labs@atheron:~/services/data$ pipeline run --check --load

Daten und Analyse

Eine Zahlenbasis, der alle vertrauen.

Vertrieb, Buchhaltung und Betrieb führen jeweils eigene Zahlen. Wir bringen sie an einer Stelle zusammen, prüfen sie auf dem Weg hinein und geben Ihnen Dashboards und Berichte, die übereinstimmen.

Projekt starten Schätzen

// was wir bauen

Von verstreuten Daten zu klaren Antworten.

Data Warehouses

Eine Stelle für die Daten aus Ihren Apps, Ihrem Shop, CRM und Ihren Büchern, so modelliert, dass Fragen leicht zu stellen sind.

Datenstrecken

Daten, nach Zeitplan oder bei jeder Änderung übertragen, erneut versucht, wenn eine Quelle ausfällt, und protokolliert, sodass Sie jeden Lauf sehen.

Dashboards

Die Zahlen, die Ihr Team jeden Tag prüft, auf einem Bildschirm, die wichtigste zuerst.

Berichte

Monats- und Vorstandsberichte, einmal gebaut und automatisch befüllt, im Format, das Sie schon nutzen.

Datenqualität

Prüfungen auf fehlende, doppelte und unmögliche Werte. Fehlerhafte Zeilen werden zurückgehalten und gezeigt, nicht in einer Summe versteckt.

Definitionen

Eine schriftliche Bedeutung für jede Zahl, etwa aktiver Kunde oder Monatsumsatz, sodass jeder Bericht sie gleich zählt.

// wie wir es bauen

Geprüft auf dem Weg hinein.

Wir vereinbaren mit den Menschen, die eine Zahl nutzen, was sie bedeutet, bevor wir ein einziges Diagramm bauen.
Jeder Pipeline-Lauf wird protokolliert. Wirkt eine Zahl falsch, können Sie sie bis zu der Zeile zurückverfolgen, aus der sie kam.
Personenbezogene Daten bleiben aus dem Warehouse heraus, außer ein Bericht braucht sie, und der Zugriff wird nach Rolle festgelegt.
Wir bauen auf den Werkzeugen, die Sie schon bezahlen, wo sie passen, statt neue hinzuzufügen.

// tech-stack

Womit wir meist bauen.

warehouse: PostgreSQL oder das Warehouse, das Sie schon nutzen
pipelines: Jobs in TypeScript oder Python mit einer Warteschlange für Wiederholungen
sources: Ihre Apps und Datenbanken, Stripe, Shopify, QuickBooks Online, Ihr CRM oder ERP, über deren eigene APIs
dashboards: Dashboards in Next.js oder das Berichtswerkzeug, das Ihr Team schon nutzt
checks: Tests der Datenqualität bei jedem Lauf, mit Warnungen

// ein typisches erstes Projekt

Ein Dashboard mit Ihren Daten.

Zwei oder drei Ihrer Systeme, zu einem Dashboard verbunden, mit Anmeldung und Qualitätsprüfungen auf dem Weg hinein. Öffnen Sie es im Rechner, um zu sehen, was es kosten würde.

Das schätzen

// questions

Fragen zu Datenprojekten.

Brauchen wir ein Data Warehouse?

Nicht immer. Kommen Ihre Fragen aus einem System, kann ein Bericht auf diesem System genügen. Ein Warehouse verdient seinen Platz, wenn die Antwort mehrere Systeme zusammen braucht.

Können Sie unser Berichtswerkzeug nutzen?

Ja. Arbeitet Ihr Team schon in einem Berichtswerkzeug, liefern wir ihm saubere Daten, statt es ein weiteres lernen zu lassen.

Wem gehören die Daten?

Ihnen. Das Warehouse läuft in Ihrem Konto oder auf Hosting, das wir für Sie betreiben, und wird in beiden Fällen mit Dokumentation übergeben.

Was, wenn zwei Systeme abweichen?

Wir finden den Grund heraus, bevor wir bauen. Dann folgt das Warehouse der Regel, die Sie wählen, und die Qualitätsprüfungen markieren die Datensätze, die sie verletzen.

// branchen