Navrhujeme a provozujeme datové pipeline, které sjednocují zdroje (web/e-shop, CRM, reklamy, GIS, IoT) do jednoho místa pravdy. Od příjmu dat přes transformace (dbt) až po doručení do dashboardů, aplikací a machine learningu.
Komplexní řešení pro datové inženýrství a pipeline
(staging → core → marts) s dokumentací
Se sledováním kvality a alerty
SCD, change data capture, audit logy
Optimalizované tabulky/partitions, materializace, cache
Práva, šifrování, retenční politiky a GDPR
Komplexní řešení pro datové inženýrství a pipeline
Zdroje dat, entity, vztahy, SLA/SLO a kapacity
Konektory/API, CDC (Debezium), batching vs. streaming (Kafka/Redpanda)
dbt (tests, docs), validace, business pravidla
Airflow / Dagster / Prefect, dependency graph, retries
BigQuery, Snowflake, ClickHouse, Postgres/LakeFS
OpenLineage, DataHub/Amundsen, dokumentace metrik
Great Expectations/dbt tests, alerty (Slack/Teams)
Looker Studio/Metabase/Superset, API (GraphQL/REST), exporty
RBAC/ABAC, maskování, pseudonymizace, DLP, GDPR/NIS2 alignment
Optimalizace dotazů, partitions, cost guards, caching/TTL
Moderní přístupy k datovým pipeline
Rychlý ingest (Fivetran/Stitch/open-source) → dbt transformace → BI
Debezium → Kafka topics → stream zpracování (Flink/Spark/ksqlDB) → materializované pohledy
Denní dávky + eventy (např. objednávky) pro aktuální metriky
Doménové datové produkty, jasné kontrakty a vlastnictví
Spolehlivá data jako základ pro rozhodnutí
Uniqueness, not null, referenční integrita, custom biz pravidla
Validace při ingest/transformaci, karanténa dat
Schema registry (Avro/JSON Schema), breaking changes alerty
SLA na čerstvost, completess, latency; metriky pipeline (runs, failures, duration)
GDPR by-design a bezpečný provoz
Minimalizace, právní základy, retenční lhůty
At rest (KMS) a in transit (TLS), rotace klíčů
Least privilege, row/column-level security, audit logy
Pro test/prod, sdílení jen agregovaných dat
Klasifikace, reakce, oznámení, post-mortem
Profesionální nástroje pro datové pipeline
Airbyte/Fivetran, custom konektory (Python/Go), Debezium (CDC)
Kafka/Redpanda, ksqlDB, Flink/Spark streaming
BigQuery, Snowflake, ClickHouse, Postgres, S3/LakeFS/Iceberg
dbt Core/Cloud, SQL/templating, makra, exposures
Airflow, Dagster, Prefect (kubernetes/k8s, ECS, serverless)
Great Expectations, OpenLineage, DataHub/Amundsen
Looker Studio, Metabase, Superset, Grafana; REST/GraphQL API
Systematický přístup k implementaci pipeline
Zdroje, KPI, citlivost dat, požadované reporty/API
Zdroje → ingest → transform → výstupy; náklady a SLA
Konektory, modely, dbt projekty, orchestrace a testy
Monitoring, alerty, runbooky; školení týmu
Roadmapa nových zdrojů/produktů, cost-guarding
Komplexní dokumentace a infrastruktura
dbt/orchestrace s CI/CD a dokumentací
ER diagram, vrstva staging/core/marts a katalog (lineage)
Panely pro běh pipeline, kvalitu a náklady, alerty
Incidenty, deploy, přístupové politiky, retenční plány
BI šablony a datové kontrakty pro odběratele
Metriky pro spolehlivé pipeline
Max. zpoždění – např. do 15 min/2 h/24 h podle domény
> 99,9 % úspěšných běhů/měsíčně, auto-retries s backoff
p95 do 5 min (stream) / do 30 min (batch)
Cílové limity a alerty
Procento validovaných řádků, počet porušení pravidel
Přesně podle počtu zdrojů, režimu (batch/stream), SLA a cloudu
Základní pipeline řešení
Pokročilé řešení s CDC a streaming
Komplexní řešení pro velké projekty
Finální cena závisí na počtu zdrojů, režimu (batch/stream), SLA a cloudu
Reálné výsledky našich projektů
ELT do BigQuery + dbt marts; p95 dotaz 1,2 s, reporting denně v 8:00, ROAS reporty s offline importem
CDC z Postgres → Kafka → ClickHouse; produktové metriky near-real-time, náklady −28 %
Integrace registrů a GIS; validované pipeline, audit trail a GDPR maskování
Často kladené otázky o datových pipeline
Závisí na nástrojích a objemu. U cloud skladů často ELT + dbt, u "on-prem" ETL.
Pošlete zdroje a cíle – navrhneme architekturu a odhad.
Komplementární služby pro datové projekty