Core Data Platform & Integrace
Data nejsou exporty. Data jsou produkční systém.
Navrhujeme datové platformy, pipelines a integrace, které dávají firmě spolehlivý základ pro rozhodování, reporting i AI.
Data Blueprint
Architektura datové platformy na míru. Zdroje, toky, transformace, úložiště, konzumenti.
ETL/ELT Pipelines
Spolehlivé datové pipeline s monitoringem, error handling a automatickým recovery.
Real-time Streaming
Apache Kafka, event-driven integrace. Data v reálném čase — pricing, fraud, zásobování.
Data Quality & Governance
Automatická validace, data contracts, lineage. Víte kde data vznikla a komu patří.
Systémová integrace
REST API, gRPC, message brokery. Propojení ERP, CRM, e-shopu a dalších systémů.
Self-service Analytics
Power BI, Grafana, data catalog. Týmy si berou data samy, bez IT tiketu.
Source of Truth
Jeden autoritativní zdroj dat pro každou entitu (zákazník, produkt, objednávka). Bez definovaného source of truth máte jen další křehkou trubku, která jednou praskne.
- ✓ Definovaný source of truth pro klíčové entity
- ✓ Data quality metriky (completeness, consistency)
- ✓ Automatizované pipeline (žádné ruční CSV)
- ✓ Data lineage — víte odkud data přišla
Kdy potřebujete datovou platformu¶
Typické situace¶
- Reporting trvá dny — Ruční agregace z více systémů, copy-paste do Excelu. Nikdo nevěří číslům.
- Ruční exporty místo integrací — CSV, e-maily, sdílené disky. Křehké, neauditovatelné.
- Potřeba real-time dat — Rozhodování v reálném čase, batch zpracování nestačí.
- AI vyžaduje data readiness — Bez kvalitních dat žádný model nepomůže.
Data Platform Blueprint¶
5 kroků od auditu po provozně zralou datovou platformu:
- Discovery & audit — Zmapujeme zdroje, toky, kvalitu a vlastnictví dat.
- Architektura & design — Medallion architektura (Bronze → Silver → Gold), technology selection.
- MVP pipeline — První end-to-end pipeline v produkci. Reálná data, reálný monitoring. Typicky 4–6 týdnů.
- Škálování & hardening — Rozšíření na další zdroje, performance tuning, governance.
- Self-service & provoz — Data catalog, self-service analytics, 24/7 monitoring.
Stack¶
PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, Apache Kafka, Spark, Airflow, dbt, Snowflake, Databricks, Azure Data Factory, AWS Glue, Power BI, Grafana, Python, REST API, gRPC.
Časté otázky
Začínáme discovery — zmapujeme zdroje, toky a vlastnictví dat. Identifikujeme source of truth pro klíčové entity. Pak navrhneme architekturu a začneme MVP pipeline na nejvíc bolavém use case.
Záleží na kontextu. ETL je vhodný pro regulovaná prostředí. ELT je efektivnější s moderními warehouses jako Snowflake nebo Databricks, kde transformace běží až po uložení.
Discovery a blueprint: 2-4 týdny. MVP pipeline: 4-6 týdnů. Plná platforma: 3-6 měsíců. Cena závisí na počtu zdrojů a komplexitě transformací.
Ano. Apache Kafka, Spark Streaming, Flink. Zpracováváme real-time data pro pricing, fraud detection, zásobování i IoT telemetrii.