empes

Case study · 2025

Sprawniejsze raportowanie dzięki automatyzacji i uporządkowaniu danych

Zespół operacyjny średniej wielkości firmy co tydzień spędzał godziny na ręcznym składaniu raportów, które w dniu udostępnienia były już nieaktualne. Najpierw uprościliśmy proces, potem go zautomatyzowaliśmy, a raporty aktualizują się dziś same.

Klient
Operacje / usługi B2B
Status
Wdrożone
Usługi
Empes Synthesis, Empes Infrastructure
Zakres
Inżynieria danych, automatyzacja, usprawnienie procesu

Problem

Co tydzień ktoś ręcznie eksportował dane, przenosił je między trzema osobnymi narzędziami i wklejał do wspólnego arkusza. Arkusz często był nieaktualny, a dane w nim zawarte wykluczały się nawzajem. Przygotowanie raportów zajmowało zespołowi kilka godzin tygodniowo, a w chwili udostępnienia były już nieaktualne.

Decyzje zapadały więc na podstawie danych sprzed kilku dni i nikt do końca nie ufał liczbom.

Podejście

Zaczęliśmy od audytu procesu. Rozrysowaliśmy dokładnie, jak dane przechodzą z systemów źródłowych do gotowego raportu, i sprawdziliśmy, gdzie pojawiają się błędy, opóźnienia oraz ręczna praca.

Celem nie była automatyzacja istniejącego procesu, tylko jego przeprojektowanie. Kilka kroków usunęliśmy całkowicie. Resztę przebudowaliśmy wokół czystszego modelu danych i dopiero wtedy cokolwiek zautomatyzowaliśmy.

Cotygodniowy raport przed i poDwie kolumny. Przed: ręczny eksport, kopiowanie i wklejanie między trzema narzędziami, wspólny arkusz, często nieaktualny, i raport sprzed kilku dni. Po: zautomatyzowany pipeline, przebudowany model danych i raport, który aktualizuje się sam, z alertem, gdy coś się zepsuje.PrzedSystemy źródłoweCotygodniowy ręczny eksportKopiuj-wklej między 3 narzędziamiWspólny arkusz, często nieaktualnyRaport, już sprzed kilku dniKilka godzin tygodniowo, a liczbom nikt do końcanie ufał.PoSystemy źródłoweZautomatyzowany pipelinePrzebudowany model danych: jedno źródłoprawdyRaport, który aktualizuje się sam, wformacie, którego używa zespółGdy coś się zepsuje, zespół od razu o tym wie.audyt,usunięcie,przeprojektowanie,potemautomatyzacjaCotygodniowy raport przed i poDwie kolumny. Przed: ręczny eksport, kopiowanie i wklejanie między trzema narzędziami, wspólny arkusz, często nieaktualny, i raport sprzed kilku dni. Po: zautomatyzowany pipeline, przebudowany model danych i raport, który aktualizuje się sam, z alertem, gdy coś się zepsuje.PrzedSystemy źródłoweCotygodniowy ręczny eksportKopiuj-wklej między 3 narzędziamiWspólny arkusz, często nieaktualnyRaport, już sprzed kilku dniKilka godzin tygodniowo, a liczbom nikt do końca nieufał.audyt, usunięcie,przeprojektowanie, potemautomatyzacjaPoSystemy źródłoweZautomatyzowany pipelinePrzebudowany model danych: jedno źródło prawdyRaport, który aktualizuje się sam, w formacie,którego używa zespółGdy coś się zepsuje, zespół od razu o tym wie.
Przeczytaj diagram jako tekst
  1. Przed: Systemy źródłowe, potem Cotygodniowy ręczny eksport, potem Kopiuj-wklej między 3 narzędziami, potem Wspólny arkusz, często nieaktualny, potem Raport, już sprzed kilku dni. Kilka godzin tygodniowo, a liczbom nikt do końca nie ufał.
  2. audyt, usunięcie, przeprojektowanie, potem automatyzacja
  3. Po: Systemy źródłowe, potem Zautomatyzowany pipeline, potem Przebudowany model danych: jedno źródło prawdy, potem Raport, który aktualizuje się sam, w formacie, którego używa zespół. Gdy coś się zepsuje, zespół od razu o tym wie.

Metodę, razem z kalkulatorem zwrotu z inwestycji, opisuje przewodnik Reporting automation: cost, architecture and a worked example (po angielsku).

Wdrożenie

Sześć pakietów prac, po koleiSześć kroków: audyt procesu, przebudowa modelu danych, automatyczny pipeline danych, warstwa raportowa, obsługa błędów i alerty, dokumentacja i przekazanie.Audyt procesucały proces raportowaniarozrysowanyPrzebudowa modelu danychdane źródłowe spójne iwiarygodnePipeline automatyzacjiźródła połączone, ręczne krokiusunięteWarstwa raportowaczytelne wyniki, któreaktualizują się same, wformacie, którego używa zespółObsługa błędów i alertyzespół od razu wie, gdy cośsię zepsujeDokumentacja i przekazaniepełna instrukcja operacyjnadla zespołuSześć pakietów prac, po koleiSześć kroków: audyt procesu, przebudowa modelu danych, automatyczny pipeline danych, warstwa raportowa, obsługa błędów i alerty, dokumentacja i przekazanie.Audyt procesucały proces raportowania rozrysowanyPrzebudowa modelu danychdane źródłowe spójne i wiarygodnePipeline automatyzacjiźródła połączone, ręczne kroki usunięteWarstwa raportowaczytelne wyniki, które aktualizują się same, wformacie, którego używa zespółObsługa błędów i alertyzespół od razu wie, gdy coś się zepsujeDokumentacja i przekazaniepełna instrukcja operacyjna dla zespołu
Przeczytaj diagram jako tekst
  1. Audyt procesu (cały proces raportowania rozrysowany)
  2. Przebudowa modelu danych (dane źródłowe spójne i wiarygodne)
  3. Pipeline automatyzacji (źródła połączone, ręczne kroki usunięte)
  4. Warstwa raportowa (czytelne wyniki, które aktualizują się same, w formacie, którego używa zespół)
  5. Obsługa błędów i alerty (zespół od razu wie, gdy coś się zepsuje)
  6. Dokumentacja i przekazanie (pełna instrukcja operacyjna dla zespołu)
  • Audyt procesu. Pełna mapa procesu raportowania w takiej postaci, w jakiej działał.
  • Przebudowa modelu danych. Dane źródłowe uporządkowane tak, żeby były spójne i wiarygodne.
  • Pipeline automatyzacji. Połączone systemy źródłowe bez ręcznej pracy po drodze.
  • Warstwa raportowa. Czytelne wyniki, które aktualizują się same, w formacie preferowanym przez zespół.
  • Obsługa błędów i alerty. Gdy coś się zepsuje, zespół wie o tym od razu.
  • Dokumentacja i przekazanie. Pełna instrukcja obsługi, dzięki której zespół może sam tym zarządzać.

Efekt

mniej ręcznej pracy w każdym tygodniu (szacunkowo)
4 do 6 h
  • Około 4 do 6 godzin ręcznej pracy tygodniowo mniej.
  • Raporty odświeżają się automatycznie i zawsze zawierają bieżące dane.
  • Lepsza spójność danych i jedno źródło prawdy dla całego zespołu.
  • Zespół odzyskał zaufanie do swoich liczb i zaczął częściej opierać na nich decyzje.

Wnioski

Automatyzacja wadliwego procesu sprawia tylko, że szybciej generuje on błędy. Najpierw uprość, potem buduj. Najcenniejszy krok w projekcie automatyzacji to zrozumienie i uproszczenie procesu, a dopiero potem zbudowanie pipeline’u wokół czegoś, co działa.

Jeśli jeden z Twoich raportów zjada dzień w tygodniu, umów rozmowę i przynieś go ze sobą.

Technologie
Power Automate, Power Flows, Python
Rodzaj
Strategia i wdrożenie
  • data-engineering
  • automation
  • reporting
  • process-audit
  • no-code
  • pipeline
  • operations

Umów 30-minutową rozmowę

Opowiedz nam o jednym procesie. Powiemy, czy automatyzacja coś w nim zmieni i ile pracy by to wymagało.

Umów 30-minutową rozmowę hello@empes.it