Baze de date relaționale:
Baze de date relaționale organizează datele în tabele cu rânduri și coloane, fiind ideale pentru aplicații unde integritatea datelor (conformitatea ACID) este crucială.
Exemple includ: MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL și Oracle.
Baze de date non-relaționale:
Baze de date non-relaționale sunt mai bine adaptate pentru aplicații web moderne și complexe. Acestea permit scheme de date flexibile, acomodând date nestructurate sau semi-structurate:
● Stocuri Cheie-Valoare: Redis, Amazon DynamoDB
● Wide-Column: Cassandra, Apache HBase
● Stocuri de Documente: MongoDB, Couchbase
● Baze de date graf: Neo4j
Administrare RDBMS
Asigurarea integrității datelor
Stocuri de date NoSQL de mare viteză
Modelare și normalizarea datelor
Backup și sincronizarea datelor
Planificarea și optimizarea & interogărilor
Analiza datelor este esențială pentru identificarea corelațiilor, modelor și tendințelor, permițând luarea deciziilor informate.
Instrumente cheie: Sphinx, Elasticsearch, Looker Studio, Apache Spark
Capacități de bază: agregarea datelor, vizualizarea, analiza tendințelor și predicția.
Gestionăm volume mari de date (peste 10 TB), atât structurate, cât și nestructurate, pentru a descoperi perspective, a îmbunătăți luarea deciziilor și a crea un avantaj competitiv.
● Stocare Big Data: sstocare cloud securizată și accesibilă prin platforme precum Hadoop și MongoDB.
● Minerit de date: extracție avansată de date utilizând metode statistice (de exemplu, clustering, detectarea anomaliilor) cu instrumente precum KNIME, RapidMiner.
● Analiza datelor: procesare a datelor orientată pe decizii cu Apache Spark, Presto și Tableau.
● Vizualizarea datelor: prezentarea perspectivelor prin grafice și tabele utilizând Plotly, DataHero, Looker Studio.
Scalare orizontală
Algoritmi MapReduce
Redundanța datelor
Rescrierea interogărilor NoSQL
API-uri de ingestie a datelor și transfer SQL-NoSQL
OPTI integrează API-urile disponibile sau construiește API-uri personalizate pentru a ingesta și a livra date, conținut media și semantic între sisteme într-un mod flexibil și scalabil.
Google Cloud (Partner-level), Amazon Web Services, Azure
Zapier, Salesforce, HubSpot, Azure, Google API
Google Analytics, Piwik, Semrush
MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQL Server, Oracle
Google BigQuery, MongoDB, Redis, Cassandra, Firebase, Hadoop
Începem prin a identifica toate sursele de date relevante din compania dvs. (CRM, ERP, baze de date SQL/NoSQL, fișiere). Împreună, definim indicatorii cheie de performanță (KPI) și întrebările de business la care trebuie să răspundem.
Proiectăm soluția centralizată de stocare a datelor, de obicei un data warehouse în Google BigQuery. Definim schema de date și planificăm pipeline-urile de ingestie (ETL/ELT).
Dezvoltăm procesele automate de extragere, transformare și încărcare (ETL/ELT) a datelor. Utilizăm unelte precum Dataflow, Airbyte sau scripturi personalizate pentru a aduce toate datele într-un format unitar în data warehouse.
Structurăm datele din BigQuery în modele optimizate pentru analiză. Conectăm unelte de vizualizare precum Looker Studio pentru a construi dashboard-uri interactive, rapoarte și grafice care răspund KPI-urilor definite.
Configurăm reîmprospătarea automată a datelor pentru a asigura rapoarte în timp real. Instruim echipa dvs. să utilizeze noile dashboard-uri și oferim mentenanță pentru a asigura performanța și acuratețea sistemului de BI.
Bazele de date SQL (ex: MySQL, PostgreSQL) sunt ideale pentru date structurate și unde integritatea datelor este critică (tranzacții financiare). Bazele NoSQL (ex: MongoDB, Cassandra) sunt flexibile, scalabile și potrivite pentru volume mari de date nestructurate, precum cele din aplicații web moderne sau Big Data.
Un data warehouse, precum Google BigQuery, este un depozit central care consolidează datele din surse multiple (CRM, ERP, Analytics) pentru a facilita analiza și raportarea. Vă ajută să obțineți o viziune completă asupra afacerii și să luați decizii bazate pe date.
Folosim cu precădere Looker Studio (fostul Google Data Studio) pentru a crea dashboard-uri interactive și rapoarte vizuale. De asemenea, avem experiență cu Tableau și alte platforme de BI, în funcție de ecosistemul clientului.
Da, suntem parteneri HubSpot și avem experiență extinsă în extragerea și integrarea datelor din diverse sisteme CRM, inclusiv Salesforce, în data warehouses precum BigQuery pentru analize avansate.
Baze de date SQL: MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Oracle, Google BigQuery. Baze de date NoSQL: Redis, Amazon DynamoDB, Cassandra, MongoDB, Neo4j. Big Data & Analytics: Hadoop, Apache Spark, Presto, Tableau, KNIME, Looker Studio. Căutare: Vertex AI for ecommerce, Sphinx, Elasticsearch.
