Architektura systemu

Oferujemy kompleksowe rozwiązania w zakresie architektury dużych zbiorów danych, dostosowane do potrzeb Twojego biznesu. Specjalizujemy się w projektowaniu i wdrażaniu systemów przetwarzających, analizujących i zarządzających danymi o dużej objętości i złożoności, które tradycyjne bazy danych nie są w stanie obsłużyć.

Projektowanie i implementacja Data Lakes

Tworzenie skalowalnych rozwiązań przechowywania danych, które pomieszczą Twoje dane w różnych formatach. Data Lake to strategia przechowywania danych, w której scentralizowane repozytorium przechowuje wszystkie zorganizowane i nieustrukturyzowane dane Twojej organizacji. Wykorzystuje ono płaską architekturę, która pozwala na przechowywanie surowych danych w dowolnej skali, bez konieczności ich wcześniejszego strukturyzowania. Zamiast z góry definiować schemat i wymagania dotyczące danych, używa się narzędzi do przypisywania unikatowych identyfikatorów i tagów do elementów danych, tak aby kwerenda dotyczyła tylko istotnego podzbioru danych w celu analizy danego zagadnienia biznesowego. Analiza ta może obejmować analizy w czasie rzeczywistym, analizy dużych zbiorów danych (big data), uczenie maszynowe (ML), pulpity nawigacyjne i wizualizacje danych, aby pomóc odkryć wglądy prowadzące do lepszych decyzji.

Rozwiązania przetwarzania wsadowego (Batch Processing) i strumieniowego(Stream Processing)

Optymalizacja procesów biznesowych przez efektywne przetwarzanie dużych zbiorów danych, zarówno zapisanych, jak i napływających w czasie rzeczywistym.

Przetwarzanie wsadowe (Batch Processing) polega na przetwarzaniu dużych zbiorów danych zgromadzonych przez określony czas. Dane te są przechowywane, a następnie przetwarzane jako jeden duży "wsad" w określonym momencie, zazwyczaj według harmonogramu. Jest to podejście najlepiej nadające się do zadań, które nie wymagają natychmiastowych odpowiedzi, takich jak przetwarzanie transakcji po zakończeniu dnia, analiza danych historycznych, czy generowanie raportów. Przetwarzanie wsadowe jest zazwyczaj prostsze do zarządzania, ponieważ operacje są mniej złożone z punktu widzenia przetwarzania pojedynczych rekordów, lecz może to prowadzić do opóźnień w dostępności przetworzonych danych.

Przetwarzanie strumieniowe (Stream Processing) odnosi się do ciągłego przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, praktycznie natychmiast po ich otrzymaniu. W tym modelu, dane są przetwarzane w miarę ich napływania, co umożliwia szybką reakcję na nowe informacje. Jest to szczególnie przydatne w aplikacjach wymagających natychmiastowej analizy i odpowiedzi, jak monitorowanie transakcji finansowych w poszukiwaniu oszustw, przetwarzanie danych z czujników w czasie rzeczywistym, czy zarządzanie strumieniami danych z mediów społecznościowych. Przetwarzanie strumieniowe jest bardziej złożone w implementacji i zarządzaniu, ponieważ wymaga ciągłej obsługi napływających danych. Obydwa podejścia mają swoje miejsce w ekosystemie przetwarzania danych i są często stosowane razem w celu zapewnienia kompleksowego przetwarzania i analizy danych. Wybór między nimi zależy od konkretnych wymagań aplikacji, takich jak potrzeba przetwarzania w czasie rzeczywistym, tolerancja opóźnień, złożoność danych i operacji, a także dostępne zasoby.

Analiza danych i raportowanie

Kluczowe elementy w wykorzystywaniu dużych zbiorów danych, które umożliwiają przekształcenie surowych informacji w praktyczną wiedzę, wspierającą decyzje biznesowe. W naszej ofercie kładziemy szczególny nacisk na zapewnienie kompleksowych narzędzi i usług, które umożliwiają głębokie zrozumienie danych i ich efektywne wykorzystanie.

Zaawansowane narzędzia BI (Business Intelligence): Wykorzystujemy najnowsze narzędzia BI, takie jak Microsoft Power BI czy Tableau, aby zapewnić interaktywne dashboardy, raporty i wizualizacje, które ułatwiają zrozumienie trendów, wzorców i anomalii w danych.

Analiza predykcyjna i uczenie maszynowe: Wdrażamy modele predykcyjne i algorytmy uczenia maszynowego, aby prognozować przyszłe trendy, zachowania klientów oraz optymalizować procesy biznesowe. Nasze rozwiązania pomagają w identyfikacji nowych możliwości i minimalizacji ryzyka.

Optymalizacja i automatyzacja raportowania: Automatyzujemy procesy tworzenia raportów, aby zapewnić szybką i precyzyjną analizę danych. Nasze systemy pozwalają na generowanie raportów na żądanie lub według ustalonego harmonogramu, zapewniając stały dostęp do aktualnych informacji.

Analiza w czasie rzeczywistym: Implementujemy rozwiązania umożliwiające monitorowanie i analizę danych w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla dynamicznych środowisk biznesowych. Pozwala to na szybką reakcję na zmiany i podejmowanie decyzji w oparciu o bieżące dane.

Wsparcie w interpretacji danych: Oferujemy nie tylko narzędzia, ale także wsparcie eksperckie w analizie i interpretacji zgromadzonych danych. Nasz zespół specjalistów pomoże Ci zrozumieć znaczenie danych i jak mogą one wpłynąć na Twoją działalność.

Orkiestracja danych

Automatyzacja przepływów pracy związanych z przetwarzaniem danych, aby zapewnić sprawną i zautomatyzowaną obsługę danych od ich źródeł po miejsca docelowe. Orkiestracja danych odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu złożonymi procesami przetwarzania i integracji danych. Polega na koordynacji zadań przetwarzania danych, automatyzacji przepływów pracy oraz zarządzaniu zależnościami między nimi, co umożliwia efektywne przemieszczanie danych od źródeł do miejsc docelowych. Orkiestracja zapewnia, że dane są aktualne, spójne i dostępne tam, gdzie są potrzebne, przy minimalnym nakładzie manualnej interwencji.

Przykłady narzędzi do orkiestracji danych

Azure Data Factory: Zintegrowane środowisko usług w chmurze do łączenia, przetwarzania i przekształcania danych z różnych źródeł. Umożliwia tworzenie złożonych przepływów ETL (Extract, Transform, Load) i ELT (Extract, Load, Transform), zarządzanie nimi oraz monitorowanie. Azure Data Factory wspiera integrację z wieloma źródłami danych, w tym z bazami danych, magazynami danych, plikami w usługach cloud oraz usługami SaaS.

Apache Airflow: Otwarte oprogramowanie do programowania, harmonogramowania i monitorowania przepływów pracy. Pozwala definiować przepływy pracy jako skierowane grafy acykliczne (DAGs), co ułatwia zrozumienie zależności i sekwencji zadań. Airflow jest szczególnie przydatny w środowiskach, gdzie przetwarzanie danych jest złożone i wymaga wielokrotnych kroków przetwarzania w różnych systemach.

Apache NiFi: Narzędzie zaprojektowane do automatyzacji przepływu danych między systemami. Dzięki graficznemu interfejsowi użytkownika umożliwia łatwą konfigurację przepływów danych, zarządzanie nimi oraz monitorowanie. NiFi jest stosowany do przetwarzania i dystrybucji danych w czasie rzeczywistym, oferując zaawansowane mechanizmy kontroli przepływu danych i zapewniając skalowalność od pojedynczych serwerów do klastrów.

AWS Step Functions: Usługa pozwalająca tworzyć aplikacje z wykorzystaniem mikroserwisów w ekosystemie AWS. Umożliwia koordynację komponentów aplikacji jako serii kroków w postaci maszyny stanów. AWS Step Functions idealnie nadaje się do orkiestracji zadań ETL, mikroserwisów i automatyzacji operacyjnych w środowisku AWS.

Google Cloud Composer: Zintegrowane środowisko zarządzania przepływem pracy oparte na Apache Airflow, dostępne w Google Cloud. Umożliwia tworzenie, harmonogramowanie i monitorowanie przepływów pracy, które integrują usługi w Google Cloud oraz zewnętrzne źródła danych. Cloud Composer jest szczególnie przydatny w środowiskach, które intensywnie korzystają z usług Google Cloud.

Nasze kompetencje w zakresie Transfromacji Danych

Apache Spark: Framework do przetwarzania dużych zbiorów danych w sposób rozproszony, który oferuje szerokie możliwości przetwarzania danych w pamięci, co znacznie przyspiesza operacje transformacji danych. Spark oferuje bogate API w językach Python, Java, Scala, i R, co pozwala na elastyczne przetwarzanie danych, w tym transformacje map-reduce, agregacje, łączenia oraz złożone operacje analityczne.

Python: Biblioteka do analizy danych w Pythonie, która oferuje struktury danych i operacje do manipulacji tabelami i seriami czasowymi. Pandas jest idealny do transformacji danych w skali mniejszej do średniej, gdzie skomplikowane przekształcenia i czyszczenie danych mogą być wykonywane z użyciem prostego i intuicyjnego interfejsu.

Talend: Platforma do integracji danych, która oferuje narzędzia do łatwej transformacji, łączenia i czyszczenia danych z różnych źródeł. Talend umożliwia projektowanie przepływów pracy transformacji danych za pomocą graficznego interfejsu, co ułatwia pracę nawet dla osób nieposiadających głębokiej wiedzy programistycznej.

SQL i bazy danych: Wiele relacyjnych i nierelacyjnych baz danych oferuje zaawansowane funkcje do transformacji danych, takie jak procedury składowane, funkcje użytkownika, zapytania SQL. Umożliwiają one wykonywanie złożonych transformacji danych bezpośrednio w bazie danych, co może przyczynić się do zwiększenia wydajności przez zmniejszenie potrzeby transferu danych.

Informatica PowerCenter: Zaawansowane narzędzie do integracji danych, które umożliwia budowanie złożonych przepływów transformacji danych. Oferuje bogaty zestaw narzędzi do ekstrakcji danych z różnych źródeł, transformacji (w tym transformacji jakości danych i czyszczenia) oraz ładowania do docelowych systemów (ETL).

Dlaczego warto wybrać naszą ofertę:

Doświadczenie

Elastyczność

Optymalizacja kosztów

Wsparcie technologiczne

Bezpieczeństwo i zgodność z przepisami

Szkolenia i konsultacje

BIG DATA