top of page

Tehnologije i strategija

Savremene tehnologije igraju ključnu ulogu u našem procesu efikasne i precizne obrade podataka.
Koristimo napredne alate i platforme kako bismo osigurali tačnost, brzinu i pouzdanost u svakom koraku, omogućavajući vam da se oslonite na podatke za donošenje pravovremenih odluka i unapređenje poslovnih procesa.

Upravljanje procesima

Analiza i obrada podataka

Vizualizacija podataka

Koristimo niz platformi za preuzimanje, transformaciju i pripremu podataka za analizu, što nam omogućava efikasno upravljanje složenim ETL procesima:
​

  • Azure Data Factory: Cloud platform za integraciju i orkestraciju podataka koja podržava automatizovane ETL procese i omogućava ekstrakciju iz azličitih izvora, transformišu za analizu, i učitavaju u skladište podataka ili drugi centralizovani sistem.
     

  • Azure Synapse - Ranije poznat kao Azure SQL Data Warehouse, Azure Synapse kombinuje skladištenje podataka (data warehousing) sa mogućnostima za naprednu analitiku. U zavisnosti od specifičifičnih potreba korisnika u ponudi ima serverless i dedicated kapacitet. 
     

  • Microsoft Fabric – Dataflows Gen2 i Notebooks: Ovi alati pružaju napredne mogućnosti za transformaciju podataka unutar Fabric okruženja, omogućavajući efikasnu pripremu i integraciju podataka za analitičke potrebe. U Dataflows Gen2 koristimo Power Query za transformaciju podataka kroz intuitivno okruženje za pripremu podataka. U Notebooks okruženju, imamo fleksibilnost da koristimo Python, SQL i Spark za složene analitičke zadatke i transformaciju podataka.
     

  • Data Pipelines: Koristi se za naprednu orkestraciju velikih količina podataka, omogućavajući integraciju i transformaciju u okviru Synapse Analytics i Fabric okruženja. Pipelines, pored ostalih, takođe poseduje dve bitne funkcionalnosti:

    • Mirroring koji omogućava automatsku sinhronizaciju podataka u realnom vremenu, kao i

    • Copy Data služi za periodično kopiranje velikih količina podataka između baza i  skladišta podataka.
       

Ova kombinacija platformi omogućava nam fleksibilnost i moćno upravljanje procesima obrade podataka, osiguravajući da su podaci konzistentni, tačni i pravovremeno dostupni za dalje analize i izvestavanje.

Za analizu i obradu podataka preferiramo da koristimo Microsoft Fabric koji predstavlja najmodernije rešenje All-In-One. To je sveobuhvatna analitička platforma koja omogućava obradu, analizu i vizualizaciju podataka u jedinstvenom okruženju. Fabric je posebno fleksibilan jer podržava rad sa različitim programskim jezicima i alatima, uključujući Python, SQL i Spark, što omogućava odabri najprikladnijeg jezika ili alata za različite analitičke zadatke.

Pored Fabric okruženja imamo iskustva u radu sa dejta platformama koje su prethodile Fabric/u kao što su:

  • Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services) je alat za ETL procese (Extract, Transform, Load) koji omogućava ekstrakciju, transformaciju i učitavanje podataka iz različitih izvora u odredišne baze podataka. 

  • Azure Synapse Analytics – Analitička platforma koja objedinjuje mogućnosti za obradu velikih podataka, integraciju i analizu podataka, omogućavajući sveobuhvatan pristup analizi kroz SQL, Spark i Data Explorer.

  • SQL Server Analysis Services (SSAS) – Alat za analizu podataka koji omogućava kreiranje OLAP kocki i modela podataka, što pomaže u naprednoj analizi podataka i efikasnom izvlačenju uvida.

  • SQL Server Reporting Services (SSRS) je alat za kreiranje prilagođenih PDF izveštaja iz različitih izvora podataka. Omogućava automatizovanu generaciju i distribuciju izveštaja putem e-pošte ili na deljene lokacije.

​

Dobre prakse koje primenjujemo

  • U našem radu primenjujemo ključne dobre prakse u analizi i obradi podataka kako bismo osigurali tačnost i efikasnost.

  • Počinjemo čišćenjem i validacijom podataka, uz jasno definisanje ciljeva analize.

  • Koristimo inkrementalno osvežavanje za bržu obradu podataka i automatizovane ETL procese za optimizaciju radnih tokova.

  • Naše analize su usklađene s industrijskim standardima i zakonima o privatnosti, obezbeđujući pouzdane i prilagođene rezultate prema poslovnim potrebama klijenata.

Se sastoji od nekoliko ključnih koraka:

  • Priprema i modeliranje podataka: Prikupljamo i čistimo  i radimo transformaciju podataka korišćenjem M ili Power Query jezika, zatim kreiramo model podataka koji povezuje tabele logičkim relacijama i omogućava efikasnu analizu. Definišemo ključne KPI-jeve i u dogovoru s klijentom kreiramo mere korišćenjem DAX ((Data Analysis Expressions) jezika. 

  • Dizajn i interaktivnost vizualizacija: Fokusiramo se na jednostavne, jasne vizualizacije koje omogućavaju lako razumevanje podataka. Težimo da potrebni filteri budu u okviru filter panela, dok na radnoj strani postavljamo samo neophodne slajsere čime postižemo maksimalnu iskorišćenost radne površine. Obezbeđujemo interaktivnost  vizuala i i mogućnost dublje analize korišćenjem hijerarhija. 

  • Testiranje, optimizacija i distribucija: Pre deljenja sa korisnicima, testiramo i optimizujemo izveštaj za bolju performansu. Završni izveštaj objavljujemo na Power BI Servisu sa podešenim pravima pristupa i automatskim osvežavanjem.

  • Obezbeđujemo siguran pristup i zaštitu podataka korišćenjem Row i Object Level Security podešavanja, koji nam omogućavaju da se osetljiv sadržaj samo licima kojima je namenjen.

  • Administracija zauzima ključno mesto i predstavlja nerazdvojivi deo svakog poslovnog izveštaja.

 

Dobre prakse koje primenjujemo

  • Jasnoća i fokus: Fokusiramo se na ključne metrike i u zavisnosti od preferencija klijenta po pitanju složenosti prikaza definišemo sadržaj. Vizualizacije treba da budu što intuitivnije za korišćenje i da korisnicima omoguće brzo donošenje odluka.

  • Kreativnost u dizajnu: Koristimo paletu boja koja najbolje definiše poslovni identitet klijenta, Fokus nam je na korišćenju jasnih fontova, tonova i stilova koji obogućavaju preglednost sa jedne strane i prijatnost u radu korisnika sa druge.

  • Optimizacija modela podataka: Pratimo najbolje prakse u modeliranju podataka kako bi izveštaji bili efikasni. To uključuje smanjenje složenosti modela i uklanjanje nepotrebnih podataka.

Microsoft Fabric Architecture

Fabric Arhitecture.png

Linked to the source: Microsoft Fabric

bottom of page