Data engineering și analiză de date
Toate datele firmei într-un singur loc, curate și gata pentru rapoarte, prognoze și AI.
ERP, magazin online, CRM, platforme de marketing, senzori IoT — construim pipeline-urile, warehouse-ul și dashboard-urile și le rulăm pe cloud-ul nostru sau pe al vostru.
DATA ENGINEERING
O singură sursă de adevăr în loc de zece exporturi.
Pipeline-uri care mută datele sigur, un warehouse construit pentru întrebări și dashboard-uri pe care oamenii chiar le deschid.
În majoritatea firmelor datele există deja, doar că sunt împrăștiate. Comenzile stau în magazinul online, facturile și stocul în ERP, lead-urile în CRM, bugetul de reclame în Google Ads și Meta, citirile utilajelor într-o platformă IoT. Ca să răspunzi la o întrebare simplă precum „cât am câștigat de fapt pe client trimestrul trecut, după retururi și costuri de marketing”, cineva exportă cinci fișiere și pierde o zi într-un spreadsheet. Cifrele rareori se potrivesc între departamente și nimeni nu are încredere deplină în ele.
Construim stratul care rezolvă asta: pipeline-uri automate care colectează datele din fiecare sistem, un warehouse în care sunt curățate, unite și păstrate cu istoric complet și dashboard-uri deasupra. Echipa noastră scrie software de producție din 2013, inclusiv integrări pentru ERP-uri și magazine online, așa că știm unde datele sursă tind să fie dezordonate. Aceeași fundație alimentează apoi process mining, machine learning și asistenți AI care răspund din datele voastre.
Pipeline-uri și integrare
Job-uri ETL și ELT care extrag date din API-uri, baze de date, fișiere și fluxuri de evenimente, programat sau aproape în timp real. Încărcări incrementale, reîncercări și alerte, ca o sincronizare eșuată să fie observată în câteva minute, nu la final de lună.
Warehouse și calitatea datelor
Un data warehouse sau lakehouse dimensionat pe volumul vostru: PostgreSQL pentru volume moderate, ClickHouse pentru miliarde de rânduri, DuckDB și Parquet pentru stocare analitică ieftină. Verificări automate prind duplicatele, golurile și valorile care brusc arată greșit.
Dashboard-uri, prognoze și date pentru AI
Dashboard-uri în Metabase, Power BI sau Grafana, cu indicatori definiți o singură dată și folosiți peste tot. Pe aceleași date: prognoze de cerere și cash-flow, feature-uri pentru modele de machine learning și documente pregătite pentru căutare de către AI.- Inventarul surselor de date și harta fluxurilor actuale
- Conectori pentru ERP, e-commerce, CRM, marketing și IoT
- Pipeline-uri ETL/ELT programate și aproape în timp real
- Data warehouse sau lakehouse cu istoric complet
- Modele SQL testate, cu o singură definiție per indicator
- Verificări automate de calitate a datelor și alerte
- Dashboard-uri pentru management, vânzări, operațiuni și financiar
- Prognoze și feature-uri pentru machine learning
- Date și documente pregătite pentru AI și RAG
- Găzduire, backup și monitorizare pe cloud-ul nostru sau al vostru
CUM LUCRĂM
De la exporturi împrăștiate la cifre de încredere
Pornim de la întrebările care contează, livrăm devreme ceva util, apoi extindem.
Întrebări și surse
Stăm de vorbă cu oamenii care au nevoie de cifre și notăm deciziile pe care le iau. Apoi identificăm ce sisteme dețin datele, cum pot fi accesate și cine răspunde de ele.
Propunere de arhitectură
O propunere scrisă și scurtă: motorul de stocare, uneltele pentru pipeline-uri, frecvența de actualizare, locul de găzduire, regulile de acces și o estimare. Dimensionată după volumul vostru de date, nu după modă.
Primele pipeline-uri
Conectăm întâi cele două sau trei surse cele mai importante și încărcăm istoricul lor, cu verificări de calitate din prima zi. De obicei e vorba de ERP sau magazin plus încă un sistem.
Modele și indicatori
Tabelele brute devin modele curate și documentate: clienți, comenzi, produse, marje. Fiecare indicator primește o singură definiție agreată, ca vânzările și financiarul să vadă în sfârșit aceeași cifră.
Dashboard-uri și predare
Construim primele dashboard-uri împreună cu oamenii care le vor folosi, apoi documentăm totul și instruim echipa să exploreze singură datele.
Operare și extindere
Monitorizăm pipeline-urile, adăugăm surse noi pe măsură ce afacerea se schimbă și construim mai departe: prognoze, modele de machine learning, asistenți AI. Colaborarea poate fi cu scop fix sau bazată pe valoare.TEHNOLOGII ȘI RISCURI
Unelte verificate, fără surprize. Grijă la datele voastre.
Alegem cel mai simplu set de tehnologii care face față volumului vostru. Multor firme le ajung PostgreSQL și câteva modele SQL bine scrise. Când datele cresc la sute de milioane de rânduri, cum ar fi clickstream, citiri de senzori sau linii detaliate de comandă, folosim ClickHouse sau un lakehouse pe fișiere Parquet interogate cu DuckDB. Pipeline-urile sunt scrise în Python și SQL și orchestrate cu unelte precum Airflow sau Dagster; dashboard-urile rulează în Metabase, Grafana sau Power BI, dacă firma îl folosește deja. Pentru sisteme care au nevoie de sincronizare în ambele sensuri, nu doar de raportare, vedeți integrarea ERP.
Riscurile pe care le urmărim sunt cele obișnuite: sisteme sursă încetinite de extrageri grele, schimbări tăcute de schemă care strică rapoartele, date personale copiate unde nu trebuie și dashboard-uri care nu se potrivesc cu contabilitatea. Citim din replici sau în afara orelor de vârf, validăm schema la fiecare încărcare, mascăm sau excludem implicit datele personale și reconciliem totalurile importante cu sursa. Totul poate rula pe cloud-ul și rețeaua noastră din România (AS56951), pe servere GPU când antrenăm modele, sau integral în infrastructura voastră; pentru date sensibile vedeți AI privat.
ÎNTREBĂRI FRECVENTE
Întrebări pe care le auzim des
Avem nevoie de un data warehouse sau ne ajung câteva rapoarte?
Dacă întrebările voastre țin de un singur sistem, rapoartele lui sunt adesea suficiente. Un warehouse merită când răspunsurile au nevoie de date din două sau mai multe sisteme, când contează istoricul (ERP-ul păstrează doar starea curentă) sau când exporturi și foi de calcul sunt lipite manual în fiecare săptămână. Vă spunem sincer în ce situație sunteți.
Din ce sisteme puteți extrage date?
Orice are API, o bază de date pe care o putem citi, exporturi de fișiere sau o coadă de mesaje: ERP-uri și programe de contabilitate, Magento, WooCommerce și alte magazine, CRM-uri, Google Ads, Meta și GA4, procesatori de plăți, gateway-uri IoT și brokeri MQTT. Pentru sisteme vechi fără API citim din replici ale bazei de date sau din exporturi programate.
Unde sunt stocate datele și cine are acces la ele?
Unde decideți voi: pe cloud-ul nostru din România, pe serverele voastre sau în contul vostru de cloud existent. Accesul se face pe roluri, datele personale pot fi mascate sau excluse complet din analiză, iar fiecare pipeline este documentat, ca să știți exact ce date circulă și unde.
Vom rămâne legați de uneltele voastre?
Nu. Preferăm formate deschise și componente open-source precum PostgreSQL, ClickHouse, Parquet și modele SQL în stil dbt. Codul stă în repository-ul vostru, iar warehouse-ul poate fi operat ulterior de echipa voastră sau de alt furnizor.
Cum se leagă asta de proiectele AI?
Cele mai multe proiecte AI se blochează la date, nu la modele. Un warehouse curat și documentat este baza pentru prognoze, feature-uri de machine learning și asistenți care răspund din documentele și cifrele voastre. Pregătim întâi acest strat, ca proiectele AI care urmează să aibă o fundație solidă.
Date peste tot, răspunsuri nicăieri? Vorbește cu un inginer.
Spune-ne ce sisteme folosiți și la ce întrebări nu puteți răspunde azi. Îți spunem sincer ce e nevoie ca să ajungeți acolo.