Inżynieria danych wspiera szybszy rozwój Twojej firmy
Poprawna architektura to lepsza jakość danych, efektywne procesy biznesowe i podstawa dla świadomych decyzji.
PorozmawiajmyNapędzamy sukcesy liderów:
Wszystkie dane dostępne w jednym miejscu, gotowe, by pracować na Twój sukces
Inżynieria to fundament pracy z danymi. Zajmuje się tworzeniem niezawodnych, skalowalnych architektur służących do gromadzenia, przetwarzania, przechowywania i udostępniania danych w celu ich optymalnego wykorzystania.
Integracja danych z różnych źródeł
Zebranie wszystkich informacji w jednym miejscu ułatwia ich analizę, eliminuje silosy danych, a w efekcie daje pełny i spójny obraz firmy. Ułatwia to podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych.
Skalowalność i wydajność
Dzięki skalowalności rozwiązań inżynierii danych, infrastruktura dostosowywuje się do większej liczby użytkowników i danych, nie tracąc na wydajności, ani szybkości przetwarzania.
Architektura otwarta na przyszłość
Więcej danych? Żaden problem. Tworzone przez nas rozwiązania łatwo się skalują i są zawsze gotowe na wzrost wolumenu informacji, Możesz też szybko rozbudowywać je o nowe funkcjonalności.
Jakość dzięki automatyzacji
Automatyzacja procesów gromadzenia i przetwarzania danych poprawia ich jakość oraz uwalnia czas i zasoby w organizacji, co przekłada się na większą efektywność jej działań.
Jedno źródło prawdy
Wszystkie dane w jednym miejscu to pewność, że monitorujesz wiarygodne i spójne dane z różnych źródeł, a właściwe wskaźniki są zawsze dostępne dla właściwych osób we właściwym czasie.
Oszczędności dzięki chmurze
Dzięki rozwiązaniom chmurowym za zasoby wykorzystane do inżynierii danych płacisz elastycznie. Nie musisz utrzymywać nadmiarowej infrastruktury na wypadek nagłego wzrostu potrzeb.
Chcesz lepiej zarządzać danymi?
Stwórz nowoczesną firmę data-driven, w której dane wspierają Cię w podejmowaniu lepszych decyzji
Nasze usługi inżynierii automatyzują procesy, usuwają bariery w integracji i optymalizują wydajność pracy z danymi. Każde z rozwiązań jest precyzyjnie dopasowane do potrzeb, celów, wielkości i specyfiki organizacji klienta.
Projektowanie architektury
Dobrze zaprojektowana architektura pozwala na stworzenie wydajnej infrastruktury i efektywne przetwarzanie, przechowywanie i zarządzanie danymi. Ułatwia też integrowanie informacji z różnych źródeł, zmniejsza ryzyko przestojów, a także optymalizuje koszty.
Integracja źródeł danych
Integracja danych oraz systemów, z których one pochodzą daje firmom pełny i spójny obraz procesów, zwiększa efektywność oraz zmniejsza koszty operacyjne związane z ręcznym przetwarzaniem danych.
Zobacz więcejBudowa hurtowni danych
Hurtownia umożliwia konsolidację danych z różnych źródeł w jednym miejscu. Ułatwia analizę i raportowanie oraz pozwala na szybszy i dokładniejszy wgląd w szczegóły działania organizacji.
Modelowanie danych
Dzięki strukturyzacji i organizacji danych łatwiej jest je zrozumieć oraz efektywnie wykorzystać do tworzenia analiz i raportów. Pozwala to lepiej zarządzać danymi, unikać błędów, oraz szybciej analizować dane.
Skalowanie procesu przetwarzania danych
Efektywnie zarządzanie przestrzenią oraz procesami przetwarzania danych obniża koszty operacyjne, usprawnia działanie hurtowni, umożliwi szybszy dostęp do danych i lepsze wykorzystanie zasobów.
Optymalizacja kosztów hurtowni danych
Optymalizacja pozwala znacząco obniżyć wydatki na przechowywanie i przetwarzanie danych dzięki lepszemu zarządzaniu zasobami oraz płatnościach opartych na realnym wykorzystaniu zasobów.
Migracja hurtowni danych do chmury
Przeniesienie firmowych danych oraz całych rozwiązań z infrastruktury on-premise do chmury tworzy elastyczną i skalowalną platformę zarządzania danymi. Poprawia wydajność systemu i zmniejsza koszty jego funkcjonowania.
Czytaj więcejData app development
Tworzymy dedykowane aplikacje, które wykorzystują dane do automatyzacji procesów, analiz oraz wizualizacji wyników. Pozwala to przekształcać surowe dane w praktyczne wnioski, zwiększa efektywność działań biznesowych i wspiera innowacje.
Tworzymy wydajną inżynierię danych, krok po kroku
Badamy cele oraz potrzeby klienta
- sprawdzamy, które obszary wymagają wsparcia
- opracowujemy wymagania
- badamy zastaną infrastrukturę danych
- prezentujemy możliwe rozwiązania
Projektujemy architekturę
- szacujemy koszty wdrożenia i utrzymania
- wybieramy strategie ładowania i przesyłania danych
- zapewniamy bezpieczeństwo przesyłanych danych
- pomagamy w ustawieniach sieciowych i dostępach
- prezentujemy wstępne rozwiązania
Integrujemy źródła danych firmowych
- identyfikujemy źródła danych
- zbieramy informacje ze źródeł klienta
- tworzymy procesy automatycznego pobierania danych
Budujemy hurtownię danych
- ładujemy dane ze źródeł firmowych
- czyścimy dane oraz tworzymy jedno źródło prawdy
- modelujemy dane
- automatyzujemy procesy przetwarzania danych
Przekazujemy rozwiązanie
- dostarczamy dokumentację
- testujemy gotową platformę
- przeprowadzamy onboarding użytkowników
Optymalizujemy i wdrażamy uwagi
- zbieramy feedback od interesariuszy
- optymalizujemy rozwiązanie pod kątem wydajności i kosztów
- zapewniamy pomoc posprzedażową
- na życzenie klienta wdrażamy support rozwiązania
Nasi klienci mówią:
Firma Alterdata wykazała się doskonałą wiedzą fachową, profesjonalizmem oraz indywidualnym podejściem do klienta podczas całego procesu implementacji systemu.
Jej zespół inżynierów i specjalistów był niezwykle zaangażowany w projekt.
Alterdata charakteryzuje się indywidualnym podejściem do klientów. Pracownicy posiadają szeroką wiedzę na temat dostępnych na rynku rozwiązań IT.
Polecam współpracę z Alterdata w zakresie digitalizacji danych w przedsiębiorstwie.
Co zyskujesz, wdrażając inżynierię danych z Alterdata?
Dopasowane usługi
Tworzymy rozwiązania inżynierii danych precyzyjnie dostosowane do Twoich wymagań oraz budżetu.
Bierzemy pod uwagę branżę, wielkości firmy, Twoje cele
i inne ważne czynniki.
Zespół profesjonalistów
Nasi inżynierowie i analitycy danych mają wiedzę oraz lata doświadczenia we wdrożeniach dla różnych branż.
Do projektów wybieramy specjalistów, którzy rozumieją Twoje wymagania.
Szeroki tech-stack
Stosujemy nowoczesne i wydajne technologie, dobieramy je do potrzeb, tak by realizować cele najefektywniej.
Pozwala to nam budować platformy idealnie dobrane do potrzeb klientów.
Data team as a service
Otrzymujesz wsparcie dedykowanego zespołu ekspertów, dostępnych zawsze, gdy ich potrzebujesz.
To także pomoc w rozbudowie Twojej architektury i szkoleniu pracowników.
Bezpieczeństwo danych
Pracujemy w Twoim środowisku i nie pobieramy z niego żadnych danych, co gwarantuje ich bezpieczeństwo.
Ty decydujesz, do których informacji mamy dostęp w trakcie naszej pracy.
Realizacja end-to-end
Zapewniamy kompleksową obsługę oraz stałą pomoc na każdym etapie cyklu życia naszych rozwiązań.
Po wdrożeniu wspieramy utrzymanie, rozwój i rozbudowę o nowe funcje.
Odkryj, jak dane poprawiają wydajność
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 Functions to 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 język programowania, w ramach którego funkcjonują biblioteki używane w machine learning (np. tensorflow, czy scikit-learn) służące do tworzenia oraz testowania modeli uczenia maszynowego.
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.
Dawid Przemyski
Chief Sales Officer