Vasco Electronics to firma technologiczna operująca na wielu rynkach, wykorzystująca dane jako kluczowy element raportowania i podejmowania decyzji biznesowych. Wraz z rozwojem organizacji oraz skalowaniem analityki, środowisko danych zaczęło dynamicznie rosnąć, co naturalnie zwiększyło jego złożoność, trudności w utrzymaniu oraz koszty przetwarzania.
Cel projektu
Głównym celem było ustanowienie w BigQuery nowoczesnej, modularnej architektury danych, która w pełni wykorzysta potencjał platformy i zapewni jej skalowalność. Zaprojektowanie systemu miało na celu stworzenie solidnego fundamentu pod masowe skalowanie analityki i zaawansowane zastosowania Artificial Intelligence (AI), umożliwiając zespołowi pełną koncentrację na wdrażaniu innowacji.
Zakres prac
Kluczowe działania:
- Audyt strategiczny i mapowanie danych
Przeprowadziliśmy dogłębną inwentaryzację i strategiczny audyt całego środowiska BigQuery, który pozwolił na precyzyjne mapowanie zależności i zidentyfikowanie zasobów krytycznych. To działanie było kluczowe do zaprojektowania architektury maksymalizującej wydajność i przyszły potencjał. - Wdrożenie wielowarstwowego i nowoczesnego modelu danych w Dataform
Zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy nowoczesny, wielowarstwowy model danych oparty na Google Cloud Dataform, przekształcając architekturę w kierunku wydajności i spójności. Nowa architektura jest w pełni znormalizowana i obejmuje logiczne warstwy:
- Source - elastyczne pozyskanie danych technicznych
- Staging - automatyczne czyszczenie i standaryzacja (Data Quality)
- Intermediate - zaawansowane transformacje biznesowe, gotowe do modelowania predykcyjnego
- Marts - tematyczne, szybkie modele raportowe (Business Ready Data)
Taki podział zapewnia czytelność, skalowalność i możliwość dalszego rozwoju bez ryzyka naruszenia całości systemu.
- Optymalizacja kosztów przetwarzania danych
Kluczowe procesy zostały przebudowane w celu wykorzystania techniki inkrementalnego przetwarzania (dziennych przyrostów), zamiast przetwarzania pełnych wolumenów danych. Dzięki pełnemu wykorzystaniu Data Lake i optymalizacji procesów ładowania, osiągnęliśmy wzrost wydajności przy jednoczesnej redukcji kosztów. - Orkiestracja i automatyzacja odświeżania danych
Wdrożyliśmy stabilną i w pełni zautomatyzowaną orkiestrację odświeżania danych w Dataform. Zapewnia to pełną integralność procesów i gwarantuje, że dane są zawsze świeże i wiarygodne, stanowiąc niezawodną podstawę dla krytycznych analiz. - Transfer wiedzy i autonomia zespołu
Opracowaliśmy kompletny zestaw dobrych praktyk i szczegółową dokumentację techniczną. To umożliwia zespołowi Vasco pełną autonomię w dalszym, świadomym i efektywnym kosztowo rozwijaniu projektu.
Rezultaty
Kluczowe wyniki:
- Znacząca redukcja kosztów BigQuery: z około 100 USD dziennie do zaledwie 12 USD dziennie (88%)
- Uporządkowany, scentralizowany system danych z architekturą zorientowaną na skalowanie.
- Stabilne i przewidywalne procesy, gotowe na obciążenia dużymi wolumenami danych.
- Pełna transparentność logiki biznesowej i technicznej
Wartość biznesowa:
- Zespół Vasco zyskał strategiczną przewagę, koncentrując się na szybkim wdrażaniu innowacji, analiz predykcyjnych oraz projektów AI/ML, dzięki przejrzystości i wydajności nowej architektury.
- Znaczące obniżenie kosztów operacyjnych przy jednoczesnym osiągnięciu wysokiej jakości i wiarygodności danych (Single Source of Truth).
- Stworzenie solidnej i elastycznej bazy pod skalowanie analityki, automatyzację procesów i dynamiczny rozwój organizacji w erze cyfrowej.
Opinia klienta
Alterdata przeprowadziła szczegółową inwentaryzację naszego środowiska BigQuery i zaprojektowała architekturę, która uporządkowała jego złożoność oraz usprawniła kluczowe procesy. Przejście na wielowarstwowy model w Dataform oraz optymalizacja przyrostów danych przyniosły realne oszczędności i znacząco uprościły dalszą pracę zespołu analitycznego.
Alterdata przeprowadziła szczegółową inwentaryzację naszego środowiska BigQuery i zaprojektowała architekturę, która uporządkowała jego złożoność oraz usprawniła kluczowe procesy. Przejście na wielowarstwowy model w Dataform oraz optymalizacja przyrostów danych przyniosły realne oszczędności i znacząco uprościły dalszą pracę zespołu analitycznego.
Podsumowanie
Projekt dla Vasco Electronics to przykład, jak strategiczna modernizacja i optymalizacja architektury danych w Google BigQuery może przekształcić potencjał w przyszłościowy, skalowalny fundament pod innowacje. Nasze działania nie tylko ustanowiły w pełni transparentne środowisko i zredukowały koszty o ponad 88%, optymalizując wykorzystanie zasobów BigQuery, ale przede wszystkim wyposażyły klienta w nowoczesną, wydajną platformę danych gotową do wykorzystania potencjału AI/ML oraz wspierającą nieograniczone skalowanie biznesu.
Jeśli Twoja organizacja rozwija analitykę danych lub przygotowuje się do wdrażania rozwiązań AI, daj nam znać. Pomożemy Ci zbudować nowoczesną i skalowalną architekturę danych, która stworzy solidne fundamenty dla dalszego rozwoju biznesu.
