Datele sunt în mai multe sisteme, rapoartele nu spun mereu același lucru, iar echipele pierd timp ca să afle care informație este cea corectă? Le aducem într-un singur loc, le curățăm, le normalizăm și le conectăm, astfel încât să ai o imagine clară asupra businessului și să poți lua decizii pe baza unor date în care ai încredere.
Am dezvoltat o soluție care normalizează automat datele din documente bancare arhivate, inclusiv atunci când identificatorii lipsesc, sunt incorecți sau informațiile trebuie corelate din surse diferite.
Am construit un data warehouse care aduce într-un singur loc date din mai multe baze operaționale. Echipa de Business Intelligence are astfel o imagine consolidată asupra datelor, fără interogări între servere și fără să încarce sistemele operaționale.
Sistemul preia extrase bancare în formate diferite, identifică informațiile relevante și alocă automat plățile către conturile corecte. Procesează milioane de înregistrări în fiecare lună.
Aceeași informație poate avea valori diferite în funcție de sistem, raport sau sursă. Înainte să poți lua o decizie, trebuie mai întâi să afli care variantă este cea corectă.
Datele sunt împărțite între aplicații, baze de date și fișiere diferite. Ca să obții o imagine completă, cineva trebuie să le adune, să le combine și să le reconcilieze manual.
Extragerea, curățarea și consolidarea datelor necesită timp. Până când informațiile ajung la cei care au nevoie de ele, situația s-ar putea să se fi schimbat deja.
Dublurile, informațiile lipsă și diferențele dintre surse fac greu de știut dacă datele pe care le vezi sunt și cele corecte.
Poți avea tehnologia potrivită, dar dacă datele sunt împrăștiate în mai multe sisteme, au formate diferite sau nu sunt suficient de curate, e greu să treci de la un test la o soluție pe care businessul să o poată folosi.
Pe măsură ce apar mai multe surse, volume mai mari și actualizări mai frecvente, sistemele existente devin tot mai greu de gestionat și procesează informația mai lent.
Cu date în mai multe sisteme și echipe diferite, e mai greu să urmărești cine vede, modifică sau folosește informațiile sensibile.
Pe măsură ce apar mai multe date și nevoi noi, platforma este adaptată fără să afecteze funcționarea.
Datele sunt deja pregătite pentru analiză, astfel încât rapoartele și răspunsurile nu mai depind de zile întregi de muncă manuală sau de intervenția constantă a echipei de data.
O platformă unificată reduce stocarea duplicată, instrumentele care se suprapun și efortul de mentenanță, ceea ce scade costurile de administrare a întregului ecosistem de date.
Regulile clare de acces și trasabilitatea datelor fac mai ușoară protejarea informațiilor sensibile, gestionarea permisiunilor și respectarea cerințelor de audit și compliance.
Datele integrate, bine structurate și guvernate oferă o bază mai bună pentru analytics și inițiative de AI care pot trece dincolo de faza de test și pot fi extinse în business.
Pe măsură ce cresc volumele de date, apar surse noi sau noi cazuri de utilizare, platforma poate evolua fără să fie nevoie să reconstruiești infrastructura de fiecare dată.
Ani de experiență
Proiecte livrate
Durata medie a colaborărilor
Crearea unei platforme de date enterprise ridică o serie de întrebări: ce date trebuie păstrate, ce elemente trebuie conectate, dacă datele trebuie transferate, cum pot fi protejate și cum ne putem asigura că utilizatorii pot avea încredere în ele și le pot folosi efectiv. Am adunat întrebările care apar cel mai des în discuțiile cu clienții noștri.
Nu ai găsit răspunsul la întrebarea ta?
Un data warehouse și instrumentele de BI pot rezolva o parte din problemă, dar nu neapărat și integrarea datelor, calitatea lor, guvernanța sau accesul la nivelul întregii organizații. Pornim de la ce există deja, vedem ce funcționează, ce lipsește și adăugăm doar ceea ce este cu adevărat necesar.
Nu neapărat. O platformă de date poate funcționa împreună cu ERP-ul, CRM-ul, bazele de date, sistemele legacy și alte surse existente. Unele date pot fi migrate, iar altele pot rămâne acolo unde sunt și pot fi integrate sau replicate atunci când este nevoie.
Pornim de la o nevoie concretă de business: un raport care durează prea mult, o decizie pentru care nu există date suficient de clare, un proces care depinde de consolidare manuală sau o anumită zonă de date. De acolo, identificăm datele necesare și construim mai departe în jurul priorităților reale.
Nu este suficient să mutăm datele într-o platformă nouă. Identificăm problemele de calitate, stabilim definiții și reguli de validare comune și urmărim fluxurile de date în timp, astfel încât echipele să știe de unde vin informațiile și cât de mult se pot baza pe ele.
Gândim securitatea și controlul accesului încă din arhitectura platformei. Stabilim clar cine poate vedea sau modifica anumite categorii de date și introducem mecanisme de trasabilitate și audit, în funcție de cerințele de securitate, compliance și reglementare.
Da, atunci când problema este baza de date pe care urmează să construiască AI-ul. AI-ul are nevoie de date conectate, structurate, bine guvernate și de încredere. Platforma poate crea această bază, în timp ce fiecare inițiativă de AI trebuie să pornească în continuare de la un caz de utilizare clar.
Depinde de numărul și complexitatea surselor de date, de calitatea și volumul lor, de integrări, cerințele de securitate și de ceea ce trebuie să rezolve platforma. În proiectele complexe, lucrăm de obicei etapizat, astfel încât fiecare componentă să poată fi validată înainte de a merge mai departe.
Investiția depinde de scop, arhitectură, numărul de surse, volumele de date, integrări și cerințele de securitate. Mai întâi stabilim clar ce trebuie să rezolve platforma, astfel încât scopul și investiția să fie aliniate cu prioritățile reale ale businessului.