Projektujemy i wdrażamy nowoczesne hurtownie danych oraz architektury Data Lakehouse w oparciu o technologie Microsoft Azure i Microsoft Fabric. W realizowanych projektach wykorzystujemy nasz autorski standard Data Engineering - framework ABIS.
Hurtownia danych (Data Warehouse) to centralne repozytorium danych wspierające raportowanie, analizę oraz podejmowanie decyzji biznesowych. Integruje informacje pochodzące z wielu systemów źródłowych, porządkuje je według wspólnych reguł biznesowych i udostępnia spójne, ustandaryzowane dane w jednym miejscu.
ERP, CRM, MES, WMS, system finansowy i pliki Excel mogą zawierać różne fragmenty tej samej historii biznesowej. Hurtownia integruje je w kontrolowany model, dzięki czemu sprzedaż, marża, klient, produkt czy OEE mogą posiadać jednoznaczną definicję.
W większej organizacji Power BI nie powinien za każdym razem samodzielnie pobierać I przetwarzać danych. Logika biznesowa jest utrzymywana centralnie, a raporty korzystają z przygotowanych danych I pełnią rolę warstwy konsumpcyjnej.
Problem zwykle nie zaczyna się od braku dashboardów. Zaczyna się wtedy, gdy organizacja nie potrafi szybko ustalić, która wersja danych jest właściwa.
ERP, CRM, MES, WMS, Excel i aplikacje biznesowe nie tworzą wspólnego obrazu biznesu.
Analitycy eksportują dane, łączą pliki i odtwarzają ten sam proces manualnie.
Sprzedaż, controlling i operacje korzystają z różnych definicji tych samych miar.
Każdy raport posiada różne połączenia, transformacje i logikę.
System źródłowy pokazuje stan bieżący, ale trudno odtworzyć zmiany.
Modele i agenci potrzebują spójnych, dobrze opisanych danych.
Nowe spółki, zakłady, kraje i systemy zwiększają złożoność integracji.
Problemem przestaje być brak raportów, a staje się nim brak wspólnej i wiarygodnej warstwy danych.
Nowoczesna architektura danych rozdziela pozyskiwanie, przechowywanie, tranformacje, model biznesowy I konsumpcje danych. Dzięki temu platforme można rozwijać bez powielania logiki w poszczególnych raportach.
SAP, Dynamics, ERP, CRM, MES, WMS, SQL, API, pliki, SharePoint czy IoT. Integracja może wykorzystywać Data Factory, Fabric Pipelines i komponenty ABIS.
W zależności od potrzeb wykorzystujemy architekturę Lakehouse, Warehouse lub Data Lake, a także rozwiązania hybrydowe i lokalne.
Dane biznesowe mogą być udostępniane do Power BI, Power Apps, Excela, API oraz rozwiązań Data Sciene i AI zapewniając wspólne miary I definicje KPI.
Warehouse sprawdza się szczególnie dobrze w scenariuszach relacyjnego BI, modelach gwiazdy oraz środowiskach, w których głównym językiem pracy jest SQL. Lakehouse łączy elastyczność i skalowalność Data Lake z możliwością analizy danych strukturalnych, oferując jednocześnie integrację z Apache Spark oraz narzędziami Data Engineering, Data Science i AI.
Microsoft Fabric wspiera oba podejścia. Data Warehouse zapewnia relacyjne środowisko analityczne działające na wspólnej warstwie danych Fabric, natomiast Data Lakehouse umożliwia przechowywanie i przetwarzanie zarówno danych strukturalnych, jak i niestrukturalnych, z wykorzystaniem Spark oraz SQL.
Źródła: Microsoft Fabric Data Warehouse · Fabric Lakehouse.
Projekt nie powinien zaczynać się od wyboru modnej technologii. Najpierw definiujemy skalę, źródła, sposób wykorzystania danych, bezpieczeństwo i istniejący ekosystem IT.
Zintegrowana platforma SaaS łącząca Data Factory, Data Engineering, Warehouse, Lakehouse, Real-Time Intelligence i Power BI. OneLake pełni rolę wspólnej logicznej warstwy danych.
Duża elastyczność architektury: integracja, storage, bazy danych, Data Factory. Bezpieczeństwo i infrastruktura dostosowana do potrzeb.
Platforma dostosowana do zaawansowanych operacji na danych i przetwarzania dużych wolumenów danych w oparciu o silnik Apache Spark. Łączy inżynierię danych, Data Science oraz AI w jednym środowisku
Profesjonalne wdrożenie zaczyna się od problemu biznesowego i źródeł danych, a nie od tworzenia tabel. Docelowa platforma powinna obejmować integrację, historię, jakość danych, model biznesowy, bezpieczeństwo, monitoring i proces wdrażania zmian.
Wdrożenie hurtowni danych zaczyna się od zrozumienia potrzeb biznesowych. Określamy, jakie procesy mają być analizowane, jakie KPI są najważniejsze oraz kto i w jaki sposób będzie korzystał z danych. Na tym etapie definiujemy również zakres projektu, priorytety oraz oczekiwane efekty biznesowe. Dzięki temu architektura i technologia wynikają z rzeczywistych potrzeb organizacji, a nie odwrotnie.
Następnie analizujemy dostępne źródła: systemy ERP i CRM, bazy SQL, pliki Excel, SharePoint, API, systemy produkcyjne czy aplikacje zewnętrzne. Oceniamy jakość i kompletność danych, ich wolumen, częstotliwość zmian oraz możliwości techniczne integracji. Sprawdzamy także, gdzie występują duplikaty, niespójności lub braki, które trzeba uwzględnić w dalszych etapach projektu.
Na podstawie wymagań projektujemy docelową architekturę platformy danych. W ekosystemie Microsoft może ona wykorzystywać przede wszystkim Microsoft Fabric, OneLake, Fabric Warehouse lub Lakehouse, a w bardziej rozbudowanych środowiskach również usługi Azure. Określamy sposób przechowywania danych, podział na warstwy, obsługę historii oraz środowiska DEV, TEST i PROD. Architektura powinna być skalowalna i umożliwiać łatwe dodawanie kolejnych źródeł oraz zastosowań.
Kolejny etap to budowa automatycznych procesów pobierania i przetwarzania danych. W zależności od architektury stosujemy podejście ETL lub ELT, wykorzystując m.in. Fabric Data Factory, Dataflows, Azure Data Factory, SQL czy notebooki. Dane są oczyszczane, standaryzowane i łączone, a procesy integracyjne wyposażane w monitoring oraz obsługę błędów. W Antdata wykorzystujemy również ABIS, nasze podejście do standaryzacji i przyspieszania integracji kolejnych źródeł danych.
Dane pochodzące z różnych systemów trzeba przekształcić w jeden spójny model biznesowy. Ujednolicamy więc takie obiekty jak klient, produkt, lokalizacja czy kalendarz oraz definiujemy wspólne reguły obliczania KPI. Następnie budujemy warstwę semantyczną, często opartą na Power BI Semantic Models, która zapewnia użytkownikom jedną, kontrolowaną wersję informacji niezależnie od raportu czy działu.
Gotowa platforma danych staje się wspólnym źródłem informacji dla różnych zastosowań. Najczęściej dane wykorzystujemy w Power BI do raportowania i analityki, ale mogą one również zasilać Power Apps, Power Automate, Copilot oraz rozwiązania AI. Dzięki temu ta sama uporządkowana warstwa danych może obsługiwać raporty zarządcze, procesy operacyjne, aplikacje biznesowe oraz nowe scenariusze wykorzystujące sztuczną inteligencję.
Hurtownia danych wymaga ciągłego zarządzania również po jej uruchomieniu. Definiujemy role i uprawnienia, monitorujemy procesy zasilania oraz jakość danych i kontrolujemy sposób wprowadzania zmian. W środowisku Microsoft wykorzystujemy m.in. mechanizmy Microsoft Fabric, Power BI, Microsoft Entra ID, Purview oraz Azure DevOps. CI/CD i rozdzielenie środowisk DEV/TEST/PROD pozwalają rozwijać platformę bezpiecznie i bez zakłócania działania rozwiązań produkcyjnych.
Profesjonalne wdrożenie hurtowni danych to nie tylko zbudowanie miejsca do przechowywania informacji. To stworzenie spójnej platformy danych, która łączy źródła, porządkuje definicje biznesowe i dostarcza wiarygodne dane do Power BI, aplikacji, automatyzacji i AI.
ABIS (Antdata Business Intelligence Standard) to zestaw narzędzi stworzonych w Antdata w celu standaryzacji i przyspieszenia wdrożeń hurtowni danych oraz data lakehouse. Framework automatyzuje powtarzalne elementy procesów ETL i ogranicza prace ad-hoc.
Centralna kontrola harmonogramów zadań i zależności procesów.
by Antdata
ABISBiblioteka obsługująca procesy ETL według reguł i konfiguracji przechowywanej w metadanych.
Konfiguracje źródeł, struktury tabel, skrypty SQL oraz logi operacji.
Przetwarzanie rozproszone i obsługa środowisk lokalnych oraz chmurowych, w tym Azure Databricks i Microsoft Fabric.
Pierwszy działający data product lub pilotaż można zbudować w ciągu kilku tygodni. Pełna platforma danych jest zwykle rozwijana iteracyjnie.
| Typ projektu | Orientacyjny czas |
|---|---|
| POC / data product | 3-6 tygodni |
| Mała hurtownia | 1-3 miesiące |
| Średnia hurtownia | 3-6 miesięcy |
| Duża platforma | 6-12+ miesięcy |
| Enterprise | rozwój ciągły |
Koszt uzależniony jest od liczby i rodzaju źródeł danych, złożoności integracji oraz zakresu przetwarzania. Dodatkowym czynnikiem jest jakość I struktura danych, zakres danych historycznych oraz wymagania dotyczące wydajności.
Widełki mają charakter informacyjny i nie stanowią cennika ani oferty Antdata.
Projekty AI często ujawniają problem, który wcześniej był mniej widoczny: dane są rozproszone, niespójne lub pozbawione kontekstu biznesowego. Model może być tylko tak użyteczny, jak dane, z których korzysta.
Platforma danych powinna zapewniać spójne źródło danych dla raportowania, analityki, Data Science oraz rozwiązań AI.
Antdata jest oficjalnym partnerem Microsoft i resellerem CSP. Firma publicznie opisuje projekty realizowane globalnie oraz kompetencje obejmujące Microsoft Fabric, Azure, Power BI, Data Engineering, Power Platform, IoT i AI.
W projektach hurtowni danych wyróżnikiem jest ABIS – autorski framework i standard technologiczny zespołu Data Engineering.
Źródła: Antdata – O nas · Microsoft Fabric · Architektura danych Azure.
Poniższe karty pokazują przykładowe architektury projektowe.
Manufacturing
Wiele zakładów, SAP HANA jako główne źródło danych, integracja z systemami produkcyjnymi i IoT.
Finance
Wiele źródeł danych, rozproszone procesy, Unit4 jako system ERP.
Porozmawiaj z zespołem Antdata o źródłach danych, architekturze, Microsoft Fabric/Azure i pierwszym data product.