- 10. 2. 2026
- No Comments
V prostředí, kde se digitalizace opírá o rychlé iterace, integrace a průběžné změny procesů, se velmi často ukáže, že největší hodnotu nemají jednotlivé „chytré“ funkce, ale konzistentní základ. Typický vývoj ve firmách začíná pragmaticky: část informací skončí v SharePointu, část v SQL nebo jiné databázi, něco se doplní formuláři a zbytek se pospojuje přes externí API a ad-hoc dotazy. Krátkodobě to může být efektivní, ale v okamžiku, kdy řešení začne růst, narůstá roztříštěnost. Vzniká více zdrojů pravdy, data se duplikují, přístupová práva se řeší v několika vrstvách a procesní návaznosti se postupně rozpadají do jednotlivých ostrůvků. To se následně projeví na nákladech na provoz, udržitelnost i rychlost změn.
Pokud organizace běží primárně v Microsoft ekosystému, dává smysl mít datovou páteř, která je na tento ekosystém nativně napojená a umožní držet data, vztahy i governance v jednom konzistentním modelu. V Aigenti.cz proto interně stavíme organizaci školení na Dataverse a model-driven aplikacích Power Apps. Záměr je jednoduchý: místo toho, aby se stejné informace udržovaly v několika nástrojích a následně „slaďovaly“ integracemi, držíme jednotný datový model, kde jsou přirozeně provázané kontakty, firmy, katalog školení, konkrétní běhy školení i seznamy účastníků. Tím se snižuje množství ručních zásahů, omezuje vznik nekonzistencí a celý provoz se lépe škáluje.
Na ukázkovém demu je vidět, že model-driven aplikace dává standardizované rozhraní pro práci s procesně významnými entitami. V „Seznamu školení“ evidujete běhy kurzů včetně vazby na kurz, datum zahájení a ukončení, stav, lektora a učebnu. Nad tím pak existuje návazná evidence účastníků, která je přímo svázaná s konkrétním během školení. Kontakty jsou vedené jako samostatná entita a fungují jako zdroj pravdy pro identitu, e-mail a další údaje, které se používají napříč procesy, aniž by se kopírovaly do dalších tabulek. Výsledkem je, že když upravíte kontakt, neřešíte „kde všude je ještě uložená stará hodnota“, ale pracujete s jedním záznamem, na který se ostatní části systému odkazují.
Automatizace v tomto přístupu nevzniká jako soubor izolovaných skriptů kolem různých datových úložišť, ale jako kontrolované rozšíření nad jednotným datovým modelem. Power Automate používáme cíleně a prakticky, typicky pro situace, kdy je potřeba udržet konzistenci nebo zautomatizovat provozní krok, který by jinak vyžadoval rutinní kontrolu. Občas si tokem pomůžeme s úpravou nebo sjednocením dat, aby byla data napříč tabulkami konzistentní, například v případě primárního identifikátoru školení, který se skládá z termínu a názvu a má být jednotný pro vyhledávání i návazné procesy. Klíčové provozní automatizace jsou pak navržené tak, aby omezily zbytečné ruční hlídání: po ukončení školení se faktura automatizovaně odešle zákazníkovi a pokud není do týdne uhrazená, systém automaticky upozorní, že je potřeba situaci řešit. Tím se zrychlí cashflow, zmenší prodlevy a zároveň se sníží riziko, že se na něco zapomene.
Praktický dopad takového základu se ukáže hlavně v objemu „neviditelné práce“, která ve firmách vzniká kolem roztříštěných řešení. Pokud jsou data v několika nástrojích a část procesů se odehrává mimo systém, typicky dochází k tomu, že stejná činnost se eviduje opakovaně, případně se musí dohledávat a ručně porovnávat. V jednotném modelu na Dataverse se tyto činnosti eliminují tím, že vztahy mezi entitami jsou součástí návrhu, UI je standardizované a navazující kroky lze automatizovat bez toho, aby se obcházely limity jednotlivých úložišť. V praxi to znamená méně duplicit, méně chyb, jednodušší auditovatelnost a rychlejší rozvoj dalších funkcí.
Ukázka je z demo prostředí s fiktivními daty a jedním kontaktem na majitele, aby bylo možné demonstrovat strukturu a vazby bez sdílení citlivých údajů. Přístup je ale přenositelný: pokud je cílem dlouhodobě udržitelná digitalizace, která se dá postupně rozšiřovat bez růstu organizačního chaosu, je jednotná datová páteř v rámci platformy často nejvýhodnější volbou.
