Naše práce je, aby správné číslo bylo tam, kde ho hledáte.
Přehledné, aby bylo hned jasné, co čísla říkají. Na míru, aby odpovídaly tomu, co ve firmě skutečně řešíte. Automatické, aby byly vždy připravené bez ruční práce.
Strukturované, aby data měla řád a dalo se s nimi pracovat. Propojené, aby informace z různých systémů nebyly oddělené. V souvislostech, aby čísla ukazovala širší obraz, ne jen izolované výsledky.
Hlídá, aby důležitá čísla běžela pod kontrolou. Vyhodnocuje podle pravidel, která nastavíte vy. Upozorní ve chvíli, kdy se něco odchýlí a je potřeba reagovat.
Nejdřív si ujasníme, která čísla jsou pro vás důležitá, kdo s nimi pracuje a co má být v přehledu opravdu vidět.
Scope & prioritiesZmapujeme vaše zdroje a vybereme ty, které nejlépe doplní report o širší souvislosti a úplnější obraz.
Data mappingPoskládáme vše tak, aby data přicházela pravidelně, ve správné podobě a bez zbytečných ručních kroků.
Flow setupVýsledkem je přehled, který je vždy připravený, a upozornění, která se ozvou ve chvíli, kdy je potřeba reagovat.
Always onKaždý pátek ve 13:00 museli všichni vývojáři dokončit zadávání času na projekty za daný týden. Chybějící timesheety vedly k nesprávnému fakturování a časově náročným opravám.
Nad existující datovou platformou v Databricks jsme nastavili notifikace podle termínů. Když někdo deadline nestihl, přišla připomínka na Teams, a bez reakce dostal manažer přehled. Později jsme doplnili i compliance report.
Po změnách dovozních cel v USA bylo potřeba deklarovat obsah oceli ve strojích, a to jak v hmotnosti, tak v hodnotě.
Propojili jsme dodavatelské Excel podklady, interní data a společný model. Součástí byla i AI kontrola chyb a Power BI report pro jednoduché dohledání jednotlivých strojů.
Čtyři fakturační týmy a jejich manažer si každý týden stahovali čísla do Excelu, aby zjistili backlog, faktury na osobu a zablokované položky.
Začali jsme definicí business metrik a toho, jak s nimi TL a manažer pracují. Potom jsme zpracování automatizovali, takže se data stahují jednou a report je průběžně k dispozici.
Postavíme vám report přesně na míru vaší firmy. V prohlížeči, automaticky aktualizovaný, bez toho, aby ho někdo každé ráno připravoval.
Potřebuji pravidelně sledovat výkonnost, marže, zpoždění nebo výpadky?
A vlastně kdokoliv, kdo potřebuje vidět data a čísla hned a pravidelně.
Navrhujeme datovou platformu ve chvíli, kdy jednoduchá struktura dat už přestane stačit. Propojíme zdroje, transformace i reporting do základu, který jde dál udržovat a rozvíjet.
Mám nesjednocená data v různých systémech, současný systém je roztříštěný nebo nestabilní?
Přišli za vámi kolegové s tím, že chtějí využívat Power BI nebo Fabric, a vy chcete mít jistotu, že to nebude jen další nákladná technologie, která se nevyužije.
Nejste si jistí, jestli Power BI nebo Fabric přinese hodnotu, nebo jen další náklad?
Školíme týmy v Power BI, děláme workshopy, mentoring a komunitní formáty. Cílem je, aby know-how nezůstalo venku, ale ve firmě a u lidí, kteří s daty pracují každý den.
Chcete, aby tým uměl s daty pracovat samostatněji a nebyl závislý na jednom člověku?
Datová cesta
Dnešní svět produkuje miliony dat každý den. Data chtějí ven, ale někdo se o ně musí postarat.
Když s daty začínáte, vypadá to jako tabulka sem, tabulka tam. Všechno potřebuje hrozně moc péče a samo se o sebe nepostará.
Tady je ten správný moment pustit se do toho pořádně.
Konečně máte postavené celé datové řešení. Data proudí sama a vy si jen klikáte na reporty a získáváte insighty.
Když máte data dobře postavená, propojená a popsaná, můžete zapojit AI, která vám sama radí, jak z čísel vytěžit maximum.
Naše největší expertíza. Ne každý report je analýza. Ta má odhalovat problémy i příležitosti. Postavíme vám BI řešení od první čárky, které vede ke konkrétním akcím a rozhodnutím ve firmě.
Specializace
SQL Server
PostgreSQL
Excel
SharePoint
G Sheets
GraphQL
Dataflow Gen2Sjednotíme data ze souborů, API a databází do jednoho funkčního proudu. Výsledkem je interní databáze, export nebo semantický model připravený k analýze.
Specializace
Fabric
Azure Data Factory
PipelineDataflow
Notebook
Databricks
