Er dataene dine spredt på ulike systemer, med rapporter som viser forskjellige tall, og team som bruker for mye tid på å finne ut hvilke tall som stemmer? Vi integrerer, renser, normaliserer og kobler sammen dataene dine, slik at organisasjonen din kan arbeide med konsistente og pålitelige opplysninger og ta beslutninger raskere, basert på data du kan stole på.
En automatisert løsning normaliserer data fra arkiverte bankdokumenter, også i tilfeller der identifikatorer mangler eller er feil, eller der informasjon må samkjøre på tvers av ulike kilder.
Et dedikert datalager samler data fra flere operasjonelle databaser, noe som gir forretningsanalyseavdelingen et samlet overblikk uten at det er behov for serveroverskridende søk eller ekstra belastning på de operasjonelle systemene.
Systemet mottar kontoutskrifter i ulike formater, henter ut relevant informasjon og fordeler innbetalingene automatisk til de riktige kundekontoene. Det behandler millioner av poster hver måned.
Den samme måleindikatoren kan vise forskjellige verdier avhengig av hvilket system, hvilken rapport eller hvilken kilde den stammer fra. Før du tar en beslutning, må du finne ut hvilket tall som er riktig.
Dataene er spredt på ulike applikasjoner, databaser og filer. For å få et fullstendig overblikk må noen samle inn, sammenstille og avstemme dem før de kan tas i bruk.
Det tar tid å hente ut, rense og samle data. Når informasjonen endelig når frem til dem som trenger den, kan situasjonen allerede ha endret seg.
Duplikater, manglende verdier, inkonsekvente formater eller motstridende opplysninger medfører ekstra kontroller før dataene kan danne grunnlag for en viktig beslutning.
Du kan ha det riktige bruksområdet og den riktige teknologien, men fragmenterte, inkonsekvente eller dårlig strukturerte data gjør det vanskelig å gå fra et eksperiment til noe virksomheten kan stole på.
Flere kilder, større datamengder og hyppigere oppdateringer legger stadig større press på eksisterende systemer og prosesser, noe som gjør det vanskeligere å behandle data og gjøre dem tilgjengelige raskt nok når det er behov for dem.
Når data flyttes mellom flere systemer, applikasjoner og team, blir det vanskeligere å administrere tilgangen. Når det gjelder sensitive data, må du vite hvem som kan se eller endre dem, og kunne spore denne aktiviteten når det er nødvendig.
Kontinuitet og utvikling i takt med at datamengdene og behovene dine øker.
Dataene er allerede tilgjengelige for analyse, så rapporter og svar er ikke lenger avhengige av flere dagers manuelt arbeid eller kontinuerlig involvering fra datateamet.
En samlet plattform kan redusere dobbeltlagring, overlappende verktøy og vedlikeholdsarbeid, og dermed senke driftskostnadene for dataøkosystemet ditt.
Tydelige tilgangskontroller og sporbarhet gjør det enklere å beskytte sensitive data, administrere tilgangsrettigheter og oppfylle krav til revisjon og samsvar.
Integrerte, velstrukturerte og velstyrte data gir Analytics- og AI-tiltak et sterkere fundament for å gå utover isolerte eksperimenter og skaleres ut i hele virksomheten.
Når datamengdene øker, nye kilder legges til eller nye bruksområder dukker opp, kan plattformen utvikles uten at du må bygge om datainfrastrukturen din hver gang.
Mange års erfaring
Gjennomførte prosjekter
Gjennomsnittlig kundeforhold
Å bygge en bedriftsdataplattform reiser mange spørsmål: hva man skal beholde, hva man skal koble sammen, om data må flyttes, hvordan man skal beskytte dem, og hvordan man skal sikre at folk faktisk kan stole på og bruke dem. Vi har samlet de spørsmålene som dukker opp oftest i samtaler med våre kunder.
Fant du ikke svaret på spørsmålet ditt?
Et datalager og BI-verktøy kan løse en del av problemet, men ikke nødvendigvis dataintegrasjon, datakvalitet, styring og tilgang på tvers av organisasjonen. Vi tar utgangspunkt i det dere allerede har, kartlegger hva som fungerer og hva som mangler, og legger bare til det som faktisk trengs.
Ikke nødvendigvis. En dataplattform kan fungere sammen med eksisterende ERP-systemer, CRM-systemer, databaser, eldre systemer og andre kilder. Noen data kan overføres, mens andre data kan forbli der de er og integreres eller replikeres når det er nødvendig.
Vi tar utgangspunkt i et konkret forretningsbehov: en rapport som tar for lang tid, en beslutning som mangler pålitelige data, en prosess som er avhengig av manuell konsolidering, eller et bestemt datadomene. Derfra identifiserer vi hvilke data som trengs, og utvider plattformen i tråd med de reelle prioriteringene.
Det er ikke nok å bare flytte data over til en ny plattform. Vi avdekker kvalitetsproblemer, fastsetter felles definisjoner og valideringsregler, og overvåker dataflyten over tid, slik at teamene kan forstå hvor dataene kommer fra og hvor pålitelige de er.
Vi integrerer sikkerhet og tilgangskontroll i plattformarkitekturen helt fra starten av. Vi fastsetter hvem som har tilgang til eller kan endre ulike datakategorier, og innfører sporbarhets- og revisjonsmekanismer basert på deres krav til sikkerhet, samsvar og lovgivning.
Ja, når utfordringen ligger i datagrunnlaget. AI trenger data som er sammenkoblet, strukturert, regulert og pålitelig. En dataplattform kan skape dette grunnlaget, mens hvert enkelt AI-initiativ fortsatt må ha sin egen klare forretningsmessige anvendelse.
Det avhenger av antall og kompleksiteten til datakildene dine, datakvaliteten, datamengdene, integrasjonene, sikkerhetskravene og hva plattformen må støtte. I komplekse miljøer bygger vi vanligvis opp i etapper, slik at hver del kan valideres før vi går videre.
Investeringen avhenger av omfang, arkitektur, antall datakilder, datamengder, integrasjoner og sikkerhetskrav. Vi kartlegger først hva plattformen faktisk skal løse, slik at omfanget og investeringen knyttes til klare forretningsmessige prioriteringer, i stedet for å bygge infrastruktur bare for sakens skyld.