Konektory
airbyte
- zasila
- Normalizacja
Wszystkie case studies
SaaSPipeline'y danychDashboardy4 miesiące
Analityka e-commerce plug-and-play
Przyjęcie nowego klienta zajmowało trzy tygodnie pracy inżynierów. Teraz zajmuje dwa dni i nie wymaga inżyniera.
Onboarding tenanta
2 dni
Konektor + szablon, samoobsługa
Było
3 tygodnie
Integracja szyta na miarę dla każdego tenanta
Prostymi słowami
Czym to jest.
W tej sekcji nie ma żargonu. Opis techniczny jest niżej.
Co szło nie tak
Każdy nowy klient wymagał indywidualnej integracji, zanim zobaczył choćby jeden dashboard, więc dział sprzedaży czekał w kolejce na inżynierów. Tymczasem przychody na tych dashboardach po cichu rozjeżdżały się z tym, co raportował dział finansów.
Co zbudowaliśmy
Zbudowaliśmy jeden standardowy konektor i gotowy szablon, który klient może skonfigurować samodzielnie, a każdą wartość przychodu powiązaliśmy z definicją, której faktycznie używa dział finansów.
Co się zmieniło
Onboarding skrócił się z trzech tygodni do dwóch dni i w ogóle nie wymaga już inżyniera, więc sprzedaż przestała czekać. Pytań do wsparcia w rodzaju „dlaczego te dwie liczby się różnią” jest wyraźnie mniej.
Architektura
Jak to się ze sobą łączy.
Proszę przewinąć etapy. Wszystko oznaczone jako dodane to komponent, który nie istniał przed tym projektem.
Normalizacja
kanoniczny
- otrzymuje z
- Konektory
- zasila
- Bramka jakościtest
Bramka jakości
kontrakty
- otrzymuje z
- Normalizacjatest
- zasila
- BigQuery
BigQuery
wielodostępne
- otrzymuje z
- Bramka jakości
- zasila
- Warstwa metryk
Warstwa metryk
dbt
- otrzymuje z
- BigQuery
- zasila
- Dashboardy
Dashboardy
z szablonów
- otrzymuje z
- Warstwa metryk
Konektory
airbyte
- zasila
- Normalizacja
Normalizacja
kanoniczny
- otrzymuje z
- Konektory
- zasila
- Bramka jakościtest
Bramka jakości
kontrakty
To dodaliśmy- otrzymuje z
- Normalizacjatest
- zasila
- BigQuery
BigQuery
wielodostępne
- otrzymuje z
- Bramka jakości
- zasila
- Warstwa metryk
Warstwa metryk
dbt
To dodaliśmy- otrzymuje z
- BigQuery
- zasila
- Dashboardy
Dashboardy
z szablonów
- otrzymuje z
- Warstwa metryk
Opis
Jak by to zbudować.
Zbiór danych, podejście, docelowe metryki i stack. Napisane dla tego, kto będzie to weryfikował.
SaaSPipeline'y danychDashboardy4 miesiące
Analityka e-commerce plug-and-play
Wielodostępny import danych i analityka przychodów, które przyspieszają onboarding klientów z sektora MŚP dzięki stabilnym definicjom KPI.
Problem
Każdy nowy tenant wymagał integracji szytej na miarę, więc onboarding zajmował tygodnie pracy inżynierów, a dashboardy po cichu odchodziły od finansowej definicji przychodu.
Zbiór danych
- wiersze
- 58 mln zamówień
- cechy
- 112
- źródła
- Shopify, Stripe, Ads, CSV
- okno
- 18 miesięcy
Podejście
- 01Zbudowaliśmy wielokrotnego użytku konektory normalizujące dane do kanonicznego schematu e-commerce
- 02Dodaliśmy automatyczne kontrole jakości danych na wejściu
- 03Zamodelowaliśmy logikę przychodów raz, w zarządzanej warstwie metryk
- 04Szablony dashboardów z ustawieniami administracyjnymi per tenant
Metryki
- 2 dni
- czas onboardingu z 3 tygodni
- 94%
- pokrycie schematu mapowane automatycznie
- 312
- wychwycone błędy QA przed załadowaniem
- 100%
- zgodność metryk z finansami
Dowody
- źródło
- Projekt referencyjny
- liczby
- Poglądowe — typowe wartości dla tego projektu
- pomiar
- Nie mierzono. Typowe wartości dla projektu referencyjnego tego rodzaju, nie zaobserwowane w systemie klienta.
- referencje
- Niedostępne dla tego projektu
- ostatnia weryfikacja
- 2026-08-25
Wpływ na biznes
- Samodzielny onboarding usunął inżynierów z cyklu sprzedaży
- Jedno źródło prawdy dla KPI subskrypcji i e-commerce
- Obciążenie wsparcia pytaniami o raporty wyraźnie spadło
Stack technologiczny
- TypeScript
- Next.js
- PostgreSQL
- BigQuery
- Temporal
- dbt
- Airbyte
- Metabase
Dalej
Potrzebują Państwo takiego systemu?
Proszę odpowiedzieć na sześć pytań, a powiemy, czy ten kształt pasuje do Państwa problemu — także wtedy, gdy nie pasuje.