Rozwiązania data-driven dla firm Digital Natives
Nasza analityka to: lepsze zarządzanie budżetem, większa rentowność i skalowalna infrastruktura danych.
Porozmawiajmy
Zaufali nam:
Zmień dane,
w większy zwrot i szybszy wzrost
Maksymalizuj zyski dzięki danym – intuicyjne dashboardy pokazują ROI, ROAS, LTV i trendy, pomagając optymalnie alokować budżet, skalować biznes i rozwijać produkt na faktach, nie intuicji.
Infrastruktura danych, która rośnie razem z Twoim biznesem – elastyczna architektura zapewnia spójne dane, eliminuje chaos i rośnie razem z Twoim biznesem, gwarantując gotowość na przyszłe potrzeby i rozwój.
Zyskaj przewagę z AI i ML – optymalizuj budżet, automatyzuj procesy, personalizuj oferty i wykrywaj anomalie, by szybciej skalować biznes i podejmować lepsze decyzje.
Wykorzystaj dane do rozwoju Twojej firmy
Darmowa konsultacjaMamy sprawdzone rozwiązania
na wyzwania Twojej firmy
Platforma danych gotowa na przyszły wzrost
Platforma danych gotowa na przyszły wzrost
Budujemy nowoczesne platformy danych, które wspierają Twój biznes od pierwszego dnia, zapewniając solidne fundamenty dla dynamicznego wzrostu.
Dzięki przemyślanej architekturze unikniesz długu technologicznego i kosztownych refaktorów, a Twoja infrastruktura będzie gotowa na szybkie skalowanie – od MVP po miliony użytkowników
Analityka behawioralna wspierająca decyzje
Analityka behawioralna wspierająca decyzje
Wykorzystaj moc danych do lepszego zrozumienia użytkowników i dostarczania im spersonalizowanych doświadczeń. Tworzymy rozwiązania analityczne, które umożliwiają segmentację, personalizację i przewidywanie kolejnych działań użytkownika (Next Best Action).
Dzięki temu Twoja platforma dynamicznie dostosowuje się do indywidualnych potrzeb, zwiększając zaangażowanie i konwersję.
Dostarczamy wiedzę, której potrzebujesz
Dostarczamy wiedzę, której potrzebujesz
Brak kluczowych kompetencji nie powinien hamować rozwoju Twojej firmy. Nasz zespół ekspertów wypełnia luki w analityce, inżynierii danych czy AI, zapewniając Ci natychmiastowy dostęp do strategicznych umiejętności.
Jednocześnie pomagamy Ci zbudować te kompetencje wewnętrznie, aby Twoja organizacja mogła rozwijać się niezależnie i skalować swoje możliwości na przyszłość.
Model danych wspierający dynamikę wzrostu
Model danych wspierający dynamikę wzrostu
Projektujemy modele danych, które nadążają za tempem Twojego biznesu. Struktura oparta na zdarzeniach, właściwościach użytkowników i szeregach czasowych pozwala na szybkie analizy, precyzyjne prognozy i efektywne skalowanie.
Zyskujesz elastyczność, która wspiera dynamiczną pracę na danych – od pierwszego eventu po miliony operacji na sekundę.
Gen AI w procesach rekrutacyjnych HR
Gen AI w procesach rekrutacyjnych HR
Szybsza selekcja kandydatów to oszczędność czasu zespołu.
Nasze rozwiązanie automatycznie przetwarza CV w różnych formatach, wyłapując kluczowe informacje — takie jak umiejętności, doświadczenie czy lokalizacja i przypisuje je do odpowiednich kategorii.
Dzięki temu zespół HR nie traci czasu na ręczne przeglądanie dokumentów.
Nasza wiedza w teorii i praktyce
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
1. Kim są digital natives, z którymi pracuje Alterdata?
Digital natives to firmy, które od początku działają w środowisku cyfrowym – m.in. SaaS, platformy online, marketplace’y, fintechy, edtechy czy subskrypcyjne modele biznesowe. To organizacje, które generują duże wolumeny danych i chcą realnie wykorzystywać je w decyzjach biznesowych.
2. Z jakimi wyzwaniami digital natives najczęściej zgłaszają się do Alterdata?
Najczęstsze problemy to rozproszone dane, brak spójnych metryk, ręczne raportowanie, trudności w skalowaniu analityki oraz brak przejrzystych danych dla zarządu. Firmy często rosną szybciej niż ich infrastruktura danych.
3. Jakie dane Alterdata integruje dla firm digital native?
Integrujemy dane produktowe, marketingowe i finansowe z narzędzi analitycznych, systemów reklamowych, CRM, billingów, aplikacji, hurtowni danych i narzędzi produktowych, tworząc jedno centralne źródło danych dla całej organizacji.
4. Jak Alterdata wspiera skalowanie biznesu digital native?
Projektujemy skalowalną architekturę danych, automatyzujemy raportowanie i budujemy dashboardy BI, które rosną razem z firmą. Dzięki temu zespoły mogą szybciej testować hipotezy, optymalizować działania i podejmować decyzje w oparciu o dane, a nie intuicję.
5. Czy Alterdata pomaga zarządom i founderom w podejmowaniu decyzji?
Tak. Tworzymy dashboardy zarządcze i operacyjne, które pokazują kluczowe KPI w jednym miejscu, eliminując sprzeczne raporty i umożliwiając szybkie, świadome decyzje strategiczne.
6. Czy rozwiązania Alterdata są dopasowane do dynamicznie rosnących firm?
Tak. Pracujemy z firmami na różnych etapach rozwoju – od scale-upów po dojrzałe organizacje cyfrowe. Każde rozwiązanie jest elastyczne i dopasowane do tempa wzrostu oraz dojrzałości danych klienta.