć jakieś kompetencje w swojej organizacji?
Nie musisz mieć specjalistycznych kompetencji w swojej organizacji. Nasz zespół przeprowadzi wdrożenie kompleksowo i dostarczy odpowiednie szkolenia dla Twojego zespołu.
Czy zewnętrzny inżynier danych ma dostęp do wszystkich informacji naszej firmy?
Dbamy o pełne bezpieczeństwo danych. Dostęp do informacji jest ściśle kontrolowany, a nasi eksperci mają wgląd wyłącznie do danych niezbędnych do realizacji projektu, zgodnie z najwyższymi standardami ochrony. Nie pobieramy danych, są one przechowywane wyłącznie po stronie klienta.
Jak poradzimy sobie z utrzymywaniem dwóch rozwiązań?
Zapewniamy wsparcie w zarządzaniu zarówno rozwiązaniami lokalnymi, jak i chmurowymi w okresie przejściowym. Opracowujemy strategię minimalizującą zakłócenia w pracy Twojej firmy.
Czy nowe technologie będą kompatybilne z naszą technologią?
Nasze rozwiązania są kompatybilne z istniejącymi i przyszłymi technologiami. Dostosowujemy się do Twoich wymagań, gwarantując elastyczność i skalowalność.
Czy firma jest obiektywna technologicznie i weźmie pod uwagę nasze preferencje technologii?
Alterdata jest niezależna technologicznie. Nasze rekomendacje zawsze opierają się na Twoich preferencjach oraz na najlepszych rozwiązaniach dostępnych na rynku, gwarantując optymalną skuteczność i zgodność z Twoimi wymaganiami. Jesteśmy partnerem wielu dostawców technologii, ale ich nie sprzedajemy. To daje nam maksymalną obiektywność przy wyborze najlepiej pasującej technologii do rozwiązania Twojego problemu.