Przenieś hurtownię danych
do nowoczesnej chmury
Elastyczna infrastruktura, która rośnie razem z Twoją firmą i pozwala płacić jedynie za zasoby, których faktycznie używasz.
PorozmawiajmyNapędzamy sukcesy liderów:
Migracja hurtowni danych do chmury to inwestycja w przyszłość Twojej firmy
W rozwiązaniach on-premise płacisz za maksymalne obciążenie, którego zwykle nie używasz. Chmura optymalizuje koszty, elastycznie dopasowując wydajność do zapotrzebowania.
Rozwiązanie, które rośnie wraz z firmą
Chmura pozwala wybrać komponenty pasujące do aktualnych potrzeb Twojej firmy. Rozwijając się, możesz je wygodnie zmieniać, mając kontrolę nad wydajnością, efektywnością i wydatkami.
Opłaty wyłącznie za realne zużycie
Hurtownia danych w chmurze to niemal zerowy koszt początkowy. Kiedy firma rośnie, opłaty podążają za realnym wykorzystaniem, płacisz więc za większą wydajność tylko kiedy z niej korzystasz.
Szybka budowa z gotowych elementów
Rozwiązanie chmurowe tworzysz szybko, z gotowych produktów, jak z klocków. Wybierasz odpowiednie spośród różnych kategorii (PaaS, SaaS, IaaS itp.) i wiesz, że każde jest wydajne i bezpieczne.
Łatwa skalowalność
Masz więcej danych i potrzebujesz większej wydajności od zaraz? Chmura dostosuje się do nowej sytuacji elastycznie i bez przestojów, które są typowym problemem środowiska on-premise.
Lepsza ochrona przed utratą danych
Odtworzenie zasobów po awarii w infrastrukturze on-premise to czas i koszty. Chmura umożliwia tworzenie kopii zapasowych na różnych serwerach i szybkie przywrócenie dostępu do danych.
Rozwiązanie gotowe na przyszłość
Chmura to także dostęp do nowoczesnych technologii, np. uczenia maszynowego, AI, czy analityki Big Data, kiedy tego potrzebujesz. Bez żmudnych aktualizacji i kosztownego poszerzania licencji.
Zwiększ wydajność. Zracjonalizuj koszty.
Migracja do chmury z Alterdata: sprawnie i z pomocą na każdym kroku
Analizujemy wymagania i tworzymy plan
- poznajemy oczekiwania i określamy cele
- wybieramy platformę
Projektujemy architekturę
- opracowujemy architekturę chmurową
- planujemy migrację
- wdrażamy standardy bezpieczeństwa
Zasilamy chmurę danymi
- pobieramy dane z dotychczasowych systemów
- integrujemy i przekształcamy dane
- ładujemy dane historyczne do chmury
Wdrażamy i konfigurujemy
- tworzymy rozwiązania dopasowane do każdego środowiska chmurowego
- budujemy hurtownię danych
- konfigurujemy narzędzia analityczne
Testujemy i walidujemy gotowe rozwiązanie
- oferujemy wsparcie dla klienta podczas procesu migracji
- przeprowadzamy testy rezultatów i poziomu gotowości
- badamy na bieżąco wydajność oraz bezpieczeństwo
Wdrażamy, szkolimy i monitorujemy
- wdrażamy gotowe rozwiązanie
- szkolimy użytkowników
- monitorujemy i optymalizujemy
- wspieramy w rozwijaniu chmury o nowe technologie, np. AI
- wdrażamy narzędzia do zarządzania i przekształcania danych w hurtowni
Zamień on-premise na lepsze rozwiązanie
6 sygnałów, że powinieneś rozważyć przejście do chmury
Silosy i brak demokratyzacji danych
Oddzielne raportowanie w systemach transakcyjnych powoduje, że dostęp do wszystkich raportów ma tylko dział IT.
Powolne raportowanie
Przez niską wydajność przeliczania danych w hurtowni on-premise na kluczowe raporty czekasz godzinami.
Wysokie koszty infrastruktury
Firmowe serwery to ogromny wydatek na start, a potem stałe koszty miejsca, specjalistów do obsługi, czy prądu.
Ograniczone miejsce na dysku
Wraz ze wzrostem ilości danych serwery on-premise przestają wystarczać, a ich rozbudowa jest trudna i kosztowna.
Brak skalowalności
Im więcej nowych danych i ich źródeł, tym gorzej i wolniej pracuje Twoja hurtownia danych on-premise.
Niska wydajność pod obciążeniem
Systemy transakcyjne i cykliczne pracują znacznie wolniej, kiedy muszą równocześnie tworzyć raporty i analizy.
Chmury na wyciągnięcie ręki
Wybierając chmurowe rozwiązania dostosowane do Twoich celów
i procesów, kierujemy się wyłącznie obiektywnymi kryteriami, takimi jak skalowalność, wydajność, koszty i dopasowanie do zadań.
Korzystamy z najbardziej efektywnych technologii od trzech największych dostawców, aby zapewnić Ci maksymalną produktywność oraz elastyczność na dziś i w przyszłości.
Migracja do chmury z Alterdata: szybkie efekty i zero zbędnego stresu
Chmura szyta na miarę
Bierzemy pod uwagę źródła oraz zastosowanie danych, technologie
w firmie klienta i jego preferencje.
Budujemy rozwiązanie pod kompetencje zespołu klienta i uczymy jego obsługi.
Realizacja end-to-end
Wspieramy klienta przez cały proces migracji, tłumaczymy co robimy i jakie wyniesie on z tego korzyści.
Dbamy o zachowanie ciągłość usług, nie przenosimy problemów do chmury.
Rozwiązania dla sukcesu
Łączymy zrozumienie celów biznesu
z umiejętnością tworzenia rozwiązań, które pozwalają je skutecznie osiągać.
Nie tylko wdrażamy chmurę, ale też pomagamy z niej wydajnie korzystać.
Szeroki tech-stack
Tworzymy rozwiązania oparte na wydajnych technologiach Azure,
AWS i Google Cloud.
Na ich podstawie budujemy platformy idealnie dobrane do potrzeb klientów.
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.
Stałe usprawnienia
Tworzymy fundamenty wydajnego systemu i stale ulepszamy go przez wdrażenie niezbędnych poprawek.
Dodajemy funkcjonalności, kiedy firma staje przed nowymi wyzwaniami.
Sprawdź, ile zyskasz dzięki chmurze
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.
Dawid Przemyski
Chief Sales Officer