Retail & E-commerce

Migrace datového skladu

Pro prosperující e-commerce značku specializující se na originální oblečení jsme vybudovali komplexní platformu pro synchronizaci a skladování dat. Systém agreguje roztříštěná data ze Shopify, z různých zdrojů marketingových kampaní a z interních ERP nástrojů do jediné sjednocené reportingové vrstvy. Majitelé e-shopu dnes platformu používají jako primární zdroj pravdy pro marketingová rozhodnutí i pro plánování výroby až na úroveň konkrétních produktových variant a objemů.

Klíčové kompetence

Datový skladIntegrace datAutomatizovaná kvalita datOrchestrace pipeline

Technologie

SQL ServerAirflowPostgreSQLDagsterdbt

Definice problému a cíl

Původní datový sklad – postavený na SQL Serveru a orchestrovaný nástrojem Apache Airflow – se postupně změnil v neudržitelnou spleť stovek uložených procedur a monolitických pipeline s tisíci vzájemně závislých úloh, bez jakékoli správy verzí. Byznysoví uživatelé přestali datům důvěřovat poté, co naráželi na duplicitní záznamy, protichůdné reporty a nekonzistence, které se odhalovaly až při prezentacích klientům, nikoli díky inženýrskému týmu.

Cíl: nahradit jej platformou, kde jsou data důvěryhodná, dohledatelná a snadno rozšiřitelná.

Výzvy

Křehkost ve velkém měřítku

Selhání jediné úlohy se mohlo tiše řetězit a na hodiny zablokovat celé pipeline. Chyběla izolace, jasná odpovědnost i možnost rychle zjistit, co se pokazilo a proč.

Neudržitelná transformační logika

Stovky uložených procedur s překrývající se logikou a nulovou správou verzí dělaly z každé změny hazard.

Narušená důvěra v data

Duplicitní záznamy, chybějící hodnoty a nesoulad metrik mezi zdroji pravidelně odhalovali zástupci byznysu, nikoli inženýři. Chyběla systematická vrstva zajištění kvality dat – kvalita byla starostí všech, ale odpovědností nikoho.

Vysoká cena každé změny

Integrace nového zdroje dat znamenala orientaci v nezdokumentované kódové základně bez konzistentních vzorů. Co mělo trvat dny, trvalo týdny, a každé rozšíření vnášelo do existujících pipeline další křehkost.

Základní funkce

Datový sklad
Integrace dat
Automatizované zajištění kvality dat
Orchestrace pipeline
Analytické inženýrství

Řešení

Platformu jsme od základů znovu vybudovali na moderním datovém stacku – Dagster pro orchestraci, dbt nad PostgreSQL pro transformace – s důvěryhodností dat jako hlavní inženýrskou prioritou.

Strukturovaná a transparentní orchestrace

Roli orchestračního enginu převzal místo Airflow Dagster a pipeline jsme přestavěli na malé, jasně vymezené úlohy. Každý zdroj dat sleduje konzistentní, zdokumentovanou strukturu modulů – nové integrace jsou díky tomu předvídatelné a rychlé, bez zásahů do existujícího kódu.

Čistá transformační vrstva pod správou verzí

Všechny SQL transformace jsme znovu vytvořili v dbt s využitím striktní třívrstvé architektury: staging, intermediate a marts. Každý model je zdokumentovaný, typovaný a uložený v Gitu – tým má díky tomu úplnou auditní stopu a možnost zkontrolovat každou změnu dřív, než se dostane do produkce.

Automatizované zajištění kvality dat jako součást systému

Platforma zahrnuje dvě úrovně automatizovaného testování: strukturální kontroly, jako jsou unikátnost, prázdné hodnoty a referenční integrita, a validaci metrik napříč zdroji – například ověření, že se hodinové útraty kampaní správně sčítají do denních součtů napříč všemi integrovanými reklamními platformami. Spolu s upozorněními a automatickým opakovaným spouštěním úloh kvalitu vynucuje samotný systém, nic není ponecháno náhodě.

Flexibilní příjem dat

Standardizované konektory zpracovávají data z REST API, GraphQL API, souborů CSV i relačních databází v rámci jediného konzistentního frameworku. Přidání nového zdroje dat znamená postupovat podle dobře definovaného vzoru, ne luštit nikde nezapsané know-how.

Základ pro analytiku poháněnou AI

Vrstva marts je navržena se sémantickou srozumitelností – dobře pojmenované entity, konzistentní granularita a čisté definice metrik. Díky tomu je přímo použitelná jako znalostní báze pro nástroje postavené na velkých jazykových modelech: dotazování v přirozeném jazyce, automatizované generování reportů nebo objevování poznatků s pomocí AI se tak stávají realistickými dalšími kroky, ne vzdálenými ambicemi.

Dva směry. Jeden partner.

Pomáháme jednotlivcům růst a firmám doručovat kvalitní technologická řešení.

IT Outsourcing Řešení pro firmy