Jeszcze kilka lat temu analiza danych w firmie opierała się na kilku raportach z ERP i arkuszu Excel. Dziś rzeczywistość wygląda zupełnie inaczej. Organizacje korzystają równolegle z: systemów ERP i CRM, systemów finansowo-księgowych, narzędzi marketing automation, platform e-commerce, plików Excel, danych z IoT, usług chmurowych i aplikacji SaaS. Każde z tych źródeł generuje wartościowe informacje. Problem pojawia się wtedy, gdy dane pozostają rozproszone. 

Dlatego coraz więcej organizacji zadaje sobie jedno kluczowe pytanie: 

Czy nasza firma pracuje na jednej wersji prawdy (single source of truth)? 

Odpowiedzią na to wyzwanie jest ujednolicona platforma analityki danych – spójne środowisko, które integruje wszystkie elementy analityki w jednym miejscu. 

Czym jest ujednolicona platforma analityki danych? – definicja i założenia 

Ujednolicona platforma analityki danych to zintegrowane środowisko technologiczne, które łączy wszystkie kluczowe obszary pracy z danymi w jednej architekturze. 

Obejmuje ono: 

• integrację danych z różnych źródeł, 

• przetwarzanie danych (ETL/ELT), 

• magazynowanie danych (data warehouse / lakehouse), 

• analizę i modelowanie danych, 

• raportowanie i Business Intelligence, 

• data science oraz zaawansowaną analitykę, 

• data governance i zarządzanie bezpieczeństwem. 

Zamiast wielu odrębnych narzędzi, organizacja korzysta z jednego, spójnego ekosystemu. 

Kluczowe cechy ujednoliconej platformy analityki danych 

Aby platforma mogła być uznana za rzeczywiście zunifikowaną, powinna zapewniać: 

• jedną architekturę – wspólną warstwę danych i przetwarzania, 

• jedno środowisko pracy – dla inżynierów danych, analityków i użytkowników biznesowych, 

• jeden model bezpieczeństwa – centralne zarządzanie uprawnieniami, 

• wspólne zarządzanie dostępem i governance – kontrolę nad jakością i spójnością danych. 

To podejście eliminuje konieczność integracji wielu niezależnych komponentów oraz redukuje ryzyko błędów architektonicznych. 

Jakie problemy rozwiązuje zunifikowana platforma analityczna? 

Wdrożenie ujednoliconej platformy analityki danych to nie tylko uporządkowanie architektury IT. To przede wszystkim rozwiązanie realnych problemów biznesowych, które pojawiają się wraz ze wzrostem organizacji i liczby źródeł danych. 

Eliminacja duplikacji danych 

W rozproszonym środowisku te same dane często są: 

• kopiowane do wielu baz, 

• przetwarzane w różnych narzędziach, 

• przechowywane w odmiennych wersjach. 

Zunifikowana platforma analityczna wprowadza jedno centralne repozytorium danych, które ogranicza redundancję i zmniejsza ryzyko błędów. 

Spójne definicje wskaźników w całej organizacji 

Jednym z największych wyzwań w raportowaniu jest brak wspólnej definicji KPI. 

Unified data analytics platform umożliwia: 

• centralne modelowanie danych, 

• ujednolicenie definicji wskaźników, 

• budowę jednego modelu raportowego dla całej organizacji. 

Efekt? Zarząd, finanse i sprzedaż analizują te same liczby – w ten sam sposób. 

Skrócenie czasu przygotowania raportów 

Ręczne łączenie plików Excel i poprawianie danych przed spotkaniem zarządu to nadal codzienność w wielu firmach. 

Zunifikowana platforma: 

• automatyzuje procesy integracji danych, 

• aktualizuje raporty w czasie rzeczywistym, 

• eliminuje ręczne operacje. 

Dzięki temu raport przestaje być projektem, a staje się stałym elementem procesu decyzyjnego. 

Uproszczone zarządzanie bezpieczeństwem i compliance 

Rozproszone narzędzia oznaczają rozproszone uprawnienia i większe ryzyko naruszeń. 

Ujednolicona platforma analityki danych zapewnia: 

• centralne zarządzanie dostępem, 

• kontrolę nad poziomami uprawnień, 

• zgodność z regulacjami (np. RODO), 

• pełny audyt wykorzystania danych. 

To istotne szczególnie w organizacjach operujących na danych finansowych i wrażliwych. 

Kluczowe elementy ujednoliconej platformy analityki danych 

Aby platforma mogła realnie wspierać analitykę biznesową, musi obejmować kilka kluczowych komponentów. 

Integracja danych 

Pierwszym krokiem jest skuteczne łączenie danych z różnych systemów. 

Platforma powinna umożliwiać: 

• integrację danych z ERP, CRM, systemów finansowych i narzędzi marketingowych, 

• automatyzację procesów ETL/ELT, 

• obsługę danych strukturalnych i niestrukturalnych. 

Magazyn danych / lakehouse 

Centralne repozytorium danych jest sercem całej architektury. 

Powinno zapewniać: 

• jedno źródło prawdy (single source of truth), 

• wysoką wydajność zapytań, 

• skalowalność w środowisku chmurowym, 

• możliwość pracy zarówno na modelu data warehouse, jak i lakehouse. 

Nowoczesna unified data analytics platform łączy elastyczność data lake z uporządkowaną strukturą hurtowni danych. 

Warstwa analityczna i BI 

Dane mają wartość dopiero wtedy, gdy można je analizować. 

Warstwa BI obejmuje: 

• modelowanie danych, 

• tworzenie dashboardów i raportów interaktywnych, 

• dostęp do self-service BI dla użytkowników biznesowych. 

Data science i AI 

Coraz więcej firm wykracza poza klasyczne raportowanie. 

Zunifikowana platforma powinna umożliwiać: 

• zaawansowaną analitykę predykcyjną, 

• integrację z narzędziami machine learning, 

• współpracę zespołów data science i BI w jednym środowisku. 

Governance i bezpieczeństwo 

Bez kontroli nad danymi nie ma dojrzałej analityki. 

Kluczowe elementy governance to: 

• centralne zarządzanie uprawnieniami, 

• monitorowanie wykorzystania danych, 

• kontrola wersji modeli i raportów, 

• zgodność z regulacjami i politykami bezpieczeństwa. 

Właśnie te elementy odróżniają przypadkową architekturę raportową od profesjonalnej, unified data analytics platform wspierającej rozwój organizacji.

Przykłady ujednoliconych platform analityki danych na rynku 

Rynek oferuje kilka rozwiązań określanych jako ujednolicona platforma analityki danych. Różnią się one stopniem integracji, architekturą oraz gotowością do obsługi pełnego procesu analitycznego – od integracji danych po raport zarządczy. 

Microsoft Fabric 

Microsoft Fabric to kompleksowa, zintegrowana platforma analityczna, która łączy w jednym środowisku: 

• Data Factory, 

• Lakehouse, 

• Data Warehouse, 

• Power BI, 

• Real-Time Analytics, 

• Data Science. 

To, co wyróżnia Microsoft Fabric, to: 

• jeden model licencjonowania, 

• jedna przestrzeń robocza, 

• spójne zarządzanie pojemnością i kosztami, 

• głęboka integracja z Azure, Microsoft 365 i Microsoft Teams. 

Dla organizacji korzystających już z Power BI, Fabric stanowi jego naturalne rozszerzenie – bez konieczności budowania dodatkowej, skomplikowanej architektury. 

Przewaga Microsoft Fabric 

• pełna integracja end-to-end w jednym ekosystemie, 

• brak potrzeby łączenia wielu niezależnych usług, 

• uproszczone wdrożenie w środowisku Microsoft, 

• spójna architektura lakehouse i warehouse, 

• jednolity model bezpieczeństwa. 

W praktyce oznacza to krótszy czas wdrożenia oraz mniejsze ryzyko błędów integracyjnych. 

Databricks 

Databricks to bardzo mocne środowisko dla zespołów data science i inżynierów danych. 

Charakteryzuje się: 

• wysoką elastycznością, 

• silnym wsparciem dla pracy na dużych zbiorach danych, 

• zaawansowanymi funkcjami ML. 

Jednocześnie: 

• wymaga dodatkowej konfiguracji dla pełnej warstwy BI, 

• często potrzebne jest osobne narzędzie raportowe, 

• jest bardziej dopasowane do zaawansowanych zespołów technicznych niż do szerokiego grona użytkowników biznesowych. 

W porównaniu z Microsoft Fabric, Databricks nie oferuje równie spójnego, natywnego połączenia warstwy data science i Business Intelligence w jednym, jednolicie zarządzanym środowisku. 

Google BigQuery + Looker 

Google BigQuery w połączeniu z Looker tworzy skalowalne środowisko chmurowe w ramach Google Cloud. 

Zalety: 

• wysoka wydajność przetwarzania danych, 

• dobra integracja w obrębie Google Cloud. 

Jednak: 

• poszczególne funkcje działają jako oddzielne komponenty, 

• integracja z narzędziami Microsoft jest ograniczona, 

• środowisko jest mniej naturalne dla organizacji korzystających z Power BI i Microsoft 365. 

W praktyce dla wielu firm europejskich, silnie osadzonych w ekosystemie Microsoft, Microsoft Fabric jest rozwiązaniem bardziej spójnym i łatwiejszym do wdrożenia. 

Dlaczego Microsoft Fabric jest obecnie najbardziej kompleksową platformą analityki danych? 

Na tle konkurencyjnych rozwiązań Microsoft Fabric wyróżnia się poziomem integracji i kompletnością. 

Zapewnia jedno środowisko dla: 

• inżynierów danych, 

• analityków, 

• zespołów BI, 

• data scientistów, 

• działów finansowych i operacyjnych. 

Kluczowe przewagi: 

• pełna integracja z Power BI, 

• lakehouse i data warehouse w jednej architekturze, 

• spójny model bezpieczeństwa i zarządzania dostępem, 

• centralne zarządzanie pojemnością i kosztami, 

• skalowalność w chmurze Azure. 

Najważniejsze jednak jest to, że Microsoft Fabric skraca drogę od danych surowych do dashboardu zarządczego. Wszystkie elementy – od integracji, przez transformację, po raport – działają w jednym ekosystemie. 

To właśnie ten poziom spójności czyni z Fabric najbardziej dojrzałą obecnie platformą analityki danych w środowisku enterprise.

 

Chcesz sprawdzić, czy ujednolicona platforma analityki danych ma sens w Twojej organizacji? 

Jeśli: 

• pracujesz na wielu źródłach danych, 

• raporty w różnych działach pokazują inne wartości, 

• proces przygotowania analiz jest czasochłonny i manualny, 

• rozważasz wdrożenie Microsoft Fabric lub rozwój środowiska Power BI, 

warto rozpocząć od analizy obecnej architektury danych. 

W EBIS: 

• porównujemy dane z różnych systemów (ERP, CRM, finanse, marketing), 

• projektujemy spójną architekturę opartą na Microsoft Fabric i Power BI, 

• wdrażamy hurtownie danych i lakehouse, 

• budujemy raporty zarządcze dopasowane do realnych potrzeb biznesu. 

Skontaktuj się z nami, aby omówić, jak może wyglądać Twoja docelowa platforma analityki danych i jak przejść od rozproszonych narzędzi do jednej, spójnej platformy decyzyjnej.