Wszystkie firmowe dane dostępne w jednym miejscu
Integracja danych z różnych źródeł zapewnia lepszą ich lepszą jakość, eliminuje pracę manualną i podnosi jakość analityki.
PorozmawiajmyNapędzamy sukcesy liderów:
Spójne dane to lepsza współpraca w organizacji i podstawa trafnych decyzji biznesowych
Dziesiątki systemów, aplikacji, baz danych i setki tysięcy plików – w tym łatwo się pogubić! Integracja źródeł to łączenie wszystkich danych w centralnym miejscu. Zwiększa ona elastyczność firmy i szybkość reakcji na potrzeby biznesowe.
Brak silosów danych
Integracja źródeł usuwa bariery między działami w firmie. Spójne dane są łatwo dostępne dla zespołów, co przyspiesza pracę, zmniejsza ryzyko błędów i wspiera podejmowanie lepszych decyzji.
Szybki dostęp do danych
Automatyzacja pobierania danych ze źródeł eliminuje pracę ręczną, zmniejsza koszty i ryzyko błędów ludzkich. Dane przechowywane w jednym miejscu to także szybsza analityka i raportowanie.
Lepsza integracja z systemami
Połączenie danych w jednym miejscu zapewnia lepszą jakość informacji nie tylko dla ludzi, ale też firmowych systemów, których wydajność zależy w znaczniej mierze od łatwości dostępu do danych.
Wyższa jakość danych
Spójne formaty, brak duplikatów, czy nieprawdziwych danych to większa precyzja pracy. To też możliwości użycia danych do usprawniania biznesu, np. personalizacji doświadczeń klientów.
Szybsze i dokładniejsze wnioski
Integracja źródeł i formatów danych przyspiesza analizy oraz zwiększa precyzję wniosków. Wspiera identyfikację zagrożeń i szans oraz wskazuje obszary do poprawy, np. w obsłudze klienta.
Krótszy time-to-market
Przyspieszenie procesów biznesowych dzięki lepszemu dostępowi do danych to najlepsza metoda na to, by dostarczyć grupie docelowej produkt, czy usługę zanim zrobi to konkurencja.
Zintegruj dane i zwiększ wydajność firmy
Nasza filozofia integracji źródeł danych
Integracja danych to nie jednorazowe działanie, ale proces,
który ewoluuje wraz z rozwojem firmy.
Naszym celem jest też edukowanie klientów na temat znaczenia integracji i jej dobrych praktyk, które dają wymierne korzyści:
- metody dopasowanej do specyfiki źródeł (np. baz danych, API, systemów firmowych): batch, stream, full load, increment, etc.
- wyboru strategii ELT lub ETL do integracji danych,
- użycia rozwiązań gotowych lub przygotowywanych dla konkretnego klienta oraz wyboru optymalnych narzędzi.
Integracja danych to pierwszy krok na drodze do zbudowania zaufania do danych i podejmowania trafnych decyzji, które wspierają krótkoterminowe sukcesy i długofalowy rozwój.
Lepsze dane to lepsze decyzje biznesowe
4 problemy w firmie, które łatwo rozwiążesz dzięki integracji źródeł:
Złe dane i brak integracji
Brak jednolitej struktury danych, ich niska jakość i błędy integracji prowadzą do złych wniosków z analiz.
Praca ręczna zmniejsza efektywność
Manualne łączenie danych z różnych źródeł jest czasochłonne, nieefektywne i obciążone ryzykiem błędów ludzkich.
Utrudniony dostęp do informacji
Brak centralizacji danych to ich ręczne pobieranie, a w efekcie wiele źródeł prawdy i brak zaufania do danych.
Niepotrzebne wydatki
Bez integracji nie możesz zrezygnować z części systemów, które w przypadku optymalizacji są całkowicie zbędne.
Integracja źródeł z Alterdata: kompetencje, doświadczenie i biznesowe podejście
Realizacja end-to-end
Planujemy, projektujemy i wdrażamy integrację źródeł dostosowaną do Twoich potrzeb i celów biznesowych.
Doradzamy najlepsze rozwiązania
na podstawie naszego doświadczenia.
Szeroki tech-stack
Stosujemy najnowsze i najbardziej wydajne technologie od 3 wiodących dostawców rozwiązań chmurowych.
Pozwala to nam zaoferować integrację idealnie dobraną do Twoich potrzeb.
Certyfikowani specjaliści
Nasi eksperci mają aktualną wiedzę i doświadczenie z różnymi branżami oraz modelami prowadzenia biznesu.
Te kompetencje pozwalają im wybierać rozwiązania, które gwarantują sukces.
Rozwiązania dla sukcesu
Łączymy zrozumienie celów firmy z umiejętnością tworzenia rozwiązań, które pozwalają je skutecznie osiągać.
Naszym priorytetem jest efektywność i maksymalna wartość dla klienta.
Dopasowane usługi
Nie sprzedajemy gotowych produktów. Tworzymy dopasowane rozwiązania, które realizują Twoje cele biznesowe.
Skupiamy się na efektach i na każdym kroku słuchamy uwag interesariuszy.
Wygodna współpraca
Tworzymy zespół do Twojego projektu i rozliczamy wyłącznie zaraportowany czas pracy nad Twoim rozwiązaniem.
Zespół dostępny jest elastycznie, a Ty płacisz tylko za wykorzystany czas.
Zintegruj dane i zwiększ wydajność firmy
Poznaj historie sukcesu naszych klientów
Jak zarządzanie reklamą oparte na danych pomogło agencji AMS utrzymać pozycję lidera
Dla zespołu AMS stworzyliśmy niezawodny i przyjazny dla użytkownika ekosystem, integrując kluczowe dane od zewnętrznych dostawców, w tym pomiarów ruchu z urządzeń mobilnych.
Dzięki rozwiązaniom oferowanym przez Alterdata, firma AMS mogła zaoferować klientom dostęp do kluczowych wskaźników, co dało im większą kontrolę nad kampaniami i optymalizacją wydatków na reklamę.
Wdrożenie Business Intelligence i integracja rozproszonych baz danych w PŚO
Dla Polskiego Światłowodu Otwartego zbudowaliśmy zaawansowaną architekturę Data Hub, opartą na wydajnym i skalowalnym ekosystemie Google Cloud.
Wdrożyliśmy Power BI jako narzędzie Business Analytics, a także przeszkoliliśmy jego użytkowników. Poprawiło to dostępność danych
oraz przyspieszyło tworzenie interaktywnych raportów
i dashboardów.
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.
Metody integracji źródeł danych
Bartosz Szymański
Data Strategy and Customer Relations Director