Projektujemy hurtownie danych i środowiska lakehouse przygotowane pod raportowanie, analitykę oraz warstwę AI. Pracujemy między innymi ze Snowflake, Microsoft Fabric i Databricks. Budujemy spójną warstwę danych z lineage, governance i klasyfikacją danych pod wymagania RODO, AI Act oraz potrzeby organizacji regulowanych. Celem jest jedno źródło prawdy o danych w organizacji.
Modern Data Stack to nowa generacja architektury danych - oparta na chmurowych hurtowniach (Snowflake, BigQuery, Azure Synapse) lub lakehouse (Microsoft Fabric, Databricks). Zastępuje klasyczne hurtownie on-prem (Teradata, Oracle Exadata) modelem cloud-native, skalowalnym i przygotowanym pod AI/ML.
Kluczowa różnica: storage i compute są rozdzielone. Możesz przechowywać petabajt danych za ułamek kosztu i odpalać compute tylko gdy potrzeba. To zmienia ekonomię analytics - i otwiera AI/ML dla danych, które wcześniej były "za drogie" w przetwarzaniu.
SNOK projektuje i wdraża Modern Data Stack ze szczególnym naciskiem na governance (Snowflake Horizon, Microsoft Purview), lineage, klasyfikację danych pod RODO i AI Act. Bez governance hurtownia staje się "data swamp" - zbiorem niezaufanych danych, których nikt nie używa.
Ograniczamy niespójności między systemami, tak aby raporty korzystały z tych samych definicji danych niezależnie od źródła. Dzięki temu zarząd, finanse, sprzedaż i operacje pracują na spójnym obrazie danych.
Self-service BI pozwala szybciej przygotowywać raporty i analizy bez każdorazowego angażowania zespołu IT. Celem jest dostęp do danych na żądanie, a nie dopiero po ręcznym zamknięciu i scaleniu raportów z wielu systemów.
Modele ML i rozwiązania AI wymagają danych o znanej jakości, pochodzeniu i strukturze. Modern data stack ogranicza ryzyko budowania AI na niespójnych, nieudokumentowanych lub trudno dostępnych danych.
Architektura cloud data warehouse pozwala oddzielić koszt przechowywania danych od mocy obliczeniowej i skalować compute na żądanie. W wielu scenariuszach pozwala to ograniczyć koszt utrzymania infrastruktury on-premise oraz sprzętu.
Pomagamy wybrać właściwą platformę danych: Snowflake, Microsoft Fabric lub Databricks. Decyzję opieramy na ekosystemie klienta, kompetencjach zespołu, wymaganiach bezpieczeństwa, integracjach oraz koszcie w horyzoncie 5 lat.
Przygotowujemy migrację z platform takich jak Teradata, Oracle Exadata lub SAP BW do nowoczesnego stacku danych. Zakres obejmuje analizę TCO, plan migracji, priorytetyzację domen danych oraz etap dual-run.
Projektujemy przepływy danych z systemów SAP, Salesforce, Workday, aplikacji SaaS, ERP i źródeł custom. Wykorzystujemy między innymi Snowpipe, Fabric Data Pipelines, Fivetran, Stitch oraz integracje przygotowane pod potrzeby klienta.
Projektujemy modele danych oraz warstwę semantyczną dla self-service BI. Zakres może obejmować dbt, Snowflake dynamic tables, dimensional modeling oraz slowly changing dimensions.
Wdrażamy mechanizmy governance, lineage end-to-end, data dictionary oraz klasyfikację danych pod RODO i wymagania audytowe. Pracujemy między innymi ze Snowflake Horizon, Microsoft Purview, Atlan i Collibra.
Przygotowujemy warstwę danych pod BI, analitykę i modele AI/ML. Zakres może obejmować Power BI, Tableau, Looker, Snowflake Cortex, Fabric Copilot oraz Databricks Mosaic AI.
Projekt Modern Data Stack zaczynamy od audytu danych: jakie dane istnieją, gdzie są przechowywane, jaka jest ich jakość, kto za nie odpowiada i które procesy biznesowe z nich korzystają. Na tej podstawie przygotowujemy mapę migracji, zakres MVP oraz priorytetowe domeny danych. Pierwszą hurtownię lub lakehouse dla jednej domeny - na przykład sprzedaży, finansów lub operacji - uruchamiamy zwykle w 10-14 tygodni. Następnie rozszerzamy rozwiązanie na kolejne domeny danych, równolegle rozwijając governance, monitoring jakości danych, lineage i model odpowiedzialności za dane. Pełna migracja z hurtowni on-premise do modern data stack zwykle zajmuje 12-24 miesiące i jest prowadzona etapowo, z okresem dual-run dla systemów źródłowych i nowej platformy danych.
Stack technologiczny
Certyfikacje zespołu w obszarze Snowflake, Microsoft Fabric, data engineering, data governance i systemów enterprise potwierdzają gotowość SNOK do realizacji projektów Modern Data Stack end-to-end.
Koncern chemiczny po pięciu akwizycjach
Konsolidacja danych z pięciu spółek do Snowflake, połączona z MDM master i hurtownią danych. Projekt pozwolił zbudować jedno źródło danych dla raportowania zarządczego.
Producent FMCG
Migracja SAP BW do Snowflake, governance z wykorzystaniem Microsoft Purview oraz raportowanie BI w Power BI.
Spółka z sektora retail
Microsoft Fabric jako fundament analityki i AI: lakehouse, uporządkowana warstwa danych oraz przygotowanie środowiska pod Copilot.
Snowflake jest zwykle dobrym wyborem dla organizacji wielochmurowych i środowisk high-volume analytics. Microsoft Fabric sprawdza się w organizacjach silnie zintegrowanych z Microsoft 365, Azure i Power BI. SNOK pomaga podjąć decyzję na podstawie TCO, ekosystemu technologicznego, kompetencji zespołu i wymagań bezpieczeństwa.
SAP BW i BW/4HANA pozostają wspieranymi rozwiązaniami, ale wiele organizacji migruje część warstwy analitycznej do Snowflake, Microsoft Fabric lub Databricks, aby łatwiej integrować dane ze źródłami spoza SAP. SNOK realizuje migracje BW do modern data stack z zachowaniem semantyki danych.
Snowflake działa w modelu zależnym od zużycia - koszt wynika z wykorzystania compute i storage. Dla średnich organizacji miesięczny koszt może mieścić się w szerokim przedziale, zależnie od wolumenu danych, liczby zapytań, liczby środowisk i sposobu zarządzania compute. SNOK pomaga zaprojektować model kosztowy i mechanizmy optymalizacji.
Tak, w środowisku produkcyjnym potrzebna jest kompetencja data engineering. Modern data stack może jednak ograniczyć ciężar utrzymania infrastruktury w porównaniu z klasyczną hurtownią on-premise, dzięki automatyzacji, dbt, Snowflake dynamic tables i usługom zarządzanym.
Podczas 30-minutowej konsultacji omawiamy obecny krajobraz danych, źródła systemowe, potrzeby raportowe, wymagania governance oraz wstępny zakres projektu.
