大多数报告问题都始于上游
当仪表板显示错误的数字或报告生成时间过长时，问题通常不在于报告层。问题在于流入其中的数据。断开连接的源系统、脆弱的数据管道以及基于电子表格的转换会产生影响下游所有分析投资的问题。我们的数据工程咨询服务通过改进数据集成、管道开发、转换逻辑和架构决策来帮助修复这一基础，使数据更加结构化、可靠，并为报告、分析和人工智能做好准备。
我们的数据工程服务包括什么
一套专注的数据工程解决方案，可改进数据收集、集成、转换以及将其交付到报告和分析环境中的方式。
数据集成与源整合
我们提供数据集成服务，将 ERP 系统、CRM 平台、数据库、平面文件、API 和第三方数据源连接到一个更统一的数据环境中。
- 多源数据集成
- ERP 和 CRM 合并
- 平面文件、API 和数据库摄取
自动化数据管道
我们通过自动化工作流支持数据管道开发，这些工作流可按可靠的时间表从源系统中提取、转换数据，并将其传输到报告和分析环境中。
- ETL 和 ELT 管道开发
- 计划和事件驱动的数据工作流
- 跨系统和平台的数据移动
- 监控、错误处理和管道可靠性
数据转换与结构化
我们提供数据转换服务，将原始源数据转换为干净、标准化和结构化的数据层，以支持可靠的报告、分析和下游业务流程。
- 数据清洗、验证和标准化
- 转换逻辑和模式对齐
- 格式规范化和字段映射
- 用于报告、分析和下游系统的结构化数据准备
- 可扩展业务消费的一致性数据建模
管道监控与持续支持
我们通过监控、问题检测、模式变更处理和持续支持来帮助维护管道的可靠性，从而减少手动工作量并提高跨重复报告流程的数据工作流自动化。
- 管道健康监控
- 数据新鲜度和可靠性检查
- 持续支持和优化
我们通常解决的挑战
许多企业拥有数据，但仍然难以将其转化为可用的洞察。我们的数据工程服务旨在解决阻碍分析工作流程的挑战。
更快的报告周期
更早地提供干净的数据，以便用于仪表板和定期报告。
更高的报告信心
通过加强上游一致性来提高对数字的信任。
减少手动准备
减少重复的提取、清理和重构工作。
更强大的分析和人工智能就绪能力
为 BI、高级分析和 AI 用例创建可靠的基础。
数据工程能带来什么好处
强大的数据工程不仅能改善数据流。它有助于减少人工工作量，提高报告的可靠性，并为大规模分析奠定更坚实的基础。
工具和技术
我们工具灵活，可以适应您当前的数据堆栈、报告需求和规模要求。在需要时，我们还支持数据架构服务和更广泛的数据平台工程需求，以构建更具可扩展性的分析环境。
我们可以在云、数据库、报告、工程和人工智能层面上进行协作，而无需强制采取“全面替换”的方法。
数据库与仓库
集成与编排
云平台
语言与处理
常见问题解答
关于范围、系统以及数据工程在更广泛的分析堆栈中的位置的常见问题。
什么是数据工程服务？+
数据工程服务帮助企业收集、整合、转换和构建数据，以便可靠地用于报告、仪表板、分析和决策。
数据工程与商业智能有何不同？+
数据工程侧重于数据管道、集成和结构化数据基础。商业智能侧重于仪表板、KPI跟踪和建立在这些数据之上的报告可见性。
您能与我们现有的系统和工具协同工作吗？+
是的。我们尽可能在现有环境中工作，并支持各种 ERP、CRM、云、数据库和基于平面文件的生态系统。
在 BI 或 AI 之前，我们需要数据工程吗？+
在很多情况下，是的。BI仪表板和AI模型的可靠性取决于输入它们的数据，因此数据工程通常是先决条件或并行工作流。
在数据工程公司中我应该寻找什么？+
一家强大的数据工程公司应该能够在保持对下游报告、分析和业务可用性的关注的同时，改进数据集成、管道可靠性、转换质量和架构决策。
请求数据工程评估
如果碎片化的源系统、管道可靠性问题或手动数据准备正在拖慢报告和分析的进度，我们可以帮助您确定首先需要修复或构建什么。
告诉我们是什么在拖慢报告或分析的进度，我们将帮助您确定下一步的正确方向。