Data nejsou exporty. Data jsou produkční systém.
Navrhujeme datové platformy, pipelines a integrace, které dávají firmě spolehlivý základ pro rozhodování, reporting i AI.
Integrace není jen napojení dvou systémů. Musíte vědět: kdo je zdroj pravdy, co se stane při zpoždění, duplicitě nebo výpadku, jak je to auditovatelné a jak verzujete změny. Bez těchto odpovědí máte jen další křehkou trubku, která jednou praskne.
Ruční agregace z více systémů, copy-paste do Excelu. Každý report je jednorázový projekt. Nikdo nevěří číslům, protože se liší zdroj od zdroje.
Data tečou přes CSV, e-maily a sdílené disky. Křehké, neauditovatelné, bez error handlingu. Jedna změna formátu rozbije celý řetězec.
Rozhodování v reálném čase — pricing, fraud detection, zásobování. Batch zpracování nestačí, data zastarávají dřív, než dorazí.
Bez kvalitních, konzistentních a dostupných dat žádná AI. Garbage in, garbage out. Data readiness je prerequisite pro každý ML projekt.
Architektura datové platformy na míru. Zdroje, toky, transformace, úložiště, konzumenti. Jasná mapa, než se napíše první řádek kódu.
Batch i real-time zpracování dat. Apache Kafka, Spark, Airflow, dbt. Spolehlivé, monitorované, idempotentní pipelines.
Validace, profiling, monitoring kvality dat. Automatické alerting na anomálie. Protože špatná data jsou horší než žádná data.
Kdo vlastní data, odkud tečou, kdo je mění. Datový katalog, lineage tracking, přístupová práva. Compliance-ready.
Event-driven architektura, REST, gRPC. API kontrakty, schema registry, circuit breakery. Integrace, které přežijí výpadek protistrany.
Bezpečný přesun dat bez výpadků. Validace kompletnosti, rollback strategie, postupný cutover. Žádné „doufejme, že to projde".
Self-service přístup k datům pro analytiky, data scientisty i ML modely. Datové produkty s jasným kontraktem, SLA a dokumentací.
5 kroků od auditu stávajících dat po provozně zralou datovou platformu. Iterativně, bez big-bang migrací.
Zmapujeme zdroje, toky, kvalitu a vlastnictví dat. Identifikujeme source of truth, duplicity a slepá místa.
Návrh cílové architektury — úložiště, pipelines, integrace, governance model. Blueprint jako živý dokument.
První end-to-end pipeline v produkci. Reálná data, reálný monitoring, reálná hodnota. Typicky 4–6 týdnů.
Rozšíření na další zdroje a konzumenty. Hardening: error handling, retry logika, alerting, DR procesy.
Monitoring, SLA/SLO, on-call procesy. Platforma roste s byznysem — nové zdroje, nové use cases, nové datové produkty.
Začínáme discovery — zmapujeme všechny zdroje, toky a vlastnictví dat. Identifikujeme source of truth pro klíčové entity (zákazník, produkt, objednávka). Pak navrhneme cílovou architekturu a začneme první MVP pipeline na nejvíc bolavém use case.
Záleží na kontextu. ETL (transform before load) je vhodný, když potřebujete data vyčistit před uložením — typicky pro regulovaná prostředí. ELT (load then transform) je efektivnější s moderními data warehouses jako Snowflake nebo Databricks, kde transformace běží přímo v cílovém systému. Většina projektů dnes směřuje k ELT, ale často kombinujeme oboje.
Automatizovaně. Definujeme quality rules (completeness, uniqueness, freshness, consistency), nasadíme profiling a monitoring. Anomálie detekujeme v reálném čase a alertujeme. Kvalitu měříme data quality score a sledujeme trendy — ne jednorázový audit, ale kontinuální proces.
Ano. Stavíme na Apache Kafka, Spark Streaming a event-driven architektuře. Real-time pipelines pro fraud detection, pricing, IoT telemetrii, live dashboardy. Ale upřímně — ne vše potřebuje real-time. Pomůžeme vám rozlišit, kde real-time přináší hodnotu a kde stačí near-real-time nebo batch.
Datová platforma je prerequisite pro AI. Dodáváme feature stores, tréninkové datasety, inference pipelines. Data jsou čistá, verzovaná a dostupná přes API. Naši AI specialisté pak staví modely na solidním datovém základu — ne na CSV souborech ze sdíleného disku.
Typicky 4–6 týdnů od discovery po první pipeline v produkci. Zahrnuje audit zdrojů, návrh architektury, implementaci, monitoring a dokumentaci. Celá platforma roste iterativně — každý sprint přidává další zdroje a use cases.
Oboje, nebo hybrid. Pracujeme s Azure (Data Factory, Synapse), AWS (Glue, Redshift) i on-prem stackem (Kafka, Airflow, PostgreSQL). Rozhodnutí závisí na regulacích, latenci, existující infrastruktuře a nákladech. Pomůžeme vybrat — a umíme i migraci mezi prostředími.
Ozvěte se nám. Projdeme vaše datové zdroje, identifikujeme slabá místa a navrhneme cestu k datové platformě, která drží.
Kontaktujte nás