K čemu propojení slouží
Faktury, skladové karty a pohyby z Money S3 pravidelně tečou do Snowflake přes staging úložiště v cloudu a přistávají v tabulkách, se kterými se dá pracovat přes SQL, bez ručního exportu a bez tabulek, které někdo musí každý týden aktualizovat.
Data ve struktuře, se kterou se dá počítat
Účetní doklady, skladové karty a pohyby z Money S3 se do Snowflake nahrávají přes Snowpipe nebo dávkově přes COPY INTO, ve struktuře připravené pro reporting, ne jako syrový export; zdrojem je GraphQL rozhraní API modulu Money S3, ne REST ani XML jako u Pohody nebo Abry.
Kde se data dál používají
Maržový report, segmentace produktů v Google Ads a skladové predikce pracují se stejným zdrojem, takže čísla v reportech sedí s účetnictvím, ať už nad daty stavíte v Power BI, Tableau nebo jiném BI nástroji napojeném na Snowflake.
Na co si dát pozor
U propojení do Snowflake se počítá s pár specifiky, která se u BigQuery neřeší. Je lepší je znát dopředu než je objevovat až v provozu.
Snowflake nemá on-premises bránu jako Fabric
Money S3 není cloudová služba, data má obvykle na místním počítači nebo firemním serveru. Snowflake na rozdíl od Microsoft Fabric nemá vlastní produkt pro přímé napojení on-premises zdrojů — data se do něj nahrávají přes Snowpipe nebo COPY INTO z externí staging lokality v cloudovém úložišti (S3, ADLS Gen2 nebo GCS). V praxi to znamená, že stejná extrakční pipeline, která už dnes posílá data Money S3 do BigQuery, je nasměruje do staging úložiště, odkud si je Snowflake načte — je to stejná extrakční práce, jen s jiným posledním krokem, ne zásadně jiná integrace.
Compute běží, i když nikdo nekouká do reportu
Snowflake účtuje výpočet (virtuální warehouse) zvlášť od úložiště, po sekundách s minimem 60 sekund běhu. Pokud warehouse nemá nastavené auto-suspend, běží a spotřebovává kredity i ve chvíli, kdy s daty nikdo nepracuje. Na rozdíl od BigQuery, kde se platí za jednotlivé dotazy a bez dotazu neběží žádný náklad navíc, je tohle riziko, na které je potřeba myslet už při nastavení.
Číselníky skladových karet
Pokud se kódy produktů v Money S3 a v e-shopu liší, je potřeba mapovací vrstva. Bez ní marže nesedí na produkty v kampaních.
API je placený rozšiřující modul
Přístup k datům Money S3 přes API vyžaduje samostatně zakoupený rozšiřující modul a instalaci doplňkové služby S3Api — na rozdíl od Pohody nebo Abry to není součást základní instalace, a synchronizaci je i tak potřeba plánovat. Pokud jedna skupina vede v Money S3 víc účetních jednotek nebo agend, data se musí oddělit už při načítání, aby šlo reportovat zvlášť i dohromady.
Money S3 mluví GraphQL, ne REST ani XML
Money S3 zpřístupňuje data přes GraphQL rozhraní, kde se u každého dotazu vyjmenovávají konkrétní pole, ne přes REST nebo XML jako Pohoda a Abra. Přihlašování běží přes OAuth 2, buď formou Client ID a Client Secret, nebo uživatelským jménem a heslem. Starší napojení bez API modulu obvykle fungovala přes dávkovou XML výměnu dat, ne přes živé dotazy.
Jak to Datimo řeší
- 1
Vlastní konektor pro váš systém
Napojení se nastaví podle vaší verze Money S3 a datové struktury, přes GraphQL API modul, případně přes dávkovou XML výměnu dat, pokud modul nemáte zakoupený, stejnou extrakční logikou, jakou používáme pro BigQuery.
- 2
Staging v cloudu a načtení do Snowflake
Data nejdřív přistanou v externí staging lokalitě (S3, ADLS Gen2 nebo GCS) a odtud je do Snowflake načteme přes Snowpipe nebo COPY INTO, podle toho, jak často data potřebujete aktualizovat.
- 3
Pravidelná synchronizace
Data se aktualizují podle domluveného intervalu, ne jednou za měsíc ručním exportem.
- 4
Nastavení auto-suspend a sledování nákladů
Virtuální warehouse nastavíme s auto-suspend, aby neběžel a neúčtoval kredity ve chvíli, kdy ho nikdo nepoužívá, a náklady na compute i úložiště sledujeme průběžně.
- 5
Přístupy přes RBAC
Kdo má k datům ve Snowflake přístup, řešíme přes rolí založený model (RBAC), případně napojený na vaše SSO, ne ad-hoc sdílením.
- 6
Správa napojení v ceně
Technickou správu, údržbu při změnách API i aktivní monitoring hlídáme za vás, v rámci ceny.