每晚收集您的业务数据
4 个方案 · 按月、每 3 个月或按年构建时间 2–4 天适合数据分散在多个系统、靠人工复制到电子表格的企业。我们搭建一条定时运行的数据管道,从您的数据库和应用中提取数据,清洗后把整洁的表加载到一个数据仓库。AI 会关注每次运行,并用通俗语言解释问题。
连接您的各类工具,实现数据自动更新,无需手动复制。
适合数据分散在多个系统、靠人工复制到电子表格的企业。我们搭建一条定时运行的数据管道,从您的数据库和应用中提取数据,清洗后把整洁的表加载到一个数据仓库。AI 会关注每次运行,并用通俗语言解释问题。
适合报告依赖脆弱、没有文档、没人敢动的数据逻辑的公司。我们把原始数据迁入清晰的落地区,并把您的报表重建为有版本管理、经过测试、带文档的模型。AI 会让文档保持最新,并解释每个模型的用途。
适合需要在几秒内对应用或设备中发生的事做出反应的公司。我们搭建一条流式管道,接收事件,在短时间窗口内合并,并把快速结果送到您的应用或仪表板。AI 会关注数据流,并解释延迟或异常激增。
适合报告拖慢主数据库、或只显示昨天数据的公司。我们设置一个实时副本,把您生产数据库中每条新增、修改和删除的记录流式传入您的数据仓库或副本,无需在原库上做繁重查询。AI 会关注副本并解释任何延迟。
适合数据仓库里有有用的客户数据、但销售和营销工具却看不到的公司。我们按计划把分群和数字推送回您的 CRM、邮件和客服工具,只发送有变化的内容。AI 会解释同步失败并建议字段映射。
我们设置在每次数据加载时运行的自动数据质量检查,测试数据新鲜度、数量突变、缺失值、重复项以及表之间的关联断裂。失败会触发警报,并可阻止不良数据进入仪表盘。
我们搭建一个可搜索的数据目录,记录每一张表、每一列及其负责人,并追踪从数据源经过各项转换直至仪表板的列级血缘。分析师可以找到可信的数据,并确切看到任一指标的数据来源。
我们在您的 CRM 和 ERP 之间构建双向集成,使客户账户、订单、发票和库存在两个系统中保持一致。该中间件负责映射数据结构、解决冲突并对变更进行排队,使两个系统互不阻塞。
我们将数据从老旧系统迁移到现代平台,对源数据进行剖析、映射字段、转换格式,并在加载后校验记录数量和完整性。我们会在最终切换之前进行并行演练。
我们设计一份清晰的分析埋点方案,并为您的网页和移动应用添加埋点,向您的数据仓库发送一致且带类型的事件。每个事件都遵循受治理的数据结构,使下游分析无需猜测字段的含义。
我们构建一个主数据管理(MDM)中心,依据跨源系统的存留规则,将您的核心实体——客户、产品、供应商——统一为黄金记录。它会解决重复问题、标准化属性,并将可信版本发布回各系统。
适合客户信息分散在商店、邮件、广告和客服工具中的企业。我们把它们整合成每位客户的一份档案,关联其在各设备和渠道上的活动,并建立可发送到您营销工具的分群。AI 会建议分群并总结客户行为。
适合基于自己内容构建智能搜索、推荐或助手等 AI 功能的企业。我们把您的文字、图片或行为数据转化为可搜索、适合 AI 使用的形式,存入向量数据库和特征库,并保持更新。您的应用会获得一种简单的获取方式。
我们近乎实时地同步您的在线商店、电商平台和实体 POS 之间的库存水平,使一个渠道上的销售会在所有渠道扣减库存。该引擎处理速率限制、冲突和超卖防护。
适合软件需要与许多各有特性的外部服务通信的公司。我们搭建一个中间层,为每个服务商处理登录、重试和限额,并为您的应用提供一个整洁的连接。AI 会关注错误,并用通俗语言解释服务商的问题。
适合有大量数据(如日志、传感器读数或文件)、放在常规数据仓库中成本太高的公司。我们在低成本存储上构建一个存储库,配有可靠的表、可回溯的历史和查询工具。AI 会保持表的整洁并解释查询成本。
我们为您的数据仓库设计并构建维度(星型模型)模型,定义一致性维度和事实表,使分析快速且直观。我们处理缓慢变化维度,使历史记录得以正确留存。
适合依赖支付和软件服务商通知、却偶尔丢失通知的企业。我们设置一个接收器,检查每条通知是否真实,去除重复,安全保存并送达您的系统,失败的会重放。AI 会关注送达情况并解释失败原因。
我们审计您的数据仓库工作负载并对其进行重新设计,以削减计算和存储支出——调整仓库规格、对表进行聚簇、清理未使用的模型并重写高开销的查询。我们会部署这些更改并监控节省情况。
适合想看现在发生什么、而不是昨天情况的运营团队。我们搭建实时仪表板背后的管道,让事件经过滚动累计后流入一个快速存储,使各指标卡片保持最新。AI 会在异常变化出现时撰写简短说明。
适合客户名单中因拼写错误和不同写法而充满重复项的企业。我们构建一个匹配引擎,找出重复记录并按您的规则合并,不确定的交给员工处理。它在您自己的基础设施上持续运行,避免新的重复项悄悄回来。
我们搭建托管连接器,按计划将您的关键 SaaS 工具——支付、广告、客服、CRM——中的数据拉取到您的数据仓库,并具备数据结构处理和增量加载功能。接入新数据源时无需每次都编写定制代码。
适合机器、车辆或传感器全天发送读数的企业。我们搭建一条数据管道,对读数进行缓冲,处理延迟或乱序的数据,并存入按时间汇总的表中。AI 会发现没有响应的设备和异常读数,并加以解释。
我们实施类型 2 缓慢变化维度,使您的数据仓库保留随时间变化的记录的完整历史——价格、状态、分配情况。每一项分析都可以查询某个值在任意给定日期的取值。
我们在您的数据仓库中实施基于角色的访问、列级安全和数据遮蔽,保护敏感字段,并让访问遵循政策。我们记录谁能看到什么,并保留可搜索的访问日志。
我们将缓慢的夜间数据运行改为持续更新,让原本要到第二天才到达的数据在几分钟内到达。我们让两者并行运行,并在切换前核对结果是否一致。
我们将众多分支机构、加盟店或门店(各自运行自己的系统)的数据整合到一个采用通用模型的中央数据仓库中。各地的差异会被标准化,使总部能够在同等条件下比较各门店。
我们构建一条自动化对账管道,在您的支付处理商、银行和总账之间匹配交易,标记不一致之处和无法解释的差额。它每天运行,并生成异常报告供财务部门处理。
适合有许多数据管道、只有在报告看起来不对时才发现故障的团队。我们在一个带历史记录的仪表板上跟踪每条管道的运行时间、新鲜度、数据量和故障。AI 会解释是什么坏了、为什么坏,并把提醒发给合适的人。
我们将您的业务暗中依赖的关键电子表格迁移到一个规范的关系型数据库中,具备校验、关联关系和多用户访问功能。公式变为查询,手动编辑变为受控的应用。
我们构建一个自动化流程,当收到经您团队核实并批准的隐私请求时,跨您的各个系统查找、导出或删除某个人的全部数据。它生成一份可核验的记录,说明找到了什么以及执行了哪些操作。
我们构建一条管道,接收来自供应商和内部来源的产品数据,标准化属性和单位,补充类别信息,并将干净的商品目录发布到您的各个店面。它能处理各种数据源格式,并对变体进行去重。
适合每份报告显示的营收或客户数都不一样的公司。我们在一个中心位置把每个指标只定义一次,让每个仪表板和查询都用同样的方式计算。AI 会回答关于指标的问题,并用通俗语言解释定义。
我们构建数据模型和数据流,将广告点击、访问和销售串联成完整的客户旅程,并将功劳分配给每个起到作用的渠道。市场部可以看到哪些支出真正带来收入。
适合主数据库已逼近极限的成长型应用。我们通过路由层把数据分散到多台服务器,让您的应用照常运行,并在不让您下线的情况下迁移实时数据。AI 会关注负载并解释变慢的原因。
我们构建一个流程,为测试和分析生成生产数据的遮蔽副本或合成副本,在遮蔽标识符的同时保留统计特征和引用完整性。团队获得逼真的测试数据,流通中的标识符大大减少(遮蔽后的数据仍按您自己的隐私政策处理)。
我们将您的 POS 系统连接到一个统一的数据流,持续将销售、商品和支付数据导入数据仓库,并在各终端和门店之间保持一致。零售分析基于完整、最新的交易数据运行。
我们构建一条管道,将原始点击流事件转换为会话、漏斗和路径,计算会话边界和页面序列。产品和增长团队可以分析用户在您的应用中实际的行为路径。
我们连接您从订单到收款流程中的各个系统——店面、履约、开票、支付——使一个订单的完整生命周期自动流转,无需人工交接。状态从头到尾保持同步。
适合同一位支持者在捐款、活动和 CRM 工具中被重复录入的慈善机构和学校。我们构建一个匹配并合并重复项的系统,同时保留历史中的每一笔捐赠,不确定的匹配交给员工处理。它运行在您自己的基础设施上,以保持记录整洁。
我们在生产数据和使用数据的团队之间实施数据契约,定义在 CI 和数据接入环节自动执行的数据结构和预期。破坏性变更会在影响下游使用方之前被发现。
我们构建一条管道,接收位置数据,将其与地理边界进行关联,并计算区域、距离和覆盖范围等空间指标。高度依赖位置的企业可以获得可直接用于地图的分析表。
我们将您的本地部署或老旧数据仓库迁移到现代云平台,迁移数据结构、数据和转换逻辑,并在每一步验证结果一致。我们会规划切换方案,以避免干扰报表。
我们构建一条管道,将您的订阅和支付事件转换为干净的经常性收入指标——MRR、流失、扩展收入、同期群——并与计费系统进行核对。财务和管理层可以获得值得信赖的 SaaS 指标。
适合数据管道变更有时会在生产环境中弄坏报告的团队。我们加入测试、预发布区域和自动检查,让每项变更在上线前都经过验证,并提供清晰的回滚。AI 会评审每项变更并解释测试失败。
我们将您的预订或预约平台与您的 CRM、日历和会计系统集成,使每一个预约都流转为一条客户记录、一条日程条目和一条收入明细。任何细节都无需在各系统之间重复录入。
我们构建一个系统,按数据类型应用保留策略,自动将陈旧数据从昂贵的热存储转移到低成本的冷存储层,同时保持其可查询。成本下降,而不会失去对历史数据的访问。
我们构建一个数据流,接收并标准化来自新供应商的数据,无论其文件格式或字段名称如何,都会在检查后映射到您自己的结构上。供应商接入时间从数周缩短到数小时。
我们构建一条管道,集中收集来自您的应用和基础设施的日志,将其解析为结构化字段,并使其可搜索,同时具备保留策略和告警功能。调试和审计不再需要 SSH 登录服务器。
我们构建一个数据流,用外部信息(天气、节假日、人口统计、客流量)丰富您的业务数据,并与您的记录关联,以便进行更深入的分析和预测。您的模型将获得以往没有的背景信息。
我们帮助您让每个团队拥有自己的数据,以数据产品的形式发布,各自拥有数据流、协议和访问入口,并通过共同标准相互连接。每个团队将其数据作为受管控的产品来负责。
我们构建一条管道,对多币种交易进行标准化,按日期应用正确的汇率,并以您的报告币种生成合并财务数据。国际业务能够正确汇总。
我们为您的数据设定准时承诺,并监控每次数据加载的到达时间,在数据延迟时提醒相关人员。您的团队将获得关于数据何时就绪的明确承诺和提前预警,而不是意外。
我们将您在所销售的每个电商平台上的销售额、费用、结算款和退货汇总为一个标准化数据集,并调和各平台的特殊差异。您可以在一处看到各渠道真实的单位经济效益。
我们构建一条管道,准备干净、已填补缺口且特征丰富的时间序列,并将其提供给预测模型,然后存储并监控预测结果。需求、收入或产能预测建立在可靠的数据基础之上。
我们将您外勤技术人员的移动应用与调度、库存和计费系统集成,使工单、所用零件和记录的工时即使在网络连接不稳定的情况下也能自动同步。办公室与外勤保持一致,无需纸质文书。
我们构建一个 Data Vault 2.0 模型——中心表、链接表和卫星表——为您提供高度可审计、灵活的数据仓库基础,能够吸收数据源变化并保留完整历史。它适用于受监管且快速变化的环境。
适用于实时数据在事件重试或重放时重复计算订单或点击的团队。我们在您的实时数据流中加入重复拦截,即使在高流量下每个事件也只计算一次。AI 跟踪重复率并解释峰值。
适合仪表板加载缓慢、同一件事显示不同数字的企业。我们构建仪表板工具背后整洁的表、汇总和指标层,将其连接,并检查每份报告。AI 会用通俗语言回答关于您数字的问题。
适合经常添加新数据源、每次都要写定制代码的团队。我们构建一个可复用的框架,让任何新数据源只需填写一个简短的设置文件,就能以同样的方式进入您的数据湖,并记录布局、结构和记录。AI 会为每个新数据源起草设置。
我们构建一个客户 360 模型,将每一次互动——订单、客服、营销、产品使用——关联为一个统一的客户视图,并计算生命周期价值、健康度和所处阶段。每个团队查询的都是同一幅完整画面。
我们为您的管道构建稳健的回填工具,使您能够安全地重新处理某个日期范围内的历史数据,或修复一次错误加载,而不会破坏下游表。从糟糕的一天中恢复成为一条例行命令。
我们构建一个集成,将电子邮件和日历中的沟通与会议数据拉取到您的 CRM 和数据仓库中,并将互动关联到客户账户和交易。关系往来活动无需手动记录即可被捕获。
我们构建一项服务,用第三方数据丰富您的记录——公司规模和行业、其使用的工具以及公开的企业登记数据——通过缓存和跨数据源的备用机制高效调用服务商。信息单薄的公司记录将变得完整。
我们审计现有的数据仓库,检查数据结构债务、未使用的表、冗余模型、断裂的血缘和缓慢的查询,然后交付一份按优先级排序的整改计划,并已完成其中的快速改进项。您将确切了解需要修复什么以及原因。
适合数据湖只在夜间更新、并被大量小文件拖慢的团队。我们构建一条持续的数据流,把事件载入可直接用于分析的表,并在数据到达时整理文件和分区。AI 会关注文件健康状况并解释变慢的原因。
我们将您的支付处理商集成到一个统一的数据层中,将各服务商的收款、退款、争议和费用标准化为一致的交易记录。财务部门可以将各处理商的支付数据作为一个数据集进行分析。
我们将一条错综复杂的单体管道重构为模块化、可复用、经过充分测试的组件,并具有清晰的边界和文档。今后的变更只需改动一个小部分,而不会危及整条链路。
适用于客户共用一个数据库、需要证明数据彼此隔离的软件公司。我们设计并构建隔离机制,使每位客户的数据在数据库和数据流中只能由该客户访问。AI 定期运行隔离检查,并按客户报告用量。
我们将全量刷新的数据仓库模型转换为增量处理,使每次运行只处理新增或变更的数据,而不是重建全部内容。运行时间和成本大幅下降,同时结果保持正确。
我们部署一个数据结构注册中心,管理每个分析和流式事件的结构,对数据结构进行版本管理并强制执行兼容性,使生产方无法发布破坏性的事件。使用方可以依赖稳定且有文档记录的契约。
我们为双方系统都可以编辑同一记录的双向同步添加稳健的冲突解决机制,定义确定性规则和合并策略,使并发编辑以可预测的方式解决。令人头疼的同步循环和覆盖问题由此终结。