Do czego to służy
Dashboardy, agenci AI i automatyzacje są tylko tak dobre, jak dane, na których bazują. Kiedy ta warstwa to zbiór jednorazowych pipeline’ów, każde nowe źródło jest osobnym projektem, a liczbom nikt do końca nie ufa.
Co budujemy
- Inżynieria danych. Pobieranie, modelowanie i transformacja danych pod kontrolą wersji i z testami: dbt, SQL i Python w hurtowni danych, takiej jak Amazon Redshift.
- Inżynieria chmurowa. Infrastruktura jako kod (AWS CDK), przetwarzanie w kontenerach na Kubernetesie i orkiestracja w narzędziach takich jak Argo Workflows.
- Integracja systemów. Standardowe punkty wejścia (API, SFTP, JDBC), dzięki którym źródła takie jak CRM, ERP i bazy badawcze trafiają do systemu w ten sam sposób.
- Transformacja cyfrowa. Fundament techniczny, od którego zależy szersza zmiana, zbudowany tak, żeby dało się go rozbudowywać, a nie wymieniać.
Jak podchodzimy do skali
Skala to nie tylko większe serwery, ale przede wszystkim lepsze abstrakcje. Wolimy jeden framework konfigurowany dla każdego źródła niż wiele ręcznie pisanych pipeline’ów.
Przykłady wdrożeń
Case study wdrożenia korporacyjnej infrastruktury danych: zbudowaliśmy dla globalnej firmy farmaceutycznej framework do pobierania danych sterowany metadanymi. Obsługuje on ponad 300 źródeł oraz przeszło 70 TB danych, a czas podłączania nowego źródła skrócił z tygodni do dni. Architekturę wyjaśnia przewodnik Data ingestion at scale (po angielsku).
