Případové studie
Reálné výsledky našich datových projektů pro české firmy
Distribuce dat přes file storage
Výzva:
Neefektivní sdílení dat s interními a externími partnery, vysoké náklady na údržbu a pomalý přístup k datům.
Řešení:
Implementace standardizovaného mechanismu pro sdílení dat pomocí dlt pro připojení zdrojů, DuckDB pro deduplikaci a agregaci, výstup do partitioned Parquet souborů v cloud storage.
Přínosy pro zákazníka:
- Standardizovaný a efektivní mechanismus sdílení dat pro interní a externí partnery
- Nákladově efektivní ukládání a doručování dat přes cloud object stores
- Vysoký výkon pro downstream analytiku (Parquet formát, partitioned)
- Snížená zátěž údržby díky jednoduché a spolehlivé architektuře
Použité technologie:
Predikce zákaznických kategorií
Výzva:
Neefektivní segmentace zákazníků vedoucí k nízké personalizaci marketingu a špatné cílení prodejních aktivit.
Řešení:
Implementace prediktivního modelu využívajícího data z CRM a účetního systému, transformace pomocí Pandas, machine learning s Scikit-learn a vizualizace v Power BI.
Přínosy pro zákazníka:
- Prediktivní segmentace zlepšující personalizaci marketingu a cílení prodeje
- Zvýšení ROI kampaní díky lepšímu porozumění zákaznickým kategoriím
- Snížení churn rate díky včasné identifikaci rizikových zákazníků
- Integrace s existujícím CRM pro automatické aktualizace kategorií
Použité technologie:
Monitoring tržních cen
Výzva:
Nedostatečný přehled o cenách konkurence a tržních trendech vedoucí k neoptimálním cenovým strategiím.
Řešení:
Kontinuální monitoring pomocí Crawlee web crawleru v Dockeru, transformace dat pomocí Polars, vizualizace přes Seaborn a Power BI.
Přínosy pro zákazníka:
- Kontinuální monitoring tržních a konkurenčních cen
- Rychlá identifikace cenových trendů a odchylek
- Datově řízená cenová strategie zvyšující konkurenceschopnost a marže
- Automatizované dashboardy umožňující marketingovým a prodejním týmům rychle reagovat
Použité technologie:
Monitoring partnerských dat
Výzva:
Manuální stahování dat z partnerských systémů a nekonzistentní kvalita dat pro sledování výkonnosti partnerů.
Řešení:
Automatizované sběr dat pomocí Apify, transformace v DuckDB pro čištění a agregaci dat, uložení do Microsoft SQL Server.
Přínosy pro zákazníka:
- Automatizovaný sběr dat z partnerských systémů nahrazující manuální stahování
- Zlepšená kvalita a konzistence dat pro sledování výkonnosti partnerů
- Real-time upozornění na anomálie a chybějící data
- Snížení operační zátěže týmů pro správu dat
Použité technologie:
Business Intelligence v cloudu
Výzva:
Nejednotné reportování napříč obchodními systémy (prodej, finance, CRM) a manuální příprava reportů zabírající 70% času.
Řešení:
Implementace cloudového BI řešení s dlt pro ingesti dat, Google BigQuery jako data warehouse (3-vrstvá architektura), Dataform pro orchestraci a Looker pro vizualizaci.
Přínosy pro zákazníka:
- Jednotné a automatizované reportování napříč všemi obchodními systémy
- Snížení času na přípravu reportů o 70%
- Zlepšení rozhodování díky near real-time insights
- Škálovatelná cloudová architektura snižující dlouhodobé náklady na infrastrukturu
Použité technologie:
Připraveni na váš datový projekt?
Kontaktujte nás pro bezplatnou konzultaci a zjistěte, jak můžeme pomoci s vašimi daty.
Začít projekt