DataFlow łączy dane z systemów firmy w uporządkowane źródło do raportowania. Pokazuje, skąd pochodzą dane, jak zależą od siebie modele i według jakiej logiki powstają kolumny. Zespół podłącza źródła, sprawdza wynik, publikuje zmiany i obserwuje uruchomienia w jednej aplikacji.
Więcej niż zwykły ETL. Jeśli nie masz jeszcze narzędzia do przygotowania danych, DataFlow zbuduje je od podstaw. Jeśli używasz już ETL, Alteryx, KNIME albo skryptów, pokazuje, co można zrobić lepiej: jawna logika w SQL i dbt, pochodzenie danych, testy i asystent AI zamiast procesów znanych jednej osobie.
DataFlow odpowiada na trzy częste punkty wyjścia: raporty składane z arkuszy, procesy utrzymywane w narzędziu desktopowym oraz samodzielnie złożony stos danych zależny od jednej osoby.
| Objaw | Co to kosztuje firmę |
|---|---|
| Raporty z różnych systemów nie zgadzają się | Spotkania o tym, która liczba jest prawdziwa, zamiast o tym, co z niej wynika. |
| Analityk większość czasu przygotowuje dane | Specjalistyczne kompetencje są zużywane na pobieranie, kopiowanie i czyszczenie danych. |
| Proces rozumie jedna osoba | Urlop, choroba lub odejście pracownika tworzą ryzyko operacyjne. |
| Zmiana w API źródła psuje raport | Błąd może pozostać niezauważony, dopóki ktoś nie zakwestionuje wyniku. |
| Nie wiadomo, skąd wzięła się wartość | Zespół traci zaufanie do danych i wraca do decyzji podejmowanych na wyczucie. |
| Licencje narzędzia ETL są przypisane do stanowisk | Koszt rośnie z każdą osobą, która ma pracować na danych. |
Platforma rozwiązuje problem drogi danych do raportowania, jej czytelności i utrzymania. Nie zastępuje każdego narzędzia związanego z danymi.
Jeśli wszystkie potrzebne dane są w jednym systemie, a jego raporty wystarczają, dodatkowa platforma nie jest potrzebna. Narzędzie nie zastąpi też uzgodnienia definicji biznesowych ani gotowości zespołu do zmiany sposobu pracy.
Wspólny punkt odniesienia do raportowania, droga od wyniku do źródła oraz licencja za instancję zamiast opłat rosnących z wolumenem lub liczbą użytkowników.
Instalacja w infrastrukturze organizacji lub hosting po stronie Astrafox, firmowe logowanie, role, uprawnienia i historia definicji w repozytorium.
Gotowe konektory, wspólna aplikacja, dokumentacja powstająca podczas pracy oraz wdrożenie przygotowujące zespół do dalszego rozwoju.
Inżynier danych buduje integracje i modele, sprawdza dane oraz publikuje zmiany. Analityk BI korzysta z katalogu, opisów kolumn, pochodzenia danych i wizualnej analizy SQL. Administrator zarządza przestrzeniami roboczymi, użytkownikami, rolami, poświadczeniami, integracjami i licencją. Odbiorca biznesowy pracuje nadal w Power BI, Tableau, Excelu lub innym narzędziu podłączonym do hurtowni.
DataFlow pobiera dane do hurtowni klienta, przetwarza je według jawnej logiki i udostępnia gotowe modele do raportów. Asystent AI zna katalog, modele, zależności i historię uruchomień: wyjaśnia istniejące przepływy, przygotowuje propozycje zmian i pomaga znaleźć przyczynę błędu.
Powtarzalny proces zamiast ręcznej pracy, wersjonowaną logikę, testy przed publikacją, uporządkowane dane do Power BI, Tableau, Excela lub innego narzędzia oraz odpowiedź na pytanie „skąd wzięła się ta liczba?”.
Hurtownia danych pozostaje po stronie klienta. Platformę uruchamiamy w infrastrukturze organizacji albo hostujemy po stronie Astrafox.
Jedna licencja za instancję — niezależnie od wolumenu danych, liczby źródeł i użytkowników. Silniki wykonawcze nie wymagają osobnych opłat licencyjnych.
Zakres zależy od typów źródeł, jakości połączeń i odtworzenia procesów z Alteryx, KNIME lub skryptów.
Klient rozlicza hurtownię ze swoim dostawcą oraz infrastrukturę, jeśli platforma działa w jego środowisku.
Klient wybiera dostawcę modeli i płaci mu bezpośrednio. Astrafox nie odsprzedaje zużycia i nie dolicza marży.
Na zakres wpływają liczba środowisk, SSO, sieć i wymagania bezpieczeństwa.
Obejmują konfigurację, testy porównawcze, szkolenie, przekazanie wiedzy i dalszą opiekę.
Przenośność: logika biznesowa jest zapisana w SQL i dbt, konfiguracja ma historię w repozytorium, a dane pozostają w hurtowni klienta.
Szczegóły komponentów, modeli AI, logowania, sieci, licencji offline, publikacji zmian i zabezpieczeń opisujemy osobno.
Architektura i bezpieczeństwo →Opisz jeden raport lub proces danych, jego źródła, obecną technologię i oczekiwany wariant uruchomienia. W pierwszej rozmowie ustalamy też sposób weryfikacji wyniku i zakres migracji. Na tej podstawie przygotujemy plan wdrożenia, podział odpowiedzialności i wycenę.
Wdrażamy platformę, konfigurujemy pierwsze źródła i modele, porównujemy wyniki oraz przygotowujemy zespół klienta do dalszego rozwoju.
Systemy, pytania biznesowe, reguły i obecny sposób pracy.
Instalacja lub hosting, logowanie, dostępy i odpowiedzialność.
Podłączenie danych, budowa warstw i uzgodnienie definicji.
Porównanie wyników z dotychczasowym raportowaniem.
Szkolenie, dokumentacja i zakres dalszej współpracy.
Na start potrzebne są dostępy techniczne do źródeł, hurtownia albo decyzja o jej uruchomieniu oraz osoba znająca dane i reguły biznesowe. Własna infrastruktura, SSO i dostawca modeli AI nie są wymagane.
Zmapujemy źródła i drogę danych oraz wskażemy pierwszy proces do uporządkowania.
Opisz problem z danymiRozwiń obszar, który chcesz sprawdzić. Szczegóły techniczne znajdują się na stronie architektury i bezpieczeństwa.
DataFlow pozwala wyszukać konektor, sprawdzić połączenie i wybrać zbiory. Sekrety są zarządzane centralnie, a przestrzenie robocze rozdzielają integracje, poświadczenia i role działów lub spółek.
Źródła, tabele, modele, zadania i procesy są opisane razem. Logika obejmuje czyszczenie, łączenie, agregacje i obliczenia w SQL i dbt, wraz z testami kompletności, unikalności, relacji i reguł biznesowych.
Zmiana powstaje poza działającym rozwiązaniem. Widać różnice, zależności i plan publikacji; wynik można sprawdzić na danych, a publikację wykonuje uprawniona osoba.
Katalog łączy opisy, właścicieli, świeżość, testy i historię. Graf pokazuje zależności modeli i pochodzenie kolumn, a analiza SQL rozkłada zapytanie na czytelne etapy.
Platforma pokazuje kolejne uruchomienia, kroki, czasy, rekordy i błędy. Konfiguracja ma historię i różnice między wersjami, więc można ustalić, kto i kiedy zmienił sposób liczenia.
Asystent wyjaśnia modele, przygotowuje propozycje zmian, generuje ich opisy i analizuje błędy na podstawie rzeczywistej struktury rozwiązania. Propozycja przechodzi tę samą walidację i ścieżkę publikacji co pozostałe zmiany.
Łączymy systemy ERP i księgowe, CRM i sprzedaż, helpdesk, narzędzia projektowe i marketingowe, bazy Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle i MongoDB, pliki Excel i CSV, Google Sheets, SharePoint, FTP, SFTP oraz magazyny obiektowe. Aplikacje własne podłączamy przez API, bazę lub konektor dedykowany. Podczas analizy sprawdzamy konkretny sposób połączenia.
Dane o klientach, fakturach i rozliczeniach projektów są w trzech miejscach, a miesięczne zestawienie wymaga ręcznego uzgadniania. Łączymy źródła, uzgadniamy klucze i budujemy wspólny model uruchamiany według harmonogramu. Każdą pozycję można prześledzić do systemu źródłowego.
Kluczowe workflow działają na stanowiskach, a wiedza o części z nich odeszła razem z autorem. Analizujemy logikę i zależności, odtwarzamy procesy w DataFlow i porównujemy wyniki kontrolne. Uruchomienia przechodzą na serwer, a logika staje się czytelna i wersjonowana.
Cykliczny raport powstaje z kilku ręcznie pobieranych plików i arkusza z formułami. Przenosimy reguły do modeli, opisujemy je w katalogu i ustawiamy harmonogram. Aplikacja pokazuje przebieg wykonania i przyczynę błędu.
Zespół chce dodać miarę albo zmienić źródło, ale nie wie, które raporty i modele są zależne. Sprawdza zależności, analizuje SQL, testuje wynik i przegląda zakres. Zmiana ma opisany wpływ, sprawdzony wynik i historię.
W porównaniu z arkuszami i desktopowymi workflow DataFlow centralizuje uruchomienia, historię, testy i dostęp. W porównaniu z samodzielnie złożonym Airbyte, dbt i Dagster dodaje wspólny interfejs, katalog, pochodzenie danych, role oraz wdrożenie i utrzymanie przez Astrafox.
To platforma do budowania i utrzymywania przepływów danych z asystentem AI: od podłączenia źródeł, przez logikę i testy, po publikację, harmonogramy, katalog i pochodzenie danych.
Logika jest zapisana w SQL i dbt, przetwarzanie odbywa się w hurtowni klienta, historia trafia do repozytorium, a katalog i pochodzenie danych są wbudowane. Licencja jest liczona za instancję, nie za stanowisko.
Za instancję, niezależnie od wolumenu danych, liczby konektorów i użytkowników. Koszty hurtowni i modeli AI klient rozlicza bezpośrednio z ich dostawcami.
Nie. Korzysta z hurtowni klienta i przygotowuje modele zasilające Power BI, Tableau, Excel lub inne narzędzie analityczne.
Nie na start, ponieważ pierwsze wdrożenie prowadzi Astrafox. Do samodzielnego rozwoju potrzebna jest osoba znająca SQL i dane firmy albo dalsze wsparcie Astrafox.
Od opisu jednego pytania biznesowego, obecnego sposobu przygotowania raportu i systemów źródłowych. Na tej podstawie projektujemy pierwszy przepływ i sposób weryfikacji wyniku.
Nie jest szyną integracyjną czasu rzeczywistego. Pobiera dane cyklicznie albo na żądanie, zależnie od źródła i konfiguracji.
Informacje o logowaniu, sieci, modelach AI, publikacji, licencji offline i zabezpieczeniach są na stronie Architektura i bezpieczeństwo.
Sprawdź komponenty, kontrolę dostępu, sposób działania AI i wymagania sieciowe DataFlow.