Är era data utspridda över olika system, med rapporter som visar olika siffror och team som lägger för mycket tid på att reda ut vilka siffror som stämmer? Vi integrerar, rensar, normaliserar och kopplar samman era data så att er organisation kan arbeta med enhetlig och tillförlitlig information och fatta beslut snabbare, baserat på data ni kan lita på.
En automatiserad lösning normaliserar data från arkiverade bankdokument, även i fall där identifierare saknas eller är felaktiga eller där information måste matchas mellan olika källor.
Ett särskilt datalager sammanför data från flera operativa databaser, vilket ger business intelligence-teamet en samlad överblick utan att behöva göra serveröverskridande sökningar eller belasta de operativa systemen ytterligare.
Systemet tar emot kontoutdrag i olika format, extraherar relevant information och fördelar automatiskt betalningarna till rätt kundkonton. Det bearbetar miljontals poster varje månad.
Samma nyckeltal kan visa olika värden beroende på vilket system, vilken rapport eller vilken källa det kommer från. Innan du fattar ett beslut måste du ta reda på vilket värde som är det rätta.
Data är utspridda över olika applikationer, databaser och filer. För att få en fullständig överblick måste någon samla in, sammanställa och stämma av uppgifterna innan de kan användas.
Att extrahera, rensa och sammanställa data tar tid. När informationen väl når de som behöver den kan situationen redan ha förändrats.
Dubbletter, saknade värden, inkonsekventa format eller motstridiga uppgifter innebär att ytterligare kontroller måste göras innan uppgifterna kan ligga till grund för ett viktigt beslut.
Du kanske har rätt användningsfall och rätt teknik, men fragmenterade, inkonsekventa eller dåligt strukturerade data gör det svårt att gå från ett experiment till något som verksamheten kan lita på.
Fler källor, större datamängder och allt oftare förekommande uppdateringar sätter allt större press på befintliga system och processer, vilket gör det svårare att bearbeta data och göra den tillgänglig tillräckligt snabbt när den behövs.
I takt med att data flyttas mellan fler system, applikationer och team blir det svårare att hantera åtkomsten. När det gäller känslig data måste man veta vem som kan visa eller ändra den och kunna spåra den aktiviteten vid behov.
Kontinuitet och utveckling i takt med att dina datamängder och behov ökar.
Data finns redan tillgängliga för analys, vilket innebär att rapporter och svar inte längre kräver flera dagars manuellt arbete eller ständig inblandning från datateamet.
En enhetlig plattform kan minska dubbel lagring, överlappande verktyg och underhållsarbetet, vilket sänker driftskostnaderna för ditt dataekosystem.
Tydliga åtkomstkontroller och spårbarhet gör det enklare att skydda känsliga uppgifter, hantera behörigheter och uppfylla krav på revision och efterlevnad.
Integrerade, välstrukturerade och välstyrda data ger Analytics- och AI-initiativ en starkare grund för att gå vidare från isolerade experiment och skalas upp i hela verksamheten.
När datamängderna ökar, nya källor läggs till eller nya användningsfall uppstår kan plattformen utvecklas utan att du behöver bygga om din datainfrastruktur varje gång.
Många års erfarenhet
Genomförda projekt
Genomsnittligt kundsamarbete
Att bygga upp en företagsdataplattform väcker många frågor: vad man ska behålla, vad man ska koppla ihop, om data behöver flyttas, hur man skyddar den och hur man ser till att människor faktiskt kan lita på och använda den. Vi har sammanställt de frågor som dyker upp oftast i våra samtal med våra kunder.
Hittade du inte svaret på din fråga?
Ett datalager och BI-verktyg kan lösa en del av problemet, men inte nödvändigtvis frågor som rör dataintegration, datakvalitet, datastyrning och åtkomst inom hela organisationen. Vi utgår från det ni redan har, kartlägger vad som fungerar och vad som saknas, och lägger endast till det som faktiskt behövs.
Inte nödvändigtvis. En dataplattform kan fungera tillsammans med era befintliga ERP-system, CRM-system, databaser, äldre system och andra källor. Vissa data kan migreras, medan andra kan ligga kvar där de är och integreras eller replikeras vid behov.
Vi utgår från ett konkret affärsbehov: en rapport som tar för lång tid att ta fram, ett beslut som saknar tillförlitliga uppgifter, en process som är beroende av manuell sammanställning eller ett specifikt dataområde. Utifrån detta identifierar vi vilka uppgifter som behövs och utökar plattformen utifrån de verkliga prioriteringarna.
Det räcker inte med att bara flytta data till en ny plattform. Vi identifierar kvalitetsproblem, fastställer gemensamma definitioner och valideringsregler samt övervakar dataflödena över tid, så att teamen kan förstå varifrån data kommer och hur tillförlitliga de är.
Vi integrerar säkerhet och åtkomstkontroll i plattformens arkitektur redan från början. Vi fastställer vem som har åtkomst till eller kan ändra olika kategorier av data och inför spårbarhets- och revisionsmekanismer utifrån era krav på säkerhet, efterlevnad och lagstiftning.
Ja, när utmaningen ligger i datagrunden. AI kräver data som är sammankopplad, strukturerad, reglerad och tillförlitlig. En dataplattform kan skapa den grunden, samtidigt som varje AI-initiativ fortfarande behöver ha ett tydligt affärsmässigt användningsområde.
Det beror på antalet och komplexiteten hos dina datakällor, datakvaliteten, datamängderna, integrationerna, säkerhetskraven och vad plattformen behöver stödja. I komplexa miljöer bygger vi vanligtvis i etapper så att varje del kan valideras innan vi går vidare.
Investeringen beror på omfattningen, arkitekturen, antalet källor, datamängderna, integrationerna och säkerhetskraven. Vi fastställer först vad plattformen faktiskt ska lösa, så att omfattningen och investeringen kopplas till tydliga affärsprioriteringar istället för att bygga infrastruktur bara för sakens skull.