97%
liderów ds. danych mówi, że awarie potoków spowalniają inicjatywy analityczne lub AI.
Fivetran, 2026
AI i Dane
Dane, którym możesz zaufać.
Połącz dane z baz, API, arkuszy i systemów SaaS w jedno źródło prawdy. Zbuduj potoki, platformy i analitykę, na których polega Twój zespół, z fundamentem gotowym na AI, gdy nadejdzie czas.
Dane, na których Twój biznes może polegać.
Jeśli Twoje dane są rozproszone po różnych systemach, potoki padają w piątkowe popołudnia, a nikt nie potrafi odpowiedzieć „co oznacza ta kolumna?", to Twoje dashboardy kłamią, raporty się starzeją, a zespół przestaje ufać liczbom. My odbudowujemy fundament. Potoki danych, które przetrwają kontakt z nieuporządkowanymi źródłami. Struktury danych, które rosną wraz z biznesem. Zarządzanie danymi, które pozwala analityce i AI bezpiecznie działać na danych produkcyjnych. Twój zespół przestaje walczyć z danymi i zaczyna dostarczać wnioski.
W liczbach
Słabe dane są drogie. Dobra inżynieria danych się zwraca.
Większość problemów z danymi nie bierze się z analityki ani modeli AI, tylko z infrastruktury, na której to wszystko stoi.
12,9 mln $
średni roczny koszt słabej jakości danych dla organizacji, według Gartnera.
Gartner, 2024
53%
czasu inżynierów spędzanego na utrzymaniu i naprawie potoków zamiast budowania nowych funkcji.
Fivetran, 2026
80%
inicjatyw danych w przedsiębiorstwach kończy się niepowodzeniem przez słabą inżynierię danych, nie złą analitykę.
Analiza branżowa, 2026
Co dostarczamy
Sześć kompetencji, które tworzą większość naszych projektów z inżynierii danych.
Potoki danych, które nie padają w piątkowe popołudnie
Idempotentne, obserwowalne potoki wsadowe i strumieniowe na Kafce, Sparku, Dataflow albo Twoim obecnym stosie technologicznym. Zbudowane tak, by po awarii się podnosić, a nie na niej padać.
Platforma danych dopasowana do Twojej skali
Właściwie zwymiarowane hurtownie i lakehouse na Snowflake, Databricks, BigQuery lub open-source. Wybieramy najtańszy stos technologiczny, który obsłuży Twoją skalę, nie ten najmodniejszy.
Dashboardy, którym interesariusze naprawdę ufają
Warstwa analityczna i raportowa na Power BI, Tableau, Looker lub analityce osadzonej. Z modelami semantycznymi, by liczby się zgadzały między zespołami.
Zmiany źródeł przestają psuć to, co jest dalej
Kontrakty danych i struktury, które przyjmują zmiany w źródłach bez psucia zależnych od nich dashboardów, raportów i modeli.
Zarządzanie danymi, któremu audytorzy wierzą
Katalog, pochodzenie danych, świeżość, monitoring jakości, kontrola dostępu i wykrywanie danych wrażliwych. By dane były bezpieczne w użyciu i bezpieczne w audycie.
Fundament gotowy, gdy nadejdzie AI
Magazyny wektorowe, indeksy wyszukiwania i czyste dane treningowe obok Twojej platformy operacyjnej. Aby w chwili, gdy pojawi się zastosowanie AI, dane były już gotowe.
Dlaczego Codino
- Inżynierowie, którzy naprawiali potoki o 3 w nocy. Znamy różnicę między demem, które działa, a systemem, który przetrwa realny ruch.
- Bez przywiązania do dostawców. Snowflake, Databricks, BigQuery, open-source. Wybieramy to, co pasuje do Twoich danych i budżetu, nie to, co pasuje do umowy partnerskiej.
- Szczerość o jakości danych. Mówimy, które źródła są czyste, które są nieuporządkowane, a które naprawa będzie kosztować więcej, niż są warte.
- Z siedzibą w UE, RODO domyślnie. Lokalizacja danych, kontrola dostępu i pochodzenie danych wbudowane od pierwszego dnia. Bez dorabiania później.
- Twój zespół jest właścicielem platformy, gdy odchodzimy. Dokumentacja, podręczniki działania, monitoring i ocena wbudowane od początku. Nie jako dodatek.
- Szybko do pierwszej wartości. Pierwszy potok dostarczający dane w tygodnie, nie miesiące. Widzisz, czy podejście działa, zanim zaczniesz skalować.
Jak dostarczamy
Pragmatyczna ścieżka od audytu do działającej platformy. Bez wieloletnich migracji.
- 01
Audytujemy
Mapujemy obecny krajobraz danych, identyfikujemy źródła największych tarć i projektujemy architekturę docelową. Wychodzisz z roadmapą podzieloną na etapy, którą Twój zespół może wykonać.
- 02
Budujemy
Stawiamy platformę i wdrażamy pierwszy przypadek użycia w całości: krytyczny dashboard, zepsuty potok zastąpiony nowym, nowy produkt danych. W momencie przekazania coś już dostarcza wartość.
- 03
Wprowadzamy zarządzanie
Dodajemy pochodzenie danych, monitoring jakości i kontrolę dostępu, by platformę dało się bezpiecznie skalować. Twój zespół zaczyna ufać liczbom; audytorzy przestają zadawać niewygodne pytania.
- 04
Utrzymujemy
Optymalizacja kosztów, strojenie zapytań i ciągłe usprawnienia w miarę wzrostu użycia. Koszt na zapytanie pozostaje przewidywalny nawet przy rosnącej adopcji.
Co się zmienia, gdy warstwa danych działa
Umów audyt danychDecyzje biznesowe oparte na danych, nie na zgadywaniu
Dashboardy, którym interesariusze ufają. Raporty zgadzające się między zespołami. Prognozy oparte na czystych liczbach. A gdy pojawi się kolejny projekt AI, zajmie tygodnie, a nie kwartał.
Seniorzy przestają gasić pożary
Potoki przestają być codziennym tematem spotkań. Twoi inżynierowie spędzają czas na dostarczaniu produktu, nie na ściganiu zmian w strukturze danych czy alertów o północy.
Rachunek za chmurę przestaje być pytaniem CFO
Właściwie zwymiarowana infrastruktura i praktyki kosztowe utrzymują wydatki w zgodzie z faktycznym użyciem. Na tyle przewidywalne, by finanse przestały o nie pytać.
Dane stają się prawdziwym aktywem, a nie wiedzą plemienną
Udokumentowane, skatalogowane, mające właścicieli. Zamiast wiedzy plemiennej w głowach kilku inżynierów. Nowy pracownik wdraża się czytając dokumentację, nie podpatrując jedyną osobę, która pamięta.
Gdzie inżynieria danych jest kluczowa
Branże z wieloma źródłami danych, rygorystycznymi wymogami zgodności i wysokim kosztem słabych danych.
Usługi finansowe
- Przetwarzanie i raportowanie transakcji w czasie rzeczywistym
- Konsolidacja danych ryzyka z wielu systemów
- Raportowanie regulacyjne z pełnym pochodzeniem danych
- Customer 360 z rozproszonych źródeł
Wybrane projekty
Ostatnie projekty inżynierii danych, od platform BI i narzędzi zarządzania ryzykiem po fundamenty danych gotowe na AI.
Recast
Recast to platforma, która umożliwia streaming na żywo w oparciu o mechanizm mikropłatności. Zapewnia uczciwy dostęp do treści i lepsze wynagrodzenie twórców. Użytkownicy płacą twórcom za pojedynczy materiał, a nie platformie za subskrypcję.
Zobacz case study
Centogene
Rozwój specjalistycznej platformy do zarządzania i analizy danych spektrometrii masowej wspierającej odkrywanie biomarkerów w badaniach nad chorobami rzadkimi.
Zobacz case studyCo klienci mówią o nas
Pete Willcox
VP Produktu
"All members of the Codino team fit seamlessly into our delivery teams, building excellent relationships and always willing to go the extra mile to deliver on our Roadmap in a timely and efficient way. We have built extremely good relationships with them and they feel just like part of the team"
Recast
Inżynieria danych, wyjaśniona
Od najmniejszego fundamentu, który odblokuje najbardziej bolesny problem. Zazwyczaj jeden krytyczny dashboard, zepsuty potok lub nowy produkt danych. Stamtąd rozszerzamy się wraz z kolejnymi przypadkami użycia, w tym AI, gdy będziesz gotowy.
Oba. Projektujemy potoki i warstwę analityczną na wierzchu: dashboardy, analitykę osadzoną, modele semantyczne, definicje KPI. Twoi interesariusze widzą wynik, nie tylko infrastrukturę, która go umożliwia.
Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift po stronie hurtowni. Kafka, Kinesis, Pub/Sub, Dataflow, Airflow, dbt do potoków i orkiestracji. Power BI, Tableau, Looker, Metabase do analityki. Chmury: AWS, GCP, Azure. Dobieramy to, co pasuje, i nigdy nie narzucamy narzędzi, których nie potrzebujesz.
Tak, tak właśnie wygląda większość projektów. Wzmacniamy wewnętrzne zespoły doświadczonymi inżynierami i specjalistami analityki, dzielimy się dyscypliną produkcyjną i wychodzimy czysto, gdy Twój zespół staje się samodzielny.
Pochodzenie danych, kontrola dostępu, wykrywanie danych wrażliwych i wdrożenia w regionach UE domyślnie. Jako partner z UE pracujemy w ramach Twojego modelu zarządzania danymi albo pomagamy go ustanowić tak, by spełniał RODO i regulacje branżowe. Przegląd prywatności przechodzi za pierwszym razem, nie za trzecim.
Porozmawiajmy o Twoim projekcie
Skontaktuj się
Maciej Roman|CEO i współzałożyciel