Co jsme udělali
300+ uživatelů, 18 zemí, 1 platforma. Příběh datové transformace a přímé cesty k AI v Zeelandia Group
Zeelandia je globálním lídrem v oblasti výroby ingrediencí pro pekařství a cukrářství, působícím ve více než 30 zemích světa.
V rámci dynamického mezinárodního trhu si uvědomili, že pro udržení růstu a efektivní řízení potřebují sjednotit své decentralizované reportingové prostředí.
Původní roztříštěnost dat napříč lokálními pobočkami bránila vytvoření uceleného pohledu na byznys a zpomalovala strategické rozhodování na úrovni skupiny.
Zeelandia se proto obrátila na BizzTreat, aby společně vybudovali moderní end-to-end analytické centrum na platformě Microsoft Fabric. Cílem bylo v ambiciózních termínech dodat řešení, které nastaví globální standardy a zároveň poskytne lokálním pobočkám prostor pro jejich vlastní analytické potřeby.
Společnost aktuálně prochází zásadní transformací, kdy sjednocuje desítky lokálních ERP a PLM systémů do jednoho skupinového řešení. Zeelandia staví na ekosystému Microsoft a jejím cílem je využít moderní technologie k preciznímu řízení nákupu, prodeje i finančního plánování na globální úrovni.
Zeelandia
Zeelandia H.V. je nizozemská společnost se specializací na pekařské ingredience
Management Zeelandie má poprvé globální přehled o výkonu všech trhů na jednom místě, v reálném čase.
Technologická připravenost na implementaci AI
Hlavní problémy s existujícím řešením
Extrémní decentralizace reportingu: používání mnoha různých reportingových nástrojů a datových skladů napříč lokálními pobočkami vedlo k chaosu.
Absence „jediného zdroje pravdy“: neexistující centrální evidence způsobovala nekonzistenci v datech a nejistotu stakeholderů, kam se dívat pro správné informace.
Nízká datová kvalita a adopce: roztříštěná data a chybějící správa kmenových dat (Master Data Management) snižovaly důvěru uživatelů v reporting.
Technologická bariéra: nutnost propojit uživatele z různých Microsoft tenantů.
Výzvy
Sjednocení roztříštěné technologické architektury: potřeba integrovat data z mnoha různých ERP a PLM systémů do jednoho funkčního celku.
Práce s novou technologií: rozhodnutí postavit řešení na tehdy neprozkoumané platformě MS Fabric s sebou neslo rizika i technické výzvy.
Ambiciózní termíny: nutnost navrhnout architekturu a dodat první výsledky dříve, než se klíčové pobočky přesunou na nové skupinové ERP.
Cíle
Vybudovat End-to-End analytické centrum jako jediný zdroj pravdy pro celou skupinu
Analýza a prototypování: ověření navržené logické a technologické architektury pomocí Proof of Concept (POC) a testování možností MS Fabric pro extrakci a sdílení dat.
Správa dat – MS Fabric: extrakce dat ze zdrojů (Infor M3 a SFTP od partnerských poboček) a jejich čištění v medailonové architektuře (vrstvy L00 až L30).
Využití vlastních Python knihoven pro automatizaci inkrementálního zpracování a snapshotování.
Nastavit globální reportingové standardy při zachování lokální flexibility
Vytvoření sémantických modelů pro klíčové oblasti: Sales, Procurement a Finance.
Vybudování robustní data governance pro efektivní řízení přístupů na úrovni jednotlivých oblastí, divizí a jejich kombinací.
Monitoring datové kvality a implementace Master Data Managementu
Zajištění věrohodnosti dat a důvěry uživatelů v reporting.
Nastavit architekturu připravenou pro AI agenty a LLM — včetně sémantické vrstvy, datového katalogu a integrace s MS Copilot Studiem.
Výstupy
Centrální datový sklad v MS Fabric pro všech 18 zemí: veškerá firemní data (prodeje, nákup, finance) dostupná na jednom místě v přehledné medailonové struktuře — integrujeme 18 zemí ze dvou datových zdrojů (Infor M3 a SFTP).
Datový základ pro implementaci AI agentů: využití MS Copilot Studia integrovaného do prostředí MS Teams pro konverzační analytiku a dotazování se nad metadaty.
Automatická dokumentace, datový katalog a trasování toku dat pomocí LLM: integrace Power BI, MS Fabric a Infor metadat pro automatickou dokumentaci sémantických modelů.
Automatizované datové pipeline: čištění a transformace dat probíhají bez ručního zásahu.
Interaktivní Power BI dashboardy: sjednocené globální reporty s možností lokálního rozpadu dat. Řešení dnes aktivně využívá přes 300 uživatelů napříč 124 bezpečnostními skupinami.
01/
Globální přehled s lokálním detailem
Management má nyní k dispozici data ze všech poboček ve stejném formátu, což umožňuje okamžité porovnání výkonnosti trhů.
02/
Rychlá detekce chyb díky DQA
Automatické upozornění na datové anomálie je odesláno obratem — chyba zachycená přímo u zdroje je zpravidla opravena do druhého dne. Business neřeší nesrovnalosti týdny zpětně.
03/
Self-service analytika
3 klíčoví power useři na straně Zeelandie jsou schopni si z datové vrstvy stavět vlastní sémantické modely; obchodní divize si doplnily více než 20 vlastních dashboardů.
04/
Snížení technologickéhodluhu
Přechod z mnoha lokálních systémů na jednu moderní platformu zjednodušil IT údržbu a zvýšil bezpečnost dat.
05/
Efektivita vývojového cyklu
Díky nasazení DEV/Staging/PROD prostředí a Git verzování se dramaticky zrychlila schopnost nasazovat nové analytické funkce bez rizika výpadků.
06/
Multi-tenant přístup
Úspěšné vyřešení přístupů pro uživatele napříč různými firemními tenanty umožnilo skutečnou mezinárodní spolupráci v reálném čase.
Jaká byla spolupráce s BizzTreat?
„Do budování naší centrální datové platformy (20 zemí s různými ERP systémy) na Microsoft Fabric jsme se pustili ve chvíli, kdy šlo o zcela novou technologii. Oceňujeme odvahu i odbornost týmu BizzTreat, se kterou do toho šli s námi. Jejich profesionalita a nasazení proměnily naše vize ve funkční řešení a dnes nám dál pomáhají rozvíjet a škálovat naše datové prostředí.“
Michal Rada
Group IT Director, Zeelandia Group
Spolupráce se společností Zeelandia ukázala, že i v komplexním mezinárodním prostředí lze pomocí odvahy k inovacím a správně zvolené technologie vnést do dat řád. Projekt nejen vyřešil aktuální pain-pointy decentralizovaného reportingu, ale vybudoval robustní základy pro budoucí rozvoj pokročilé analytiky a strojového učení v celé skupině.
Výsledky mluví samy za sebe: přes 300 uživatelů napříč 124 bezpečnostními skupinami dnes pracuje s daty ze 18 zemí v jediném sjednoceném prostředí. Datové chyby jsou zachyceny a opraveny do druhého dne, obchodní divize si staví vlastní analytiku na sdílené datové vrstvě a management má poprvé skutečný globální přehled v reálném čase.
Ale možná nejdůležitější výsledek není vidět v dashboardech - Zeelandia dnes nestojí před otázkou, zda nasadit AI. Infrastruktura, sémantická vrstva i první AI agenti v MS Teams jsou připraveni. Otázka je jen co jako další.
