Projektujemy architekturę danych, która wspiera rozwój firmy
Budujemy wydajne, skalowalne systemy zarządzania danymi, dopasowane do wielkości, specyfiki branży i Twoich celów.
PorozmawiajmyNapędzamy sukcesy liderów:
Zbieraj, przetwarzaj i wykorzystuj firmowe dane z łatwością
Prawidłowo zaprojektowana architektura danych to szybsza i wydajniejsza praca Twojego zespołu.
Skalowalność i wydajność
Dzięki skalowalności rozwiązań architektura w chmurze elastycznie dostosowywuje się do większej liczby użytkowników oraz danych. Nie traci przy tym wydajności ani szybkości przetwarzania.
Dostęp do najnowszych technologii
Z listy gotowych, sprawdzonych narzędzi i procesów wybierasz te, których potrzebujesz. Architekturę danych budujesz jak z klocków, dodając i usuwając elementy, kiedy tylko system wymaga zmian.
Bezpieczeństwo dzięki backupom
Automatyczne kopie zapasowe chronią przed utratą danych w wyniku awarii, czy błędu ludzkiego. W razie problemów możesz łatwo i szybko odzyskać dostęp do wszystkich firmowych zasobów.
Optymalizacja kosztów w chmurze
Architektura danych oparta na chmurze pozwala Ci płacić tylko za moc obliczeniową i przestrzeń dyskową, których w danej chwili używasz. Nie musisz mieć własnej infrastruktury IT on-premise.
Zyskaj uporządkowane i zawsze dostępne dane
Tworzymy architekturę danych, która wspiera cele biznesowe
W Alterdata wierzymy, że technologia jest narzędziem napędzającym rozwój i sukces naszych klientów.
Poznaj nasz proces krok po kroku:
Analizujemy potrzeby i wyznaczamy cele
Identyfikujemy wyzwania biznesowe i cele klienta, oceniamy źródła danych i uwarunkowania architektury firmowej. Proponujemy system, dopasowany do problemów organizacji i wspierający jej rozwój.
Wspólnie wybieramy dostawcę technologii chmurowej
Współpracujemy z wiodącymi dostawcami chmury, takimi jak AWS, Google Cloud, czy Microsoft Azure. Dzięki temu możemy wybrać platformę, która spełnia wymagania operacyjne, jest skalowalna i nie przekracza budżetu.
Projektujemy architekturę danych
Tworzymy system, który odpowiada na wcześniej zidentyfikowane potrzeby. Dzięki naszemu doświadczeniu masz pewność, że Twoja architektura danych będzie stabilna, wydajna i gotowa wspierać dynamiczny rozwój biznesu.
Wdrażamy i migrujemy dane oraz systemy do chmury
Wdrażamy nową architekturę i migrujemy Twoje dane oraz systemy firmowe do chmury. Robimy to szybko, gwarantując minimalne przerwy w działaniu.
Wspieramy oraz optymalizujemy
Zapewniamy kompleksowe wsparcie, by Twoja architektura danych działała bez zakłóceń i skutecznie wspierała działalność firmy. Monitorujemy wydajność, optymalizujemy koszty i wprowadzamy usprawnienia.
Zbuduj fundament pod przyszłość Twojej firmy
Rozwiązujemy realne problemy klientów
Chcesz skalować środowisko danych
Twoja architektura danych ma automatycznie dostosowywać się do zmian wolumenu danych i ilości źródeł.
Potrzebujesz wsparcia w migracji
Chcesz przenieść dane oraz systemy do chmury szybko i skutecznie, bez zbędnych przerw w dostępie do usług.
Chcesz optymalizować koszty
Potrzebujesz rozwiązania, które pozwoli płacisz tylko za wykorzystywane zasoby i zapewni Twojej firmie oszczędności.
Wymagasz niezawodnych rozwiązań
Oczekujesz bezpiecznego dostępu do swoich danych firmowych oraz ochrony na wypadek awarii i błędów ludzkich.
Szukasz innowacyjnych rozwiązań
Chcesz być gotowy na wyzwania przyszłości i móc łatwo dodawać nowe funkcje do istniejącej architektury.
Oczekujesz szybkiego dostępu do danych
Potrzebujesz otrzymać dostęp do wiarygodnych danych w możliwie najkrótszym czasie, unikając tym samym opóźnień w kluczowych decyzjach.
Dlaczego warto zbudować architekturę
z Alterdata?
Realizacja end-to-end
Zapewniamy kompleksową obsługę oraz stałą pomoc na każdym etapie cyklu życia architektury danych. Po wdrożeniu wspieramy utrzymanie, rozwój i rozbudowę o nowe funkcje.
Szeroki tech stack
Stosujemy nowoczesne i wydajne technologie, dobierając je tak, by najefektywniej realizowały cele. Pozwala to nam budować systemy idealnie dopasowane do potrzeb.
Zespół profesjonalistów
Nasi inżynierowie i analitycy danych mają wiedzę oraz doświadczenie we wdrożeniach dla różnych sektorów. Do projektów wybieramy specjalistów, którzy rozumieją wymagania branży.
Dopasowane usługi
Tworzymy architekturę w 100% zgodną z Twoimi celami biznesowymi, gotową rozwiązywać Twoje realne problemy. Bierzemy pod uwagę branżę, wielkości firmy, Twoje cele i inne ważne czynniki.
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.
Data team as a service
Otrzymujesz wsparcie dedykowanego zespołu ekspertów, dostępnego zawsze, gdy go potrzebujesz. To także pomoc w rozbudowie Twojej architektury i szkolenie w jej obsłudze.
Zaufaj doświadczonym inżynierom danych
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.
Zmniejszenie kosztów utrzymania danych o 60% dla klienta z branży technologicznej
Nasz klient z branży technologicznej, zmagał się z wyzwaniem zarządzania rosnącą ilością danych i koniecznością optymalizacji procesów analitycznych.
Współpraca obejmowała kompleksową migrację i refaktoryzację niezarządzalnych, nieuporządkowanych procesów danych, które przez lata rosły swobodnie i przekształciły się w dług technologiczny.
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.
Bartosz Szymański
Data Strategy and Customer Relations Director
Twoje dane kryją potencjał. Zapytaj nas, jak go uwolnić.
FAQ
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.
Ile czasu zajmie zaprojektowanie i wdrożenie nowej architektury danych?
Czas realizacji zależy od złożoności projektu. Typowo zaprojektowanie i wdrożenie architektury danych zajmuje od kilku tygodni do kilku miesięcy. Wspólnie ustalimy realistyczny harmonogram.
Czy chmura nie będzie zbyt kosztowna względem moich potrzeb?
Chmura jest skalowalnym rozwiązaniem, które może być bardziej opłacalne niż tradycyjne systemy – głównie ze względu na możliwość doboru zakresu, który obecnie jest potrzebny do obliczeń i realizacji zadań w związku z przechowywaniem lub przetwarzeniem danych. Nasz zespół doradzi optymalne podejście dla Twojej firmy. To co wyróżnia Alterdata to fakt, że elementem spersonalizowanej oferty jest również estymacja kosztów utrzymania takiego rozwiązania.
Jakich technologii będę potrzebował?
Dobierzemy technologie idealnie dopasowane do Twojego przypadku – optymalne pod względem kosztów, wydajności i zgodności z Twoimi wymaganiami, w tym istniejącą infrastrukturą. W większości przypadków rekomendujemy technologie chmurowe, które znacznie lepiej odpowiadają na potrzeby współczesnych rozwiązań analitycznych niż tradycyjne systemy on-premise. Chmura oferuje większą elastyczność, skalowalność i szybkość wdrażania, co przekłada się na efektywność i łatwiejsze zarządzanie danymi.
Czy wdrożona przez Alterdata architektura danych jest skalowalna?
Tak. Stawiamy na skalowalne rozwiązania oparte na platformach chmurowych, co pozwala łatwo zwiększać wydajność wraz z rosnącą liczbą danych i zapytań. Dzięki temu możesz elastycznie dostosowywać system do bieżących potrzeb firmy i płacić wyłącznie za realnie wykorzystane zasoby.
Jak będę mógł zmierzyć efekty nowej architektury danych?
Efekty wdrożenia nowej architektury danych przez Alterdata ocenisz dzięki takim KPI jak wzrost dostępności danych, skrócenie czasu ich przetwarzania oraz poprawa spójności i jakości danych. Zobaczysz też szybszą realizację zapytań analitycznych i większą efektywność zarządzania danymi w całej Twojej organizacji.