Z Państwa danych powstaje wsparcie w codziennej pracy.

Tak. Wszystkie usługi (6) można zaplanować jako odrębne pakiety prac. Wspólnie ustalamy sytuację wyjściową, wymagania wstępne i wynik, który jest Państwu potrzebny w pierwszej kolejności. Na podstronach opisujemy zakres każdej usługi i związane z nią decyzje techniczne.

Przed realizacją ustalane są cele, systemy, których to dotyczy, zakres współdziałania, wyniki i kryteria odbioru. Otwarte kwestie techniczne można najpierw wyjaśnić w ramach inwentaryzacji lub pilotażu. Dodatkowe zadania są oceniane pod kątem wpływu na nakład pracy i termin.

Dokumentacja, instruktaż i podział odpowiedzialności są uwzględniane w zamówieniu. Jeśli OTOKO® przejmuje bieżące zadania, uzgadniamy w tym celu zakres eksploatacji wraz z godzinami serwisowymi i ścieżkami eskalacji. Państwa zespół może też sam kontynuować prace na bazie wyników lub prowadzić je z dotychczasowymi partnerami.

Sama AI nie odpowiada na pytania o jakość danych, odpowiedzialność czy opłacalność. Dlatego rozdzielamy zadania: udostępnianie danych, rozumienie wskaźników, sprawdzanie prognoz i sensowne włączanie modeli generatywnych. Każdy z tych obszarów mogą Państwo zlecić osobno. W przypadku kompleksowego przedsięwzięcia łączymy wyniki w rozwiązanie, z którego Państwa pracownicy mogą korzystać w ramach dotychczasowych procesów pracy.

Raporty, prognozy i asystenci potrzebują wiarygodnych danych. OTOKO® planuje i wdraża platformę danych, która integruje Państwa źródła, kontroluje dostęp i udostępnia dane do konkretnych zadań. Punktem wyjścia może być pojedyncza domena, na przykład sprzedaż, produkcja lub serwis.

Architektura docelowa z warstwami przechowywania, strefami dla danych surowych i przygotowanych oraz koncepcją dostępu Budowa z Terraform i Kubernetes, powtarzalna dla testów, odbioru i produkcji Katalog danych z pochodzeniem, osobami odpowiedzialnymi, regułami jakości i terminami przechowywania Szyfrowanie w spoczynku i podczas przesyłania, zarządzanie kluczami na życzenie w HSM Monitoring, kopie zapasowe i przywracanie z udokumentowanymi czasami przywracania

Gotowa do pracy platforma danych z infrastrukturą jako kod Katalog danych i model danych Podręcznik eksploatacji z koncepcją dostępu i koncepcją postępowania awaryjnego

Na początku są decyzje, które mają być wspierane danymi: które zasoby muszą być dostępne codziennie, które zdarzenia natychmiast, a które wartości historyczne są potrzebne? Na tej podstawie określamy model danych, zapotrzebowanie na pamięć masową, rytm aktualizacji i osoby odpowiedzialne. Data lake przyjmuje różnorodne dane surowe; hurtownia danych (data warehouse) udostępnia starannie przygotowane dane do analiz. Lakehouse łączy odpowiednie cechy obu rozwiązań, ale nie zastępuje odpowiedzialności za dane. Zanim wprowadzimy nową platformę, najpierw sprawdzamy, czy istniejącą można rozbudować.

Projektujemy oddzielne warstwy przetwarzania z przejrzystymi przejściami między nimi. Dane wejściowe otrzymują informacje o pochodzeniu i czasie wczytania oraz schemat; reguły jakości decydują, które dane trafiają do dalszego przetwarzania, a które do wyjaśnienia. Powtarzalne procesy wczytywania zapobiegają temu, by ponowne uruchomienie podwajało wartości. Role przypisujemy do domen danych, dostęp deweloperski ograniczamy, a reguły przechowywania uwzględniamy technicznie. Decyzje architektoniczne dotyczące formatów plików, partycjonowania i mocy obliczeniowej testujemy na podstawie Państwa zapytań i ilości danych, aby tanie przechowywanie danych nie prowadziło do nieproporcjonalnie kosztownych analiz.

Przy odbiorze uwzględniamy nie tylko udaną analizę, ale też brakujące źródła, uszkodzone dane wejściowe i ponowne uruchomienie po awarii. Państwa zespół otrzymuje model danych, instrukcję eksploatacji i wskazane osoby odpowiedzialne. W planowaniu pomagają przykładowe raporty, lista źródeł danych, znane wolumeny oraz przewidziane grupy użytkowników. Katalog danych pokazuje, co zostało zarejestrowane i gdzie obraz jest jeszcze niepełny.

Gdy liczby z ERP, CRM i produkcji do siebie nie pasują, nie pomoże ładniejszy dashboard. Tworzymy potoki danych (data pipelines), które integrują źródła, ujednolicają formaty i w widoczny sposób obsługują błędne dane wejściowe. Państwa dział biznesowy może prześledzić, skąd pochodzi dana wartość i kiedy była ostatnio aktualizowana.

Podłączenie SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, baz danych, plików i interfejsów Potoki wsadowe i strumieniowe z regułami weryfikacji formatu, duplikatów, kompletności i wiarygodności Wersjonowane potoki z automatycznymi testami i procesem zatwierdzania Możliwe do prześledzenia pochodzenie danych od źródła aż do raportu Eksploatacja z alarmowaniem przy awariach i naruszeniach jakości

Potoki jako kod z testami Zestaw reguł weryfikacji i raporty jakości Dowód pochodzenia dla każdego zbioru danych

ETL oznacza przekształcanie danych przed wczytaniem do systemu docelowego; w przypadku ELT przetwarzanie odbywa się głównie na platformie docelowej. Wybieramy podejście na podstawie wolumenu danych, potrzeb ochrony i dostępnych zasobów obliczeniowych. Ważniejsze niż sam skrót są reguły dotyczące pól obowiązkowych, jednostek, dat oraz kluczy biznesowych. Brakująca cena nie może na przykład po cichu zamienić się w zero. Błędne rekordy otrzymują przejrzystą ścieżkę wyjaśniania, z przypisaną odpowiedzialnością i możliwością poprawionego przetworzenia.

Do przetwarzania przyrostowego zapisujemy postęp i pochodzenie danych. Opóźnione zdarzenia, późniejsze korekty i usunięte dane źródłowe wymagają własnych reguł. Change Data Capture może rejestrować zmiany w bazie danych; czy to podejście pasuje, sprawdzamy na podstawie bazy danych, uprawnień i wpływu na eksploatację systemu źródłowego. Wersjonowane transformacje i testowe zbiory danych zabezpieczają zmiany w kolumnach i formatach. Przy ponownych próbach korzystamy ze stabilnych identyfikatorów lub reguł dopasowania, aby ponownie dostarczona faktura nie pojawiła się podwójnie w analizie.