Twój dedykowany
zespół ds. danych
Skorzystaj z pomocy ekspertów w zakresie utrzymania hurtowni danych, optymalizacji kosztów chmury, integracji systemów oraz monitorowania modeli sztucznej inteligencji i ML.
Zapytaj o wsparcie
Zaufali nam:
Wejdź na wyższy poziom
wykorzystania danych w firmie
W Alterdata zapewniamy wsparcie na poziomie administracji baz danych, integracji danych
i zarządzania hurtowniami.
Redukcja kosztów infrastruktury
Optymalizujemy zapytania SQL, automatyzujemy ETL i eliminujemy zbędne przetwarzanie danych. Dzięki temu zmniejszamy koszty chmurowe nawet o 30%, redukujemy obciążenie zasobów IT i przyspieszamy analizy bez potrzeby rozbudowy infrastruktury.
Zaawansowane kompetencje
Zapewniamy dostęp do specjalistów z zakresu analityki, inżynierii danych i AI, eliminując konieczność budowy wewnętrznego zespołu. Dzięki temu organizacja może korzystać z najlepszych praktyk bez długiego procesu rekrutacji i szkolenia.
Rozwiązania gotowe na przyszłość
Projektujemy, modernizujemy i rozwijamy rozwiązania do zarządzania i analizowania danych z wykorzystaniem najnowszych technologii chmurowych. Wiemy jak zacząć szybko i prosto oraz w jak powinien wyglądać rozwój wraz ze wzrostem potrzeb.
Krótki czas od projektu do wdrożenia
Optymalizację hurtowni lub budowę pipelineów ETL/ELT możemy wykonać w kilka tygodni od rozpoczęcia prac. Dzięki temu Twoja firma szybko zyska wymierne korzyści wspierające jej wzrost.
Pełna kontrola nad danymi
Pracujemy zdalnie na zasobach Klienta, co daje Ci pełną kontrolę oraz bezpieczeństwo, korzystając jednocześnie z naszej ekspertyzy. Dzięki temu możesz efektywnie zarządzać danymi, bez konieczności angażowania własnych zasobów IT.
Lepsza jakość danych
Eliminujemy błędy i chaos w Twoich danych, zwiększają tym samym ich wiarygodność. To z kolei umożliwia szybsze i bardziej świadome podejmowanie decyzji biznesowych.
Potrzebujesz nowego podejścia do danych?
PorozmawiajmyManaged Data Services: Podejście end-to-end
Jeśli czujesz, że nie wykorzystujesz pełnego potencjału Twoich danych, to znaczy, że potrzebujesz wsparcia naszych ekspertów.
Migracja hurtowni danych do chmury
Przenosimy systemy danych do skalowalnych i wydajnych chmur, takich jak AWS, Google Cloud czy Azure, zapewniając elastyczność, niższe koszty i lepszą integrację z narzędziami AI.
Automatyzacja ETL i przetwarzania danych
Optymalizujemy i automatyzujemy procesy ekstrakcji, transformacji i ładowania danych (ETL), co pozwala na szybkie i niezawodne dostarczanie informacji.
Business Intelligence i wizualizacja Danych
Tworzymy systemy BI (np. Power BI, Looker, Tableau), które pomagają firmom w podejmowaniu decyzji opartych na danych, zwiększając ich konkurencyjność.
Audyt i Optymalizacja Infrastruktur Danych
Przeprowadzamy przegląd i analizę istniejących rozwiązań danych, identyfikując obszary wymagające poprawy w zakresie wydajności, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami.
Analityka zachowań użytkowników (Web & Mobile)
Analizujemy ruch użytkowników w aplikacjach i serwisach internetowych, by dostarczać trafne rekomendacje do osób decyzyjnych.
Machine Learning i modele predykcyjne
Tworzymy modele Machine Learning, które prognozują kluczowe wskaźniki (LTV, ROI, ROAS), usprawniają procesy marketingowe i automatyzują podejmowanie trafnych decyzji.
Integracja źródeł danych
Tworzymy kompleksowe strategie zarządzania danymi, integrując różne systemy IT, ERP oraz CRM, aby zapewnić jednolity i spójny ekosystem danych. Dzięki temu organizacje eliminują silosy informacyjne, usprawniają współpracę między działami i zwiększają efektywność operacyjną.
Monitorowanie jakości i zgodności danych
Zapewniamy mechanizmy kontroli jakości i zgodności danych z wymogami prawnymi (GDPR, HIPAA, SOC 2), minimalizując ryzyko błędów i zapewniając bezpieczeństwo danych firmowych.
Elastyczność dopasowana do Twoich potrzeb
Przeciążone zespoły Data lub IT? Zapewniamy kompleksowe wsparcie bez potrzeby budowy wewnętrznego zespołu.
Zapewniamy dostęp do wysoko wykwalifikowanych ekspertów dokładnie wtedy, gdy ich potrzebujesz. Data Scientist opracowuje modele predykcyjne prognozujące sprzedaż, podczas gdy inżynierowie danych zapewniają optymalizację infrastruktury – dopasowujemy skład zespołu do aktualnych projektów i wyzwań.
Bez zbędnych opóźnień, rekrutacji czy kosztów utrzymania niewykorzystanych kompetencji. Twój zespół danych jest zawsze gotowy na zmianę.
Poznaj historie sukcesu naszych klientów
Pomogliśmy Celsium zbudować hurtownię danych, która zredukowała koszty o 180 000 zł rocznie
Zintegrowaliśmy dane z liczników, SCADA, systemów billingowych i pogodowych w jednej hurtowni na Google Cloud Platform. Stworzyliśmy zaawansowane procesy ETL, mechanizmy kontroli jakości danych i dashboardy w Tableau, wspierające codzienną analizę produkcji i zużycia ciepła.
Efekt? Wykrywanie awarii liczników w 1 dzień (wcześniej miesiąc), 3× dziennie aktualizowane dane operacyjne i znaczne oszczędności dzięki optymalizacji źródeł ciepła i lepszemu bilansowaniu popytu.
Zbudowaliśmy nowoczesną hurtownię danych w GCP dla Polskiego Światłowodu Otwartego
Pomogliśmy PŚO zaprojektować i wdrożyć skalowalną architekturę Data Lake na Google Cloud Platform. Zintegrowaliśmy 13 źródeł danych, stworzyliśmy automatyczne procesy ELT, zabezpieczenia dostępu i model danych będący jednym źródłem prawdy w organizacji.
Efekt? Niezależność w raportowaniu, szybka integracja nowych systemów, gotowość na przyszłe potrzeby i oszczędność kosztów dzięki eliminacji infrastruktury on-premise.
Pomogliśmy AMS wykorzystać dane z nośników DOOH i utrzymać pozycję lidera reklamy zewnętrznej
Zbudowaliśmy nowoczesny ekosystem danych dla AMS – lidera reklamy OOH i DOOH. Połączyliśmy dane z nośników, systemów wewnętrznych, Proxi.cloud i CitiesAI, tworząc jednolitą hurtownię danych w BigQuery z analizą w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Efekt? Targetowanie oparte na danych, automatyzacja kampanii, lepsze wyniki dla klientów i umocnienie pozycji rynkowej dzięki programmatic buying w oparciu o rzeczywisty zasięg.
Pomogliśmy Tutlo zautomatyzować integrację danych i zbudować nowoczesne ETL w czasie rzeczywistym
We współpracy z zespołem Tutlo zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy architekturę integracji danych opartą o bezserwerowe komponenty Google Cloud. System umożliwia synchronizację danych z dziesiątek źródeł – w tym CRM – z pełnym monitoringiem, automatyzacją CI/CD i gotowością do dalszej skalowalności.
Efekt? Stabilny i elastyczny ekosystem danych, gotowy na automatyzację procesów, projekty ML i dynamiczny rozwój platformy edukacyjnej.
Pomogliśmy FunCraft prognozować ROI i optymalizować budżety UA w branży mobile gaming
Dla amerykańskiego studia gier wdrożyliśmy kompleksowe rozwiązanie BI, integrując dane z Adjust, sklepów i platform reklamowych do hurtowni BigQuery. Zbudowaliśmy zaawansowane dashboardy w Looker Studio oraz modele predykcyjne ROI, które umożliwiają podejmowanie trafnych decyzji budżetowych – nawet przy długim cyklu zwrotu z inwestycji.
Efekt? Zespół marketingu FunCraft działa szybciej, skuteczniej i z pełną kontrolą nad danymi.
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
Czym jest Managed Data Services i jak działa?
Managed Data Services to usługa polegająca na stałej opiece nad infrastrukturą danych firmy: integracją źródeł, automatyzacją procesów, utrzymaniem hurtowni danych, monitorowaniem jakości i dostarczaniem analiz. Dzięki temu organizacja korzysta z danych w sposób przewidywalny, skalowalny i bez konieczności budowania dużego zespołu wewnętrznego.
Jakie korzyści daje outsourcing zarządzania danymi?
Outsourcing danych pozwala obniżyć koszty, przyspieszyć wdrożenia, zwiększyć niezawodność procesów oraz zapewnić dostęp do doświadczonych ekspertów data engineering, analytics i cloud. Dzięki temu firmy szybciej podejmują decyzje i mogą skupić się na swoim produkcie zamiast na utrzymaniu infrastruktury danych.
Co obejmuje usługa Managed Data Services w Alterdata?
projektowanie, budowę i utrzymanie hurtowni danych lub lakehouse, budowę i monitoring pipeline’ów ETL/ELT, integracje danych między systemami, automatyzację procesów biznesowych, utrzymanie raportów i dashboardów w BI, monitorowanie jakości danych i alerty, zarządzanie kosztami i wydajnością środowiska danych, rozwój analityki oraz wsparcie ad hoc.
Dla kogo jest Managed Data Services?
Usługa jest idealna dla firm, które potrzebują profesjonalnego środowiska danych, ale nie chcą lub nie mogą budować pełnego zespołu data. MDS sprawdza się szczególnie w organizacjach rozwijających produkt cyfrowy, e-commerce, SaaS, fintech, retail oraz wszędzie tam, gdzie dane są krytyczne dla decyzji biznesowych.
Czy Managed Data Services jest lepszy niż budowanie własnego zespołu data?
W wielu przypadkach tak, ponieważ pozwalają znacznie szybciej rozpocząć pracę z danymi, uniknąć rekrutacji trudno dostępnych specjalistów oraz zmniejszyć koszty. MDS zapewnia przewidywalny abonament, SLA, eksperckie wsparcie i pełną skalowalność — bez ryzyka operacyjnego.
Czy mogę zachować swoje obecne narzędzia BI lub hurtownię danych?
Tak. Alterdata pracuje z najpopularniejszymi rozwiązaniami: BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, PostgreSQL, Power BI, Tableau, Looker, Metabase i innymi. Możemy przejąć istniejące środowisko lub pomóc w jego migracji do chmury.
Czy Managed Data Services jest bezpieczne?
Tak — stosujemy standardy bezpieczeństwa zgodne z najlepszymi praktykami branży: szyfrowanie, kontrola dostępu, separacja środowisk, audyty i monitoring. Pracujemy w chmurze klienta lub konfigurujemy zasoby tak, by spełniały normy compliance (np. RODO, ISO).
Jak wygląda wdrożenie Managed Data Services?
Proces wdrożenia zwykle obejmuje:
1. audyt aktualnego środowiska danych,
2. stabilizację i uporządkowanie istniejących procesów,
3. stworzenie roadmapy rozwoju infrastruktury i analityki,
4. przejęcie utrzymania (DataOps),
5. stały rozwój i optymalizację.
Model wdrożenia jest elastyczny i dostosowany do potrzeb organizacji.
Ile kosztuje Managed Data Services?
Cena zależy od zakresu usługi, wielkości środowiska danych i zapotrzebowania na wsparcie. Najczęściej stosujemy miesięczny abonament, który jest przewidywalny i tańszy niż budowa wewnętrznego zespołu. Możemy przygotować indywidualną wycenę po krótkiej konsultacji.
Jak szybko mogę rozpocząć współpracę?
Po podpisaniu umowy zespół Alterdata rozpoczyna onboarding w ciągu kilku dni. W większości przypadków pierwsze usprawnienia w przepływach danych czy raportach dostarczamy już w pierwszych tygodniach.