Pipeline'y jak software
Kontrola wersji, code review, CI i środowiska. Zero ręcznie edytowanych jobów na serwerze.
Analityka Danych
Inżynieria danych
Pipeline'y ELT, orkiestracja i inżynieria jakości danych, dzięki którym każdej liczbie niżej można ufać.
Czym się zajmujemy
Inżynieria danych to mało efektowna warstwa, od której zależy wszystko inne: ingestia z Twoich systemów, transformacja do czystych modeli, orkiestracja działająca według harmonogramu i bramki jakości, które zatrzymują złe dane przed dashboardem. Budujemy i prowadzimy ją z rygorem produkcyjnego oprogramowania, bo dla Twojego raportowania dokładnie tym jest.
Pipeline'y to kod: dbt do transformacji, Airflow lub Dagster do orkiestracji, Fivetran lub Airbyte do ingestii, wszystko w gicie z CI, testami i review. Współpraca zwykle zaczyna się od ustabilizowania tego, co masz, a potem rozszerzamy źródło po źródle, z testami dokładanymi przy każdym modelu, a nie w fazie sprzątania, która nigdy nie nadchodzi.
Co zmienia się dla zespołu: poranki przestają zaczynać się od zepsutego dashboardu i wątku na Slacku pełnego zgadywania. Awarie alarmują właściwą osobę z podpiętym lineage, incydenty mają runbooki, a dodanie źródła staje się rutynowym pull requestem zamiast kruchego projektu na boku. Jakość danych zmienia się z odczucia w liczbę, na którą można nałożyć SLA.
Dlaczego się opłaca
Bramki jakości w standardzie
Testy świeżości, wolumenu i schematu odpalają się przy każdym ładowaniu i wcześnie blokują złe dane.
Awarie, które się tłumaczą
Alerty niosą lineage i kontekst, więc naprawa zajmuje minuty, a nie poranek archeologii.
Koszty rosnące zdrowo
Modele przyrostowe i dobrze dobrane hurtownie trzymają rachunki proporcjonalne do wartości.
Stack, który zespół utrzyma
Nudne, udokumentowane, szeroko przyjęte narzędzia, które Twoi przyszli pracownicy już znają.
Analityka Danych
Jak pracujemy
01
Stabilizacja
Obudowujemy istniejące pipeline'y testami, alertami i lineage, żeby grunt przestał się ruszać.
02
Standaryzacja
Ingestia, transformacje i orkiestracja schodzą do jednego przejrzanego, udokumentowanego wzorca.
03
Rozbudowa
Nowe źródła i modele wchodzą w kolejności priorytetów, każde z testami i dokumentacją jako warunkiem merge'a.
04
Utrzymanie i przekazanie
Dyżury, runbooki i dashboardy dla samych pipeline'ów, potem etapowe przekazanie Twoim inżynierom.
Co dostarczamy
Pipeline'y ELT w gicie z CI
Orkiestracja z retry i alertami
Zestaw testów jakości danych i SLA
Lineage i dokumentacja pipeline'ów
Runbooki incydentów i przekazanie
Odpowiadamy na pytania
Nasze pipeline'y psują się co tydzień. Przebudować czy naprawiać?
Zwykle najpierw naprawiać. Testy i alerty wokół istniejących pipeline'ów tamują krwawienie w tygodnie; przebudowy robimy przyrostowo tam, gdzie audyt pokaże, że się zwracają. Wielki rewrite rzadko jest odpowiedzią.
Fivetran czy własna ingestia?
Zarządzane konektory dla standardowych źródeł, własny kod tylko tam, gdzie API są nietypowe albo wolumeny sprawiają, że wycena per wiersz boli. Audyt zawiera tę kalkulację per źródło, z liczbami, nie preferencjami.
Jak definiujecie jakość danych?
Jako testy z właścicielami: świeżość, wolumen, schemat, unikalność i reguły biznesowe, sprawdzane przy każdym uruchomieniu. Jakość to liczba na dashboardzie i alert z nazwiskiem, nie slogan.
Niech pipeline'y będą nudne
Powiedz senior inżynierowi, gdzie boli, i dostań plan stabilizacji liczony w tygodniach.
Umów rozmowę