Data Hub, który robi z HubSpota czyste jedno źródło prawdy.

Część tak - prostą deduplikację i formatowanie można pchnąć narzędziami natywnymi. Data Hub zarabia na siebie, gdy synchronizujesz źródła zewnętrzne, potrzebujesz realnego zarządzania duplikatami na skalę albo automatyzacji jakości danych działającej ciągle, zamiast ręcznego czyszczenia co kwartał. Na rozpoznaniu mówimy wprost, które części uzasadniają ten tier.

Tak. Dwukierunkowa synchronizacja ze źródłami typu Snowflake, hurtownia danych, bazy produktowe albo aplikacje biznesowe, zmapowana na Twój model obiektów HubSpota. Gdy natywny konektor nie istnieje, budujemy go w kodzie i na API - to hub najbardziej inżynierski i tam pasuje nasza siła w kodzie.

Od modelu i duplikatów. Definiujemy źródło prawdy, standaryzujemy formaty, ustawiamy reguły deduplikacji i wkładamy automatyzację jakości na wejściu - żeby rekordy były poprawiane w momencie, gdy wpadają, a nie odkładały się na stos. Najpierw sprzątanie, potem modelowanie i automatyzacja na danych, którym można ufać.

Właściwości wyliczane ponad natywnym sufitem, akcje workflow w kodzie, logikę programowalną, webhooki i wywołania API oraz aktywację danych między hubami. Gdy standardowe narzędzia się kończą, jedziemy dalej w kodzie - bez zostawiania Ci czarnej skrzynki, którą tylko my utrzymamy.

Skupiony setup Data Hub na rozsądnym modelu idzie szybko. Pełna synchronizacja zewnętrzna, deduplikacja na skalę, modelowanie niestandardowe i nadzór na zabałaganionym środowisku wielosystemowym trwają dłużej. W dokumencie zakresu zobowiązujemy się do terminu i go dotrzymujemy.