Izrada tokova podataka
Izrađujemo tokove podataka koji prenose podatke iz vaših operativnih sistema u skladišta podataka, izvještaje i AI funkcije, po rasporedu i s provjerama kvaliteta usput. Vaši timovi prestaju usklađivati brojke koje se ne slažu i počinju vjerovati dashboardima na osnovu kojih odlučuju.
Šta je to i kada odgovara.
Izrada tokova podataka obuhvata preuzimanje podataka iz izvornih sistema, pretvaranje u ujednačene modele i upis tamo gdje su potrebni, bilo da je to Snowflake, BigQuery, Postgres ili vektorski indeks za AI pretragu. Za zakazane poslove izrađujemo batch tokove u alatu Airflow, a tokove događaja u alatu Kafka kada podaci moraju stići za nekoliko sekundi. Testovi, provjere svježine i porijeklo podataka dio su svakog toka, pa se problemi pokažu prije nego što stignu do izvještaja.
Tokovi podataka se isplate kada se brojke ručno slažu u tabelama, kada se odjeli ne slažu oko osnovnih podataka ili kada želite AI funkcije kojima trebaju čisti, aktuelni podaci kompanije. Gotovi servisi s konektorima dobro rade sa standardnim SaaS izvorima i koristimo ih gdje odgovaraju. Tokovi po mjeri važni su za interne sisteme, složene transformacije i slučajeve kada podaci moraju ostati u vašem okruženju.
Šta izrađujemo.
ETL i ELT tokovi
Zakazani prenosi iz ERP, CRM, finansijskih i produktnih baza u vaše skladište podataka, s ponovnim pokušajima i upozorenjima kada izvor zakaže.
Modeli skladišta podataka
Jasni, dokumentovani modeli podataka za prihode, klijente, operativu i finansije, iz kojih crpe svi izvještaji.
Tokovi događaja
Kafka tokovi koji prenose narudžbe, promjene statusa i podatke sa senzora između sistema gotovo u realnom vremenu.
Provjere kvaliteta podataka
Automatski testovi potpunosti, duplikata, svježine i raspona vrijednosti, s upozorenjima koja stižu pravoj osobi.
Podaci za AI funkcije
Tokovi koji čiste dokumente i zapise, dijele ih na dijelove i pretvaraju u embeddinge za vektorsku pretragu, usklađeno s promjenama u izvoru.
Kako teče rad.
- 01
Pregled izvora i potreba
Popišemo pitanja na koja poslovanje treba odgovore, sisteme u kojima su podaci i probleme s kvalitetom koji su već poznati.
- 02
Dizajn modela podataka
Dogovaramo definicije glavnih pokazatelja i entiteta i za svaki izvor biramo batch, streaming ili kombinaciju.
- 03
Izrada i provjera
Tokove izrađujemo s testovima i poredimo s postojećim izvještajima dok se brojke ne poklope.
- 04
Rad i proširenje
Praćenje, upozorenja i uputstva za rad kreću zajedno s tokovima, a nove izvore dodajemo kako ih poslovanje traži.
Tehnologije.
Sve tehnologijeZa dalje čitanje.
Česta pitanja.
ELT, gdje se sirovi podaci prvo učitaju pa transformišu unutar skladišta, odgovara većini modernih skladišta u cloudu i čuva historiju podataka. ETL i dalje ima smisla kada se podaci moraju očistiti ili anonimizovati prije nego što napuste izvorno okruženje. Mnogi sistemi koriste oboje.
Snowflake i BigQuery odgovaraju većim analitičkim opterećenjima, a Postgres je za srednje velike kompanije često dovoljan i drži troškove predvidivim. Izbor zasnivamo na obimu podataka, postojećim ugovorima s cloud dobavljačima i znanju vašeg tima.
Svaki tok ima automatske testove, provjere svježine, ponovne pokušaje i upozorenja, a radi iz koda pod kontrolom verzija, uz CI. Kada nešto zakaže, prava osoba to sazna prije nego što neko otvori zastarjeli dashboard.
Tokovi podataka drže dokumente i zapise čistim, bez duplikata i aktuelnim u spremištima iz kojih čitaju pretraga i agenti, a prava pristupa prenose se iz izvora. AI funkcije su dobre onoliko koliko su dobri podaci iza njih.