Spójne, wysokiej jakości dane to lepsze zarządzanie firmą
Eliminujemy błędy i chaos w Twoich danych, co pozwala szybciej podejmować trafne decyzje biznesowe.
Porozmawiajmy
Zaufali nam:
Niska jakość danych, to błędne decyzje!
Nasze usługi pomagają zwiększać wiarygodność danych firmowych.
Większa dokładność raportów i analiz
Wiesz więcej, dzięki czemu możesz podejmować lepsze decyzje. Prawidłowe, spójne i aktualne dane to większa precyzja raportowania oraz lepsza jakość wyciąganych wniosków i tworzonych predykcji.
Oszczędność czasu i zasobów
Dzięki zawsze precyzyjnym danym nie musisz ręcznie weryfikować ich poprawność oraz wyszukiwać i poprawiać błędy, co pozwala Twojemu zespołowi zaoszczędzić czas, zwiększyć efektywność pracy i osiągać lepsze rezultaty.
Zgodność i wiarygodne dane
Podstawą do spełnienia wymogów regulacyjnych i prawnych, takich jak RODO, KNF czy AML, jest wysoka jakość danych. To ona gwarantuje zgodność z przepisami, oraz minimalizuje ryzyko kar i strat wizerunkowych.
Redukcja ryzyka błędnych decyzji
Analiza rozbieżności między systemami, uzgodnienie różnic i ustalenie rzeczywistego obrazu to klucz do redukcji ryzyka błędów i większego komfortu w podejmowaniu trafnych działań.
Jakościowe dane to fundament Data Driven
PorozmawiajmyOd analizy potrzeb do wiarygodnych danych
Krok po kroku eliminujemy błędy i niespójności, by zapewnić Ci wysokiej jakości dane, do wsparcia Twoich działań operacyjnych.
Wiedza i doświadczenie na każdym etapie procesu:
Diagnozujemy problemy związane z danymi
Identyfikujemy obszary wymagające poprawy i określamy, które dane są kluczowe dla realizacji celów biznesowych. Weryfikujemy poprawność danych finansowych w systemach, porównując je ze źródłami prawdy.
Analizujemy przyczyny problemu
Szukamy źródeł zidentyfikowanych problemów z jakością danych. Uwzględniamy potencjalne błędy programistyczne, nieprawidłowości w konfiguracji systemów, problemy w procesach integracji danych oraz brak spójności między danymi w ich źródłach.
Opracowujemy skuteczną drogę do poprawy jakości
Tworzymy szczegółowy plan naprawczy, precyzyjnie definiując działania i harmonogram. Następnie wdrażamy wypracowane rozwiązania, łącznie z modelowaniem informacji niemożliwych do pozyskania w sposób bezpośredni, zapewniając obraz danych możliwie najbliższy rzeczywistości.
Zapewniamy ciągłą kontrolę jakości
Wprowadzamy monitoring kluczowych wskaźników jakości danych, w tym ich poprawności, kompletności i aktualności. Regularnie raportujemy wyniki, a także na bieżąco weryfikujemy wszelkie odchylenia i dbamy o aktualność reguł kontrolnych.
Utrzymujemy nowe standardy pracy z danymi
Zapewniamy sprawną pracę z wykorzystaniem nowego standardu danych. Wspieramy użytkowników w codziennej pracy i pomagamy utrwalić nowe, lepsze praktyki w zakresie zarządzania danymi.
Zbuduj sukces na danych, którym możesz ufać
PorozmawiajmyPoznaj historie sukcesu naszych klientów
Firma zwiększyła konwersję o 25% dzięki analityce customer journey
Zmapowaliśmy ścieżkę użytkownika, zidentyfikowaliśmy krytyczne punkty odpływu i wdrożyliśmy nowoczesny stack analityczny (GA4, BigQuery, dbt, Tableau). Dzięki temu klient zyskał pełen wgląd w dane i możliwość natychmiastowego reagowania.
Efekt? Do 25% wyższa konwersja, szybsze podejmowanie decyzji i większe przychody bez zwiększania budżetu marketingowego.
Zbudowaliśmy skalowalne środowisko BI dla PŚO z codziennym raportowaniem operacyjnym
Pomogliśmy Polskiemu Światłowodowi Otwartemu zintegrować dane z wielu systemów, budując wielowarstwowy model danych w Dataform i Google BigQuery. Na jego bazie stworzyliśmy codziennie aktualizowany raport operacyjny w Power BI.
Efekt? Scentralizowane źródło danych, szybsze podejmowanie decyzji zarządczych, eliminacja ręcznego raportowania i pełna przejrzystość metryk dla Działu Komercyjnego.
Pomogliśmy Celsium zbilansować dane ciepłownicze i zaoszczędzić 180 tys. zł rocznie dzięki analityce w chmurze
Zintegrowaliśmy dane z liczników, systemów SCADA, billingowych i pogodowych w jednym środowisku na Google Cloud Platform. Zbudowaliśmy hurtownię danych, zautomatyzowane procesy ETL oraz dashboardy w Tableau, umożliwiające godzinowe bilansowanie zużycia ciepła i szybsze decyzje operacyjne.
Efekt? 4× niższe koszty utrzymania systemu analitycznego, wykrywanie awarii liczników w ciągu 1 dnia, dynamiczne prognozy zapotrzebowania i ponad 180 tys. zł rocznych oszczędności.
BoredPanda zwiększyło retencję i efektywność kampanii dzięki analityce push
BoredPanda zautomatyzowało raportowanie, integrując dane z Firebase, Singular i GCP. Wdrożenie analityki kampanii push pozwoliło mierzyć realny wpływ notyfikacji na zachowania użytkowników.
Efekt? Firma poprawiła retencję, zwiększyła zaangażowanie i skuteczniej zarządza budżetem reklamowym w oparciu o rzetelne dane.
Pomogliśmy AMS zbudować platformę danych, która zwiększyła efektywność reklam i utrzymała pozycję lidera
Zintegrowaliśmy dane z Proxi.cloud, CitiesAI i systemów wewnętrznych AMS w nowej hurtowni opartej o BigQuery. Stworzyliśmy model danych, procesy ELT i dashboardy, które umożliwiają analizę efektywności kampanii niemal w czasie rzeczywistym.
Efekt? Precyzyjne targetowanie reklam, programmatic buying oparty na danych demograficznych i behawioralnych, szybsze decyzje oraz wyższy zwrot z inwestycji dla klientów agencji.
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
Dlaczego analityk Alterdata może skuteczniej zadbać o jakość danych niż wewnętrzny zespół?
Nasi analitycy posiadają szerokie doświadczenie w różnych branżach i problemach, co pozwala im na przenoszenie sprawdzonych rozwiązań między sektorami. Dzięki temu potrafią szybko zrozumieć specyfikę Twojego biznesu i skutecznie zadbać o jakość danych, dostosowując metody do unikalnych potrzeb Twojej organizacji.
W jaki sposób zmierzę efekty współpracy z Alterdata?
Efekty naszej współpracy zmierzysz za pomocą kluczowych wskaźników wydajności (KPI), które określimy wspólnie na początku projektu. Dodatkowo, regularne audyty jakości danych oraz automatyczne monitorowanie pozwolą Ci na bieżąco oceniać efektywność wdrożonych przez nas rozwiązań.
Czy zewnętrzny analityk lub 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.