Budujemy hurtownie danych, które wspierają decyzje biznesowe
Tworzymy rozwiązania, które gromadzą dane w centralnym miejscu i zapewniają jedno źródło, dając spójne spojrzenie na Twoją firmę
Porozmawiajmy
Zaufali nam:
Hurtownia zapewnia wiarygodne dane gotowe do pracy
W Alterdata budujemy hurtownie, które szybko pomagają zmieniać dane w wartość biznesową dla firmy.
Jedno źródło prawdy w organizacji
Hurtownia eliminuje problemy z silosami danych, łącząc dane ze wszystkich źródeł w łatwo dostępnym miejscu. Dzięki temu cała firma korzysta z tych samych, spójnych i aktualnych informacji.
Elastyczne i skalowalne rozwiązanie
Zaczynasz niskim kosztem i rozbudowujesz system, kiedy chcesz. Hurtownia w chmurze dostosowuje się do rosnących wolumenów danych, dając maksymalną wydajność na każdym etapie rozwoju.
Krótki czas od projektu do wdrożenia
Funkcjonalną hurtownię danych możemy uruchomić w kilka tygodni od rozpoczęcia prac. Dzięki temu Twoja firma szybko zyska narzędzie do zarządzania danymi i optymalizacji procesów biznesowych.
Wyższa jakość danych
Efektywny biznes opiera się na danych wysokiej jakości. Dlatego czyścimy, walidujemy i integrujemy Twoje zasoby cyfrowe, tworząc w ten sposób podstawę dla niezawodnego działania analityki.
Większa innowacyjność firmy
Korzystając z hurtownii danych w chmurze masz dostęp do nowoczesnych rozwiązań z obszaru AI&ML – zastosowanie ich podnosi konkurencyjność firmy i pozwala odkrywać nowe możliwości rozwoju.
Zintegrowany ekosystem danych
Chmurowa hurtownia danych łatwo integruje się z narzędziami BI, ERP, CRM i innymi systemami firmowymi, tworząc jeden, spójny ekosystem, który wspiera procesy decyzyjne wnioskami z danych.
Poznaj więcej korzyści skalowalnej hurtowni danych
Skontaktuj sięBudowa hurtowni danych z partnerem,
który rozumie biznes
E-commerce, produkcja, gaming czy finanse – posiadamy doświadczenie wdrożeniowe w ponad 17 branżach. Doskonale wiemy, że każdy sektor operuje na innej charakterystyce danych, ma własne unikalne wskaźniki KPI oraz odmienne wymagania dotyczące raportowania. Nie stosujemy szablonowych rozwiązań.
Wiedza i doświadczenie na każdym etapie procesu:
Wspólnie odkrywamy potrzeby biznesowe i technologiczne
Zaczynamy od poznania celów organizacji, jej infrastruktury i źródeł danych. Oceniamy, czy hurtownia danych to najlepsze rozwiązanie, a jeśli tak, określamy scenariusze użycia i wybieramy komponenty dopasowane do specyfiki firmy.
Wybieramy platformę i narzędzia chmurowe
Wybieramy najlepszą do realizacji Twoich celów platformę spośród dostępnych na rynku rozwiązań. Kierujemy się tym, by była ona maksymalnie skalowalna i funkcjonalna, a także umożliwiała optymalizację kosztów.
Projektujemy architekturę i modelujemy dane
Tworzymy model danych oraz projektujemy procesy integracji, transformacji i ładowania danych (ETL/ELT), biorąc pod uwagę jakość danych oraz skalowalność gotowego systemu.
Integrujemy dane, zapewniamy ich najwyższą jakość
Łączymy dane z różnych źródeł, czyścimy je i automatyzujemy powtarzalne czynności, by zapewnić szybkość działania oraz spójność, aktualność i zgodność z wymaganiami klienta.
Testujemy, optymalizujemy i szkolimy użytkowników
Przeprowadzamy testy wydajności i poprawności, optymalizujemy system pod wymagania klienta, a następni szkolimy jego użytkowników, by mogli w pełni wykorzystywać możliwości hurtowni danych od pierwszego dnia po wdrożeniu.
Wspieramy utrzymanie hurtowni i rozwijamy ją
Monitorujemy, czy hurtownia danych wydajnie wspiera działalność firmy i realizuje wszystkie założone cele. W razie potrzeby optymalizujemy system, by zapewnić jego maksymalną efektywność i racjonalizować koszty.
Wybierz rozwiązanie gotowe na przyszłość
PorozmawiajmyPoznaj historie sukcesu naszych klientów
Pomogliśmy Celsium zbudować hurtownię danych, która zredukowała koszty o 180 000 zł rocznie
Zintegrowaliśmy dane z liczników, SCADA, systemów billingowych i pogodowych w jednej hurtowni na Google Cloud Platform. Stworzyliśmy zaawansowane procesy ETL, mechanizmy kontroli jakości danych i dashboardy w Tableau, wspierające codzienną analizę produkcji i zużycia ciepła.
Efekt? Wykrywanie awarii liczników w 1 dzień (wcześniej miesiąc), 3× dziennie aktualizowane dane operacyjne i znaczne oszczędności dzięki optymalizacji źródeł ciepła i lepszemu bilansowaniu popytu.
Zbudowaliśmy nowoczesną hurtownię danych w GCP dla Polskiego Światłowodu Otwartego
Pomogliśmy PŚO zaprojektować i wdrożyć skalowalną architekturę Data Lake na Google Cloud Platform. Zintegrowaliśmy 13 źródeł danych, stworzyliśmy automatyczne procesy ELT, zabezpieczenia dostępu i model danych będący jednym źródłem prawdy w organizacji.
Efekt? Niezależność w raportowaniu, szybka integracja nowych systemów, gotowość na przyszłe potrzeby i oszczędność kosztów dzięki eliminacji infrastruktury on-premise.
Pomogliśmy AMS wykorzystać dane z nośników DOOH i utrzymać pozycję lidera reklamy zewnętrznej
Zbudowaliśmy nowoczesny ekosystem danych dla AMS – lidera reklamy OOH i DOOH. Połączyliśmy dane z nośników, systemów wewnętrznych, Proxi.cloud i CitiesAI, tworząc jednolitą hurtownię danych w BigQuery z analizą w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Efekt? Targetowanie oparte na danych, automatyzacja kampanii, lepsze wyniki dla klientów i umocnienie pozycji rynkowej dzięki programmatic buying w oparciu o rzeczywisty zasięg.
Pomogliśmy Tutlo zautomatyzować integrację danych i zbudować nowoczesne ETL w czasie rzeczywistym
We współpracy z zespołem Tutlo zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy architekturę integracji danych opartą o bezserwerowe komponenty Google Cloud. System umożliwia synchronizację danych z dziesiątek źródeł – w tym CRM – z pełnym monitoringiem, automatyzacją CI/CD i gotowością do dalszej skalowalności.
Efekt? Stabilny i elastyczny ekosystem danych, gotowy na automatyzację procesów, projekty ML i dynamiczny rozwój platformy edukacyjnej.
Pomogliśmy FunCraft prognozować ROI i optymalizować budżety UA w branży mobile gaming
Dla amerykańskiego studia gier wdrożyliśmy kompleksowe rozwiązanie BI, integrując dane z Adjust, sklepów i platform reklamowych do hurtowni BigQuery. Zbudowaliśmy zaawansowane dashboardy w Looker Studio oraz modele predykcyjne ROI, które umożliwiają podejmowanie trafnych decyzji budżetowych – nawet przy długim cyklu zwrotu z inwestycji.
Efekt? Zespół marketingu FunCraft działa szybciej, skuteczniej i z pełną kontrolą nad danymi.
Usuwamy bariery, które hamują rozwój Twojego biznesu
Rozproszone silosy i chaos informacyjny
Bez jednego źródła prawdy dane uwięzione są w odseparowanych systemach. Powoduje to chaos informacyjny, a dostęp do raportów staje się wąskim gardłem, uzależnionym wyłącznie od działu IT.
Dług technologiczny i praca ręczna
Brak automatyzacji i wewnętrznych ekspertów zmusza zespoły do czasochłonnego, ręcznego przetwarzania danych. Procesy są nieefektywne, podatne na błędy ludzkie i generują wysokie koszty operacyjne.
Kosztowna infrastruktura legacy (On-premise)
Utrzymanie fizycznych serwerów wiąże się z wysokimi kosztami stałymi i barierami budżetowymi, które marnują środki potrzebne na innowacje. Chmura drastycznie obniża próg wejścia.
Niska wiarygodność i jakość danych
Dane są niekompletne, niespójne lub zawierają błędy. Brak automatycznych mechanizmów czyszczenia sprawia, że nie możesz na nich polegać w procesach decyzyjnych oraz przy wdrażaniu modeli AI.
Ograniczona skalowalność wydajności
Architektura nie nadąża za potrzebami biznesu. Niska wydajność paraliżuje przetwarzanie coraz większych wolumenów danych i uniemożliwia elastyczne skalowanie mocy obliczeniowej.
Brak zaawansowanej analityki (BI & ML)
Bez nowoczesnych systemów Business Intelligence oraz modeli Machine Learning marnujesz potencjał swoich informacji. Firma opiera się na intuicji zamiast na predykcji i twardych danych.
Widzisz te bariery u siebie?
Zdiagnozuj swoją architekturę
Twoje dane kryją w sobie potencjał. Zapytaj nas, jak go wykorzystać
Dlaczego Alterdata?
Łączymy doświadczenie ekspertów, szeroką znajomość technologii i elastyczne podejście do współpracy, aby tworzyć rozwiązania danych realnie dopasowane do potrzeb Twojej organizacji.
Kompleksowa realizacja End-to-End
Prowadzimy cały proces: od doradztwa i wyboru technologii, przez budowę hurtowni danych, po rozwój, utrzymanie i optymalizację rozwiązań. Dzięki temu klient otrzymuje spójne wsparcie na każdym etapie pracy z danymi, bez konieczności koordynowania wielu niezależnych dostawców.
Ekspercki zespół danych
Łączymy kompetencje inżynierów danych, analityków, data scientistów, architektów IT i konsultantów biznesowych, aby odpowiadać zarówno na potrzeby technologiczne, jak i biznesowe. Nasz zespół pomaga przełożyć cele organizacji na konkretne rozwiązania, które realnie wspierają decyzje i rozwój firmy.
Neutralność technologiczna
Dobieramy narzędzia do celu, a nie odwrotnie. Pracujemy z popularnymi technologiami chmurowymi i analitycznymi, m.in. Google Cloud, Azure, AWS, Snowflake, Databricks, Power BI, Tableau czy Looker. Dzięki szerokiej znajomości narzędzi rekomendujemy rozwiązania najlepiej dopasowane do sytuacji klienta, zamiast forsować jedną technologię.
Elastyczny model współpracy
Oferujemy wsparcie dokładnie wtedy, gdy go potrzebujesz, od pojedynczych specjalistów po model Data Team as a Service, bez konieczności budowania pełnego zespołu wewnętrznie. Pozwala to szybko zwiększać kompetencje organizacji i korzystać z wiedzy ekspertów w zakresie dopasowanym do aktualnych potrzeb.
Rozwiązania dopasowane do biznesu
Projektujemy usługi i architekturę pod konkretne wymagania, budżet, branżę, wielkość firmy oraz cele biznesowe klienta. Każde wdrożenie traktujemy indywidualnie, aby technologia wspierała procesy, sposób pracy i priorytety danej organizacji.
Bezpieczna architektura
Tworzymy skalowalne, bezpieczne rozwiązania gotowe na rozwój organizacji, rosnącą ilość danych i migrację do nowoczesnych środowisk chmurowych. Dbamy o kontrolę dostępu, stabilność i możliwość dalszej rozbudowy, aby platforma danych mogła rozwijać się razem z firmą.
Tech 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.
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.
Czym jest hurtownia danych i czym różni się od bazy danych
Wiele zespołów zaczyna z nami rozmowę od prostego pytania: czym jest hurtownia danych i czy to nie jest po prostu kolejna tradycyjna baza danych? Różnica jest wyraźna i sprowadza się do zastosowania. Klasyczna baza danych służy głównie do obsługi bieżących procesów i zapisu zdarzeń operacyjnych. Hurtownia danych pozwala te informacje uporządkować i przygotować pod analizę. To w istocie cyfrowy system przechowywania danych, dzięki któremu są one gotowe do porównywania i wnioskowania. W efekcie łatwiej przechowywać dane w jednym miejscu i porównywać wyniki w czasie, zamiast szukać odpowiedzi w kilku systemach i wielu wersjach raportów. Proces przechowywania danych staje się przewidywalny, bo zyskujesz jeden zasób: wiadomo, skąd dane pochodzą, jak są aktualizowane i kto pracuje na tej samej wersji informacji.
Architektura hurtowni danych – dane z różnych źródeł w jednym obrazie
Żeby hurtownia rzeczywiście pomagała w decyzjach, potrzebna jest przemyślana architektura hurtowni danych. Zbieramy duże ilości danych z różnych źródeł i z systemów źródłowych, a następnie łączymy je w jeden model, który da się jednoznacznie interpretować. W praktyce oznacza to projektowanie struktur danych i definicji tak, aby te same KPI były liczone identycznie niezależnie od narzędzia. To właśnie na tym polega dojrzałe projektowanie hurtowni danych i sens, jaki ma wdrożenie hurtowni danych: uporządkować definicje, powiązać dane pochodzące z różnych źródeł i zbudować jedno miejsce, do którego wszyscy się odnoszą. W efekcie powstaje jedno wiarygodne źródło, dzięki czemu informacje nie rozpraszają się między działami.
ETL i ELT – jak przygotować zbiory danych do analizy
Sama integracja nie wystarczy, jeśli dane są niepełne lub niespójne. Dlatego w ramach budowy nowoczesnych hurtowni danych projektujemy narzędzia ETL i ELT, które pozwalają dane pobrać, uporządkować i zasilić nimi hurtownię. Ten etap obejmuje transformację danych, walidacje oraz ładowanie danych. Dobrze zaprojektowany proces ETL pomaga też efektywnie przetwarzać większe zbiory danych, bez ręcznej pracy i ryzyka błędnych wniosków. W Alterdata dbamy również o płynność przepływu danych z systemów źródłowych, aby dane transakcyjne i dane operacyjne były dostępne w stabilnym rytmie. W rezultacie dane przechowywane w hurtowni pozostają spójne, a ich jakość nie zależy od ręcznych korekt w raportach.
Business Intelligence (BI) – dane historyczne, dane bieżące i data lakes
Kiedy fundament jest gotowy, hurtownia staje się bazą dla BI: raportowanie przyspiesza, a obsługa zapytań nie wymaga ręcznego sklejania tabel. Łatwiej zestawić ilości danych historycznych z obrazem danych bieżących, szybciej wychwytując trend i prowadzić eksplorację danych, gdy szukasz nowych zależności. Gdy Twoje przedsiębiorstwo potrzebuje informacje niemal w czasie rzeczywistym, zasilanie można zaprojektować w krótkich interwałach, tak aby raporty i analizy nie były spóźnione. W razie potrzeby hurtownia może też współpracować z jeziorami danych. Jeśli Twoim celem jest centralna baza danych, która spina dane biznesowe z wielu systemów, a jednocześnie zapewnia przejrzyste struktury i kontrolowany dostęp do danych, w Alterdata przygotujemy dla Ciebie projekt hurtowni danych i wdrożenie dopasowane do organizacji.