Dữ liệu & Phân tích
Một nguồn dữ liệu chính xác duy nhất cho toàn bộ hệ thống của bạn.
Chúng tôi xây kho dữ liệu, ETL pipeline và dashboard kết hợp mọi hệ thống phân mảnh — để bộ phận tài chính chốt tháng trong vài giờ, không phải vài ngày, và mỗi báo cáo trả lời đúng câu hỏi nó được tạo ra để trả lời.
Kể cho chúng tôi nghe điều gì đang bị đứt kết nốiKhi nào dữ liệu & phân tích phù hợp
Đây là những tình huống doanh nghiệp mô tả khi lần đầu liên hệ với chúng tôi.
Báo cáo được tạo bằng cách copy-paste thủ công từ bốn hoặc năm hệ thống khác nhau mỗi tuần.
CRM, cổng thanh toán, sàn thương mại điện tử và phần mềm kế toán của bạn không nói chuyện được với nhau.
Bộ phận tài chính chốt tháng trên bảng tính mất hai ngày để đối soát.
Cả nhóm tranh luận về con số nào đúng — vì các hệ thống khác nhau hiển thị các con số khác nhau.
Bạn là tổ chức phi lợi nhuận cần phân tích nhà tài trợ nhưng không đủ khả năng mua nền tảng dữ liệu doanh nghiệp.
Những gì chúng tôi xây dựng
Thiết kế kiến trúc kho dữ liệu
Thiết kế schema với lớp staging, transformation và mart có thể mở rộng khi dữ liệu tăng. Chúng tôi chọn kho phù hợp — BigQuery, Snowflake, Redshift hoặc DuckDB — dựa trên khối lượng, mẫu truy vấn và ngân sách của bạn.
Xây dựng ETL & ELT pipeline
Extract từ hệ thống nguồn, transform theo logic nghiệp vụ, load vào kho dữ liệu. Pipeline chạy theo lịch hoặc dựa trên trigger. Giám sát đầy đủ, cảnh báo và tự động thử lại khi lỗi.
Lớp dashboard & báo cáo
Looker Studio, Metabase hoặc dashboard React tùy chỉnh cung cấp cho các bên liên quan những con số họ cần — không cần phải hỏi nhóm dữ liệu. Phân quyền truy cập theo vai trò để mỗi người thấy đúng những gì họ cần.
Tích hợp hệ thống nguồn
Salesforce, HubSpot, Stripe, PayPal, Shopify, WooCommerce, QuickBooks, Xero, Givecloud và nhiều hơn nữa. Chúng tôi đã tích hợp hầu hết công cụ SaaS mà SME và phi lợi nhuận sử dụng — và có thể xây extractor tùy chỉnh cho công cụ chưa có connector.
Phân tích phi lợi nhuận & nhà tài trợ
Theo dõi quyên góp, cohort giữ chân nhà tài trợ, báo cáo tài trợ và dashboard tác động chương trình được xây riêng cho NGO và quỹ. Được thiết kế cho nhóm chương trình, không phải kỹ sư dữ liệu.
Chất lượng dữ liệu & quản trị
Kiểm tra schema, null check, phát hiện bất thường và theo dõi lineage. Bạn biết khi nào pipeline bị lỗi trước khi giám đốc tài chính nhận thấy con số sai trong báo cáo.
Công nghệ của chúng tôi
dbt (data build tool) cho transformation, Airbyte cho ELT ingestion, Apache Airflow hoặc Cloud Composer cho điều phối, BigQuery hoặc Snowflake làm kho chính, Looker Studio và Metabase cho dashboard, Python (pandas, SQLAlchemy) cho extractor tùy chỉnh, và PostgreSQL/Supabase cho cơ sở dữ liệu vận hành.
Dự án thực tế
Kho dữ liệu nhà tài trợ thống nhất cho Blue Dragon Children's Foundation
Blue Dragon Children's Foundation — một trong những NGO giải cứu và phục hồi trẻ em được biết đến nhiều nhất tại Việt Nam — đang vận hành với dữ liệu nhà tài trợ phân tán trên Salesforce, Givecloud, BigQuery và PayPal. Bộ phận tài chính và chương trình mỗi bên duy trì bảng tính riêng, đối soát thủ công vào cuối tháng. Báo cáo cho nhà tài trợ lớn và đơn tài trợ mất hai ngày để chuẩn bị và vẫn còn sai số. L'inno xây kho dữ liệu thống nhất trên BigQuery, nhập từ cả bốn hệ thống nguồn qua Airbyte. Các lớp transformation dbt làm sạch và hợp nhất hồ sơ nhà tài trợ, tính cohort giữ chân và hiển thị chỉ số tác động chương trình. Bộ phận tài chính giờ chốt báo cáo nhà tài trợ hàng tháng trong dưới ba giờ. Nhóm chương trình truy cập dashboard trực tiếp mà không cần chờ xuất dữ liệu.
Đọc toàn bộ case studyCách chúng tôi làm việc
Kiểm tra dữ liệu (miễn phí, 2–3 giờ)
Chúng tôi xem xét các hệ thống nguồn, quy trình báo cáo hiện tại, những khó chịu về dữ liệu lớn nhất và những quyết định bạn cần dữ liệu tốt hơn nhất.
Thiết kế kiến trúc & đề xuất giá cố định (1 tuần)
Schema kho dữ liệu, kế hoạch ETL, wireframe dashboard và báo giá cố định. Bạn thấy kiến trúc trước khi chúng tôi viết một dòng code.
Xây dựng theo vòng lặp (4–8 tuần)
Kho dữ liệu, pipeline và dashboard xây dựng theo tuần. Bạn thấy dữ liệu thực trên staging mỗi tuần — không phải ra mắt một lúc.
Bàn giao, tài liệu & đào tạo
Tài liệu đầy đủ về schema kho, logic pipeline và định nghĩa dashboard. Nhóm của bạn có thể bảo trì và mở rộng hệ thống mà không cần chúng tôi.
Câu hỏi thường gặp
Chúng tôi đã có BigQuery — bạn có thể xây trên nền đó không?
Có. Chúng tôi xây trên bất kỳ kho dữ liệu nào đang tồn tại. Nếu bạn đã có BigQuery, chúng tôi thiết kế schema transformation và pipeline nhập để phù hợp với cấu trúc dữ liệu hiện tại — không cần bắt đầu lại từ đầu.
Dữ liệu của chúng tôi được cập nhật bao thường xuyên?
Pipeline thường chạy hàng ngày vào đêm khuya, nhưng chúng tôi thiết kế theo yêu cầu tần suất của bạn. Nếu bạn cần dữ liệu gần thời gian thực từ kênh thương mại điện tử hoặc thanh toán, chúng tôi có thể xây pipeline trigger-based chạy theo giờ hoặc theo sự kiện.
Bạn xử lý bảo mật dữ liệu như thế nào, đặc biệt với dữ liệu nhà tài trợ và nhân viên?
Tất cả pipeline chạy trong VPC riêng. Kiểm soát truy cập được thực thi ở cấp warehouse, không chỉ ở cấp dashboard. Thông tin nhận dạng cá nhân được xử lý theo PDPA và yêu cầu bảo mật của khách hàng — thường được mã hóa hoặc mã hóa giả danh trong các lớp transformation.
Chúng tôi có thể tự bảo trì hệ thống sau khi bàn giao không?
Có. Đó là mục tiêu. Chúng tôi viết tài liệu chi tiết, đào tạo nhóm của bạn và cấu trúc code dbt để kỹ sư dữ liệu hoặc phân tích viên có thể cập nhật transformation mà không cần hỏi chúng tôi. Chúng tôi cũng cung cấp gói hỗ trợ tùy chọn cho các thay đổi đang diễn ra.
Mất bao lâu trước khi chúng tôi thấy dữ liệu thực trong dashboard?
Thường là ba đến bốn tuần sau khi kickoff cho pipeline đầu tiên và dashboard cơ bản. Các nguồn dữ liệu bổ sung và tính năng phân tích phức tạp hơn được thêm theo vòng lặp sau đó. Bạn không phải chờ dự án hoàn chỉnh trước khi thấy giá trị.