K čemu propojení slouží
Objednávky, produktový katalog a zákaznická data z Upgates se pravidelně ukládají do Microsoft Fabricu, vedle dat z reklamy, skladu nebo účetnictví, na stejné datové platformě, na které už firma staví Power BI reporty.
Objednávky a katalog v jedné struktuře
Objednávky, produkty, varianty a zákazníci z Upgates se ukládají do Lakehouse nebo Warehouse položky ve Fabricu ve struktuře, se kterou se dá dál počítat, ne v podobě exportu na jedno použití. Upgates k tomu nabízí vlastní REST API v2 s autentizací přes HTTP Basic Auth, které se v administraci aktivuje jako samostatný doplněk.
Kde se data dál používají
Segmentace produktů v Google Ads, maržový report a analýza průchodnosti košíkem pracují se stejným zdrojem dat, takže se čísla v kampaních shodují s tím, co e-shop reálně prodává, a Power BI reporty nad nimi staví bez dalšího přemapování.
Na co si dát pozor
U propojení e-shopu do Fabricu se řeší podobná rizika jako u jiných datových skladů, plus pár věcí, které jsou pro Fabric specifické. Lepší je počítat s nimi předem, než je řešit až v hotovém reportu.
Číselníky produktů se mezi systémy liší
Kódy produktů v Upgates často neodpovídají číselníku v účetnictví nebo skladovém systému. Bez správného mapování marže nesedí na konkrétní produkty v kampaních, bez ohledu na to, jestli data leží v BigQuery nebo ve Fabricu.
Lakehouse, nebo Warehouse
Fabric nabízí dvě různé položky pro uložení dat, Lakehouse pracující primárně přes Spark a Warehouse s plným T-SQL nad stejnými Delta soubory v OneLake. Volba se dělá podle toho, kdo a čím nad daty bude dál pracovat, ne dodatečně po nasazení.
Sdílená kapacita napříč celým workspace
Fabric se na rozdíl od BigQuery neúčtuje podle jednotlivého dotazu, ale ze společné kapacitní jednotky (CU) sdílené mezi Lakehouse, Warehouse, Power BI reporty i pipeline. Jeden těžký report nebo jeden náročný běh synchronizace tak může zpomalit i ostatní provoz ve stejném workspace.
Sezónní špičky v objednávkách
Objem objednávek a návštěvnosti se o Vánocích, při výprodejích nebo Black Friday znásobí. Synchronizace i alokovaná kapacita na to musí být připravené dopředu, ne dolaďované až za provozu.
Denní limit API požadavků
Upgates omezuje počet API požadavků podle zakoupeného balíčku, maximálně 60 balíčků odpovídá 60 000 požadavkům denně. Jedna odpověď navíc obsahuje nejvýš 100 záznamů na stránku, takže u velkého katalogu nebo časté synchronizace je potřeba s tímhle limitem počítat už při návrhu pipeline do Fabricu, ne až když přestane stačit.
Jak to Datimo řeší
- 1
Vlastní konektor pro Upgates
Napojení se nastaví podle konkrétní verze a nastavení vašeho e-shopu na Upgates, včetně doplňků a rozšíření, která reálně používáte. Logika napojení je stejná jako u BigQuery, mění se jen cílová platforma.
- 2
Ingesce přes Fabric pipeline
Data se do OneLake dostávají přes Data Factory pipeline nebo Dataflow Gen2 uvnitř Fabricu. Upgates je česká cloudová SaaS platforma s veřejným API, takže napojení nevyžaduje on-premise data gateway.
- 3
Pravidelná synchronizace
Objednávky, katalog a zákazníci se aktualizují podle domluveného intervalu, ne jednorázovým exportem z administrace. Tam, kde to dává smysl, ji doplňujeme o webhooky, které Upgates nabízí pro objednávky, produkty a kategorie, aby nová data nečekala na další běh pipeline a zbytečně se nevyčerpával denní limit API požadavků.
- 4
Řízení přístupu přes Entra ID
Kdo vidí jaký workspace a jaké položky ve Fabricu, se řídí přes Microsoft Entra ID, tedy stejnou identitu, kterou už firma zřejmě používá pro Microsoft 365 nebo Azure.
- 5
Modulární rozsah dat
Napojení stavíme z modulů podle toho, co potřebujete reportovat, ne jako pevně daný balíček tabulek. BigQuery zůstává výchozím doporučením Datima, stejný konektor a datový model ale umíme nasměrovat do Fabricu tam, kde je to firemní standard.