Er jeres data spredt ud over forskellige systemer, hvor rapporterne viser forskellige tal, og hvor afdelingerne bruger for meget tid på at finde ud af, hvilke tal der er de rigtige? Vi integrerer, renser, normaliserer og sammenkæder jeres data, så jeres organisation kan arbejde med ensartede og pålidelige oplysninger og træffe beslutninger hurtigere på baggrund af data, I kan stole på.
En automatiseret løsning normaliserer data fra arkiverede bankdokumenter, herunder i tilfælde hvor identifikatorer mangler eller er forkerte, eller hvor oplysninger skal sammenkobles på tværs af forskellige kilder.
Et dedikeret datalager samler data fra flere operationelle databaser, hvilket giver business intelligence-teamet et samlet overblik uden behov for serveroverskridende forespørgsler eller ekstra belastning af de operationelle systemer.
Systemet modtager kontoudtog i forskellige formater, udtrækker de relevante oplysninger og fordeler automatisk betalingerne til de rette kundekonti. Det behandler millioner af poster hver måned.
Den samme måleværdi kan vise forskellige tal, afhængigt af hvilket system, hvilken rapport eller hvilken kilde den stammer fra. Inden du træffer en beslutning, skal du finde ud af, hvilket tal der er det rigtige.
Dataene er spredt på tværs af forskellige applikationer, databaser og filer. For at få et fuldstændigt overblik skal nogen indsamle, sammenstille og afstemme dem, før de kan bruges.
Det tager tid at udtrække, rense og sammenfatte data. Når oplysningerne når frem til dem, der har brug for dem, kan situationen allerede have ændret sig.
Duplikater, manglende værdier, inkonsekvente formater eller modstridende oplysninger betyder, at der skal foretages ekstra kontroller, før dataene kan danne grundlag for en vigtig beslutning.
Du har måske den rigtige anvendelsessituation og den rigtige teknologi, men fragmenterede, inkonsekvente eller dårligt strukturerede data gør det svært at gå fra et eksperiment til noget, som virksomheden kan stole på.
Flere kilder, større datamængder og hyppigere opdateringer lægger et stigende pres på de eksisterende systemer og processer, hvilket gør det sværere at behandle data og stille dem til rådighed hurtigt nok, når der er brug for dem.
I takt med at data bevæger sig mellem flere systemer, applikationer og teams, bliver det sværere at administrere adgangen. Når det drejer sig om følsomme data, er det vigtigt at vide, hvem der kan se eller ændre dem, og at man kan spore denne aktivitet, når det er nødvendigt.
Kontinuitet og udvikling i takt med, at jeres datamængder og behov vokser.
Dataene er allerede tilgængelige til analyse, så rapporter og svar er ikke længere afhængige af flere dages manuelt arbejde eller konstant inddragelse af datateamet.
En samlet platform kan mindske dobbeltlagring, overlappende værktøjer og vedligeholdelsesarbejdet og dermed sænke omkostningerne ved at drive dit dataøkosystem.
Tydelige adgangskontrolforanstaltninger og sporbarhed gør det lettere at beskytte følsomme data, administrere tilladelser og opfylde krav til revision og overholdelse af lovgivning.
Integrerede, velstrukturerede og velstyrede data giver Analytics- og AI-initiativer et stærkere fundament, så de kan gå videre end isolerede eksperimenter og udbredes på tværs af virksomheden.
Når datamængderne vokser, nye kilder tilføjes eller nye anvendelsesscenarier opstår, kan platformen udvikle sig, uden at du hver gang er nødt til at genopbygge din datainfrastruktur.
Mange års erfaring
Gennemførte projekter
Gennemsnitligt kundeforhold
Opbygningen af en virksomhedsdataplatform giver anledning til mange spørgsmål: hvad der skal bevares, hvad der skal sammenkobles, om dataene skal flyttes, hvordan de skal beskyttes, og hvordan man sikrer, at brugerne rent faktisk kan stole på og anvende dem. Vi har samlet de spørgsmål, der oftest dukker op i samtaler med vores kunder.
Fandt du ikke svaret på dit spørgsmål?
Et datalager og BI-værktøjer kan løse en del af problemet, men ikke nødvendigvis problemerne med dataintegration, datakvalitet, datastyring og adgang på tværs af organisationen. Vi tager udgangspunkt i det, I allerede har, kortlægger, hvad der fungerer, og hvad der mangler, og tilføjer kun det, der rent faktisk er brug for.
Ikke nødvendigvis. En dataplatform kan fungere sammen med jeres eksisterende ERP-, CRM- og databasesystemer samt ældre systemer og andre datakilder. Nogle data kan overføres, mens andre data kan forblive, hvor de er, og integreres eller replikeres efter behov.
Vi tager udgangspunkt i et konkret forretningsbehov: en rapport, der tager for lang tid at udarbejde, en beslutning, der mangler pålidelige data, en proces, der er afhængig af manuel konsolidering, eller et specifikt dataområde. Derfra identificerer vi de nødvendige data og udbygger platformen ud fra de reelle prioriteter.
Det er ikke nok blot at overføre data til en ny platform. Vi identificerer kvalitetsproblemer, fastlægger fælles definitioner og valideringsregler og overvåger datastrømmene over tid, så teamene kan forstå, hvor dataene stammer fra, og hvor pålidelige de er.
Vi integrerer sikkerhed og adgangskontrol i platformens arkitektur helt fra starten. Vi fastlægger, hvem der har adgang til eller kan ændre forskellige datakategorier, og indfører sporbarheds- og revisionsmekanismer, der er baseret på jeres krav til sikkerhed, overholdelse af regler og lovgivning.
Ja, når udfordringen ligger i datagrundlaget. AI har brug for data, der er sammenhængende, strukturerede, regulerede og pålidelige. En dataplatform kan skabe dette grundlag, mens hvert enkelt AI-initiativ stadig skal have sin egen klare forretningsmæssige anvendelse.
Det afhænger af antallet og kompleksiteten af dine datakilder, datakvaliteten, datamængderne, integrationerne, sikkerhedskravene og hvad platformen skal understøtte. I komplekse miljøer bygger vi normalt i etaper, så hver del kan valideres, før vi går videre.
Investeringen afhænger af omfanget, arkitekturen, antallet af datakilder, datamængderne, integrationerne og sikkerhedskravene. Vi fastlægger først, hvilke udfordringer platformen rent faktisk skal løse, så omfanget og investeringen er knyttet til klare forretningsmæssige prioriteter i stedet for at opbygge infrastruktur for infrastrukturens egen skyld.