Wszystkie firmowe dane
dostępne w jednym miejscu

Ile czasu zajmuje integracja źródeł danych?

Czas potrzebny na integrację danych zależy od stopnia złożoności projektu i liczby źródeł danych firmowych, a także wyboru użycia rozwiązań gotowych lub tworzonych specjalnie dla klienta. Efekty w postaci szybszego dostępu do danych i większego zaufania do nich są zwykle widoczne już po kilku tygodniach od rozpoczęcia prac.

Po czym poznam, że efekt integracji źródeł jest pozytywny, jakie ustalić KPI?

Kluczowymi KPI będą tu zwiększenie niezawodności procesów ETL/ELT, redukcja liczby błędów w raportach oraz poprawa wydajności operacji wykorzystujących zintegrowane dane. Wspólnie dobierzemy wskaźniki specyficzne dla Twojej firmy, byś mógł monitorować, jak integracja danych przekłada się na podejmowanie bardziej trafnych decyzji.

Czy integracja źródeł danych to rozwiązanie tylko dla dużych firm?

Nie, każda organizacja, która wykorzystuje dane ze swoich systemów, powinna zadbać o ich jakość. Wprowadzenie jednego źródła prawdy i ułatwienie pracownikom dostępu do danych zwiększa efektywność działania w małych oraz dużych firmach, pozwalając im szybciej podejmować lepsze decyzje biznesowe.

Czy nowe technologie będą kompatybilne z naszą technologią?

Nasze rozwiązania integracyjne są projektowane z myślą o kompatybilności z istniejącymi i przyszłymi technologiami. Dostosowujemy się do Twoich wymagań, zapewniając elastyczność i skalowalność.

Czy do tej usługi muszę mieć jakieś kompetencje w swojej organizacji?

Nie musisz posiadać specjalistycznych kompetencji w swojej organizacji. Nasz zespół ekspertów prowadzi cały proces wdrożenia, zapewniając pełne wsparcie i szkolenia dla Twojego zespołu.

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.

Co jeśli w przyszłości pojawią się problemy z jakością danych?

Oferujemy stałe wsparcie w monitorowaniu i poprawie jakości danych. W przypadku problemów zapewniamy szybkie i skuteczne rozwiązania, które utrzymują integralność danych.

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.

Integracja źródła danych – od rozproszonych informacji do wspólnej analizy

Informacje o sprzedaży, płatnościach i obsłudze klienta są zapisywane w różnych systemach. W Alterdata pomagamy łączyć dane z różnych źródeł na potrzeby wspólnej analizy. Uzgadniamy sposób pobierania i przetwarzania informacji, aby integracja odpowiadała potrzebom Twojego zespołu oraz wymaganej aktualności wyników. Integracja danych polega na łączeniu informacji na potrzeby wspólnego wykorzystania. W przypadku danych pochodzących z różnych źródeł, zanim zaprojektujemy ich przepływ musimy ustalić, czy „sprzedaż” oznacza zamówienie, fakturę czy płatność. Integracja danych z różnych źródeł pozwala powiązać te zdarzenia. Zgromadzenie danych w jednym środowisku ułatwia wtedy porównywanie wyników działów.

Przegląd integracji danych w firmie – źródła, system i cel biznesowy

Punktem wyjścia jest cel biznesowy: jakie pytanie ma rozstrzygnąć analiza lub jaki proces operacyjny mają wspierać dane? Innej aktualności wymaga kontrola dostępności produktu, a innej miesięczne rozliczenie. Przegląd różnych źródeł danych pokazuje, które informacje zawiera baza danych, co udostępnia aplikacja przez API i gdzie pozostają pliki wymagające osobnego pobrania. Każdy system może mieć własny format zapisu i ograniczenia dostępu. Proces łączenia danych z różnych źródeł wymaga ustalenia, kto odpowiada za znaczenie pól i poprawność zapisów. Analiza zależności danych i systemów określa kolejność prac. Gdy system źródłowy zachowuje tylko bieżący stan, trzeba zaplanować, gdzie przechowywać wcześniejsze wartości. Tak przygotowany proces integracji danych pomaga organizacjom uzgodnić zakres projektu.

Integracja źródła danych – jak dobrać metody do potrzeb firmy?

Informacje o sprzedaży, płatnościach i obsłudze klienta są zapisywane w różnych systemach. W Alterdata pomagamy łączyć dane z różnych źródeł na potrzeby wspólnej analizy. Uzgadniamy sposób pobierania i przetwarzania informacji, aby integracja odpowiadała potrzebom Twojego zespołu oraz wymaganej aktualności wyników. Integracja danych polega na łączeniu informacji na potrzeby wspólnego wykorzystania. W przypadku danych pochodzących z różnych źródeł, zanim zaprojektujemy ich przepływ musimy ustalić, czy „sprzedaż” oznacza zamówienie, fakturę czy płatność. Integracja danych z różnych źródeł pozwala powiązać te zdarzenia. Zgromadzenie danych w jednym środowisku ułatwia wtedy porównywanie wyników działów.

ETL i ELT – podejście do integracji danych a miejsce transformacji

W ETL dane są pobierane, przekształcane, a następnie ładowane do miejsca docelowego. Transformacja może obejmować ujednolicenie dat lub przeliczenie jednostek. W ELT dane trafiają najpierw do środowiska docelowego, gdzie można je przetwarzać zgodnie z potrzebami analityki.

Jeżeli hurtownia danych ma odpowiednie zasoby obliczeniowe, ELT pozwala wykorzystać je do transformacji danych. Można przy tym przechowywać dane źródłowe i przekształcać je według kolejnych reguł. Wybór zależy od wymagań dostępu, kosztów i możliwości infrastruktury. Integracja danych powinna uwzględniać także to, jak często zmieniają się reguły biznesowe i kto będzie je utrzymywać.

Streaming i Batch – aktualność danych a rytm pracy firmy

Integracja danych w czasie rzeczywistym znajduje zastosowanie tam, gdzie opóźniona informacja utrudnia reakcję, np. przy śledzeniu zdarzeń w aplikacji. W streamingu informacje o kolejnych zdarzeniach napływają na bieżąco. Zanim pojawią się w zestawieniu, trzeba je jeszcze przetworzyć i odświeżyć widok, z którego korzysta użytkownik. Od czasu wykonania tych czynności zależy, jak szybko zobaczy on zmianę.

W trybie Batch dane zbieramy i przetwarzamy partiami, na przykład raz na dobę. Tak można przygotować poranne podsumowanie sprzedaży za poprzedni dzień, jeśli właśnie tego wymaga analiza. Integracja danych pozwala dostarczyć zestawienie na ustaloną godzinę, pod warunkiem że pobieranie i obliczenia rozpoczną się odpowiednio wcześniej. Przy ustalaniu harmonogramu sprawdzamy, kiedy system źródłowy jest mniej obciążony i ile czasu zajmie przetworzenie dużych ilości danych.

Increment i Full Load – ładowanie danych w odpowiednim zakresie

Full Load obejmuje pełne pobranie wskazanego zbioru danych. Stosuje się je przy pierwszym zasileniu lub pełnym odświeżeniu określonego zakresu. Increment oznacza ładowanie przyrostowe: po początkowym pobraniu kolejna operacja uwzględnia nowe lub zmienione rekordy, zależnie od przyjętego mechanizmu. Osobnego ustalenia wymaga obsługa usunięć.

Jeżeli baza danych udostępnia znacznik ostatniej modyfikacji, może on posłużyć do wybierania zmian. Inny system może wymagać mechanizmu ich śledzenia. Integracja danych musi uwzględniać korekty historyczne, np. zmianę statusu dawnego zamówienia. Efektywny proces przyrostowy ogranicza ponowne przesyłanie niezmienionych rekordów, co ma znaczenie przy obsłudze dużych zbiorów danych.

Integracja danych oparta na dopasowanych narzędziach

Wybierając narzędzia do integracji danych, rozdzielamy zadania związane z pobieraniem, przetwarzaniem i przechowywaniem informacji. Azure Data Factory wspiera automatyzację przepływów oraz orkiestrację, czyli koordynowanie kolejności i zależności zadań. Dataflow pozwala przetwarzać dane wsadowo i strumieniowo. Kafka lub Pub/Sub mogą obsługiwać przesyłanie zdarzeń między aplikacjami; logikę ich analizy trzeba zaprojektować osobno.

W obszarze integracji danych w chmurze znaczenie ma również warstwa transformacji. Dataform wspiera tworzenie, testowanie i uruchamianie reguł SQL w BigQuery, a dbt służy do organizowania transformacji i modeli danych. Dobór platformy integracji danych obejmuje ocenę kosztów, kompetencji zespołu oraz sposobu przechowywania danych. Porównanie systemów integracji danych powinno uwzględniać również późniejsze zarządzanie i utrzymanie rozwiązania.

Chmura daje dostęp do elastycznych zasobów; wydatki zależą od tego, jak platforma je wykorzystuje. System chmurowy i przepływ danych dobieramy do środowiska klienta. Integracja może obejmować jednocześnie lokalny system oraz zasób chmurowy. Uwzględniamy wtedy koszty przesyłania i przetwarzania danych w chmurze. Alterdata jest partnerem dostawców technologii, ale ich nie sprzedaje.

Jakość i bezpieczeństwo – wymagania związane z integracją danych

Skuteczna integracja danych wymaga kontroli tego, co dociera do odbiorców. Wśród problemów związanych z jakością danych są brakujące identyfikatory, duplikaty i niezgodne formaty. Monitorowanie powinno obejmować wykonanie zadania oraz kompletność zasilenia: system może zakończyć operację poprawnie, mimo że źródło udostępniło mniej rekordów, niż oczekiwano. Integracja źródła danych wymaga również określenia zasad zarządzania danymi. Dostęp do danych powinien odpowiadać zadaniom poszczególnych osób, również w przypadku danych osobowych. W Alterdata eksperci korzystają z informacji niezbędnych do realizacji projektu, a dane pozostają po stronie klienta. Kontrolowany przepływ danych między systemami oraz zarządzanie uprawnieniami pomagają utrzymać spójny zakres dostępu. Integracja danych pomaga ograniczać ręczne przekazywanie plików między zespołami.

Analiza i raportowanie – jak wykorzystać połączone dane?

Integracja danych umożliwia zestawienie zamówień, płatności i kosztów według wspólnych reguł. Na tej podstawie może powstać spójny raport w Power BI, obejmujący dane z różnych obszarów firmy. Analiza marży wymaga uzgodnienia, które koszty przypisujemy do transakcji i z jakiego okresu pochodzą. Dzięki integracji danych zespół może poświęcić więcej uwagi analizie danych i wyjaśnianiu odchyleń. Dostęp do danych z wielu źródeł wspiera podejmowanie decyzji, gdy użytkownicy rozumieją ich zakres oraz aktualność. Integracja źródła danych przygotowuje też zaplecze pod uczenie maszynowe, które wymaga odpowiedniej historii i kontroli jakości materiału wejściowego. Rezultat biznesowy oceniamy za pomocą uzgodnionych KPI: niezawodności ETL/ELT, liczby błędów w raportach czy wydajności operacji. Jakość danych i spójność definicji pomagają podejmować decyzje biznesowe na porównywalnych podstawach.

Integracja źródła danych z Alterdata – od wdrożenia do rozwoju

Zakres usług integracji danych dopasowujemy do Twojego zespołu, budżetu i priorytetów. W projekt mogą zaangażować się inżynierowie danych, analitycy, architekci IT, data scientiści i konsultanci biznesowi, zależnie od potrzeb danego środowiska. Współpraca może obejmować pojedynczych specjalistów lub Data Team as a Service. Zapewniamy również wsparcie i szkolenia dla użytkowników rozwiązania. Integracja źródła danych rozwija się wraz z organizacją. Nowa aplikacja, kolejny kanał sprzedaży lub praca z rosnącą ilością danych mogą wymagać zmiany harmonogramów i zasobów. Dlatego działamy iteracyjnie: wraz ze wzrostem ilości danych i potrzeb analitycznych rozwijamy rozwiązanie oraz optymalizujemy procesy. Zarządzanie rozbudową obejmuje ocenę wpływu zmian na dotychczasowe przepływy. Czas wdrożenia zależy od złożoności źródeł i zakresu prac, który ustalamy wspólnie.

Porozmawiaj z ekspertami Alterdata o tym, które dane chcesz połączyć i jak często powinny być aktualizowane.