// Tech Stack
Stack technologiczny analityki
Nowoczesne narzędzia danych dobrane pod kątem wydajności, efektywności kosztowej i łatwości utrzymania przez Twój zespół.
Dlaczego czas rzeczywisty
Zdarzenia przetwarzane w momencie nadejścia, nie godziny później. Potoki Kafka + Flink lub AWS Kinesis obsługujące miliony zdarzeń na sekundę z gwarantowaną kolejnością i semantyką exactly-once.
ClickHouse lub BigQuery do zapytań poniżej sekundy na miliardach wierszy. Schematy zoptymalizowane pod OLAP, kolumnowy skład danych i zmaterializowane widoki dopasowane do wzorzców Twoich zapytań.
Wykrywanie anomalii i alertowanie progowe, które powiadamia zespół gdy metryki odbiegają — nie gdy zgłosi to użytkownik. Monitorowanie SLO z wbudowanymi alertami spalania budżetu błędów.
Przypadki użycia
Analityka to nie miły dodatek — to przewaga konkurencyjna. Zespoły z widocznością w czasie rzeczywistym dostarczają lepsze produkty szybciej.
Lejki w czasie rzeczywistym, kohorty retencji i dashboardy adopcji funkcji. Wyniki testów A/B widoczne w ciągu minut, nie dni.
Analiza wzorzców transakcji z opóźnieniem decyzji <100ms. Silnik reguł + scoring ML na każdym strumieniu zdarzeń — blokuje fraudulentną aktywność zanim się zakończy.
Metryki biznesowe na żywo dla zespołów ops — zamówienia, dostawy, wolumen wsparcia — aktualizowane co sekundę. Decyzje oparte na tym, co dzieje się teraz, nie w raporcie z wczoraj.
Rezultaty
Od końca do końca: zbieranie zdarzeń, potok, magazynowanie, transformacje, dashboardy i alertowanie — zintegrowane z Twoim produktem i procesami.
Spójna taksonomia zdarzeń, wersjonowanie semantyczne i rejestr schematu, dzięki czemu dane analityczne nigdy się nie psują przy zmianach w produkcie.
Tematy Kafka, grupy konsumentów, joby Flink lub Spark Structured Streaming. Zaprojektowany dla przetwarzania exactly-once, obsługi backpressure i możliwości odtworzenia danych.
Konfiguracja ClickHouse lub BigQuery ze zoptymalizowanymi zmaterializowanymi widokami, partycjonowaniem i wzorcami zapytań poddanymi benchmarkingowi pod Twój konkretny workload.
Modularne, testowane transformacje SQL z dbt. Logika biznesowa wersjonowana, udokumentowana i odtwarzalna. Koniec z tajemnymi zapytaniami zarządzanymi przez jedną osobę.
Dedykowane dashboardy dla teamów produktowych, inżynieryjnych i biznesowych. Drill-down, porównywanie zakresów czasowych i adnotacje dla skorelowanych zdarzeń.
Alerty progowe, statystyczne wykrywanie anomalii (Z-score, ARIMA) oraz integracja z PagerDuty/Slack. Wyciszamy szum, wydobywamy sygnały, które mają znaczenie.
Zaangażowania
Taksonomia zdarzeń, plan śledzenia, podstawowy potok i pierwszy zestaw dashboardów. 4-tygodniowe zaangażowanie startowe dla zespołów bez aktualnej infrastruktury analitycznej.
Pełna architektura strumieniowa: Kafka, baza OLAP, transformacje dbt, Grafana i alertowanie. 8–12 tygodni do produkcyjnej platformy analitycznej.
Ciągła pojemność inżynierska: nowe potoki, rozszerzanie dashboardów, aktualizacje modeli i wsparcie przy incydentach — osadzone w Twoim kwartalnym cyklu planowania.
// Tech Stack
Nowoczesne narzędzia danych dobrane pod kątem wydajności, efektywności kosztowej i łatwości utrzymania przez Twój zespół.
Dlaczego Assadante
Rozumiemy warstwę produktową, nie tylko warstwę danych. Potoki, które budujemy, są dopasowane do business question, na które naprawdę potrzebujesz odpowiedzi.
Rekomendujemy ClickHouse, BigQuery lub Redshift na podstawie Twoich wzorzców zapytań, wielkości zespołu i budżetu — nie relacji dostawcy.
Potoki zgodne z RODO z polityką retencji danych, maskowanie danych osobowych i przepływy usuwania użytkowników wbudowane w projekt schematu od początku.
Pierwsze zdarzenia płyną i pierwszy dashboard działa w pierwszym tygodniu. Dostarczamy inkrementalnie, więc biznes ma wartość zanim platforma jest kompletna.
Budujemy dashboardy, które team produktowy naprawdę otwiera każdego ranka — skoncentrowane na decyzjach, nie na kompendium metryk, którego nikt nie czyta.
Budujemy fundament danych, który Twój zespół analityczny może rozszerzać bez wsparcia inżynieryjnego — z udokumentowanymi modelami, warstwą semantyczną i guardrailami zapytań.
FAQ
Pytania, które organizacje zadają przed inwestycją w platformę analityki czasu rzeczywistego.
GA jest świetne do analityki marketingowej, ale ma ograniczenia dla przypadków produktowych i operacyjnych: brak niestandardowych zdarzeń, brak dashboardów real-time dla ops teamów, brak możliwości łączenia z własnymi danymi. Własny potok daje pełną własność i elastyczność.
ClickHouse jest szybszy i tańszy dla zapytań real-time o wysokiej kardynalności, ale wymaga większego zarządzania operacyjnego. BigQuery jest w pełni zarządzany z bezboołową integracją GCP i lepszy dla dużych jobów batchowych. Rekomendujemy na podstawie Twoich wzorzców zapytań i pojemności operacyjnej zespołu.
Projektujemy przepływy usuwania od początku: pseudonimizacja, kolejka usuwania propagowana przez Kafka i tabele downstream oraz zaplanowane zadanie przetwarzające żądania usunięcia w ramach Twojego SLA compliance. Bez ręcznych skryptów usuwania.
Śledzenie zdarzeń → Segment (lub odpowiednik) → BigQuery → dbt → Metabase lub Grafana. Ten stack jest gotowy na produkcję, przystępny cenowo i skaluje się do setek milionów zdarzeń zanim będziesz potrzebował czegoś bardziej złożonego.
W ramach zaangażowania fundamenty: pierwsze zdarzenia płyną w dniu 2., pierwszy dashboard w tygodniu 1., kompletny potok i alertowanie do tygodnia 4. Priorytetyzujemy inkrementalną dostawę, by interesariusze widzieli postęp wcześnie.
Zaczynamy
Zaprojektujmy stack analityczny real-time, który da Twojemu zespołowi widoczność do szybszego działania. Bezpłatna rozmowa discovery — bez pitchów, tylko uczciwa porada o tym, czego naprawdę potrzebujesz.
Docelowe opóźnienie potoku
Zdarzeń dziennie — obsługiwanych