Datový sklad
Jedno místo pro všechna firemní data — marketing, finance i nákup mluví ze stejného zdroje. Konec tabulek posílaných mailem a debat o tom, která čísla jsou ta správná.
K čemu konkrétně mi datový sklad bude?
Sladění marketing - vedení
Výsledky Facebook kampaní sice v GA nevypadají moc dobře, ale když je omezíme, vidíme dopad na celkové tržby eshopu.
Sladění marketing - finance
Nenosí kampaně na TikToku větší množství vratek než je běžné? Jak se kampaním daří nejen z pohledu tržeb, ale i marže.
Sladění marketing - nákup
Proč se značka Z tento měsíc neprodává, jaké na ni byly celkové marketingové náklady? Které produkty fungují jako nejlepší otvírák?
„Neumím si představit, že bychom se vrátili zpátky do doby než jsme měli datový sklad. Ta firma fungovala úplně jinak."
Jak datové sklady stavíme?
Když firma žádný datový sklad nemá, stavíme je vždy na BigQuery. Google Analytics má přímou integraci jen do něj a když už tam data musíme mít, nekomplikujeme zbytečně celou architekturu.
V ostatních případech řešíme podle toho, kde má dnes klient data.
Integrace a konektory si podle náročnosti buď píšeme sami, nebo používáme služby třetích stran (Airbyte, Keboola). Na modelování dat pracujeme s Dataformem, abychom zůstávali v rámci Google Cloud Platform, ale když pracujeme mimo něj, tak preferujeme klasicky dbt. Sémantickou vrstvu máme v cube.js, lineage a governance řešíme přes Knowledge Catalog. Všechno stavíme modulárně, abychom se vyhnuli vendor-locku. Takže pokud máte nějaké vlastní preference, rádi je zakomponujeme.
Navíc datové sklady nechcete stavět tak jako v 2020. Je dobré datový sklad rovnou stavět tak, aby byl připravený na analytické agenty.
AI bezpečně
Jak pracujeme s daty
Bez souhlasu klienta žádná jeho data do generativní AI nenáhráváme.
Pokud souhlas máme, pracujeme výhradně s nástroji s vypnutým trénováním na datech.
PII (osobní identifikační údaje) do těchto nástrojů nenahráváme nikdy.
AI nástroje spouštíme pouze v izolovaném sandboxu
Žádný přístup k vašim přihlašovacím údajům, žádný únik dat.
AI agenti pracují výhradně v izolovaném sandboxu - ve vlastních Docker kontejnerech.