10 min lukea

Big data -trendit 2025: Datateknologian tulevaisuus

Big Data

Suuntaukset

Big data -teollisuus on voimakkaassa kasvussa: päivittäin tuotetun tiedon määrä on huikea.

Mukaan Statistapäivittäin luodaan noin 328,77 miljoonaa teratavua eli 0,33 zettabittiä tietoa. Tämä on noin 2,31 zettabittiä viikossa ja 120 zettabittiä vuodessa, mikä osoittaa tietotuotannon valtavan laajuuden.

Tietomäärä käsittää äskettäin tuotetun, kaapatun, kopioidun tai kulutetun tiedon, osoittaa että 90% maailman datasta on luotu pelkästään kahden viime vuoden aikana. Datan luomisen jakautuminen eri aikaväleille korostaa edelleen tämän kasvun suuruutta.

Navigointi tietoon perustuvassa maisemassa, nykyinen big data -suuntaukset korostavat, että on tärkeää käsitellä käytännön huolenaiheita, kuten tietoturvan parantamista, yksityisyyden suojan varmistamista ja erilaisten tietolähteiden tehokasta hallintaa.

Tässä artikkelissa tutkimme tarkemmin näitä big data -analytiikan suuntaukset ja kehityssuuntauksia ja tarkastellaan, miten ne vaikuttavat big datan tulevaisuuteen ja mitä vaikutuksia niillä on yrityksille ja alan ammattilaisille.

Big data -markkinoiden historiallinen kasvu, yleiset tosiseikat ja tulevaisuuden ennusteet.

Big data -markkinat ovat kasvaneet nopeasti ja kehittyvät edelleen vuonna 2024. Erityisesti globaalit big data -analytiikan markkinat on ennustettu nousee noin 84 miljardiin Yhdysvaltain dollariin vuonna 2024 ja kasvaa 103 miljardiin Yhdysvaltain dollariin vuoteen 2027 mennessä, mikä viittaa huomattavaan laajenemiseen eri toimialoilla.

Tämä kasvu johtuu osittain tietojen visualisointiin ja AI-analytiikkaan liittyvistä innovaatioista, jotka ovat tulossa yhä useampien yrityskäyttäjien ulottuville. Lisäksi erityisesti tietokantojen ulkopuolisista lähteistä, kuten IoT-laitteista, peräisin olevan tiedon monimuotoisuus ja määrä lisäävät tarvetta entistä vankemmille big data -hallintaratkaisuille ja siirtymistä perinteisistä tietovarastoista.

Kokonaiskuvan kannalta big data -areenalla on tapahtumassa muutos, kun reunalaskennan kaltaiset teknologiat ovat nousemassa esiin, koska ne pystyvät käsittelemään tietoja lähempänä niiden lähdettä. Tämä muutos on ratkaisevan tärkeä nykyaikaisen digitaalisen toiminnan ja IoT-laitteiden tuottamien valtavien tietomäärien käsittelyssä.

"Vuonna 2024 tietomaailma on kuin alati laajeneva maailmankaikkeus. Yrityksille ei ole niinkään tärkeää hamstrata tätä dataa, vaan navigoida siinä oivaltavasti ja löytää hyödyllisiä kuvioita. Tulevat vuodet ovat omiaan mullistamaan lähestymistapamme big dataan, ja keskitytään kehittyneeseen analytiikkaan, joka leikkaa kohinan läpi. Tämä on jännittävää aikaa, jolloin data ei ole enää vain liiketoiminnan sivutuote vaan strategisen suunnan keskeinen ajuri."

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Big data -analytiikan suuntaukset

Kun tarkastelemme big data -suuntaukset vuonna 2024 on olennaista tunnistaa kehittyvä liiketoimintaympäristö. yritykset hyödyntävät yhä enemmän big dataa strategisessa päätöksenteossa, mutta ne käyttävät edelleen vain käyttää 57% keräämistään tiedoista. Jäljelle jäävä 43% dataa, jota ei ole vielä hyödynnetty, on valtava mahdollisuus yrityksille. Tämä käyttämätön tieto voi sisältää yllättävän hyödyllisiä oivalluksia, jotka voivat edistää innovaatioita, mikä korostaa tarvetta parantaa tiedonhallinta- ja analyysitekniikoita, tarkempia, reaaliaikaisia oivalluksia ja tietoon perustuvia strategioita. Kaiken kaikkiaan kehitys, kuten AI-pohjainen analyysi, pilvipalveluiden integrointi ja yksityisyyden suojan kasvava merkitys, muokkaavat sitä, miten yritykset suhtautuvat big dataan.

Tutustutaanpa syvällisemmin kuhunkin kehittyvään big data -suuntaukset ymmärtää niiden vaikutusta vuonna 2024.

Katso, mitä oheispalveluja tarjoamme

Trend #1 AI-lähtöinen tiedonkeruu reaaliajassa.

AI ja ML mullistavat suuren datan käsittelyn. AI-ratkaisut voivat automatisoida jopa 70% kaikesta tietojenkäsittelystä ja 64% tiedonkeruusta, ja sillä on keskeinen rooli kuvioiden tunnistamisessa ja päätöksentekoalgoritmien luomisessa.

Esimerkiksi TensorFlow'n ja IBM Watsonin kaltaisia työkaluja käytetään laajalti suurten tietokokonaisuuksien analysointiin ja sellaisten kuvioiden tunnistamiseen, joita ihminen ei pystyisi havaitsemaan nopeasti. Nämä työkalut ovat tärkeitä myös ennakoivassa analytiikassa, sillä ne auttavat yrityksiä ennustamaan trendejä, asiakaskäyttäytymistä ja markkinamuutoksia. Yritykset kuten Netflix ja Amazon käyttää AI-lähtöisiä oivalluksia suositusten personoimiseksi käyttäjille, mikä havainnollistaa, että trendin käytännön soveltaminen tämä suuntaus.

Trend #2 ESG-raportointi ja tietojen konsolidointi

ESG (Environmental, Social, and Governance) (Ympäristö, sosiaalinen ja hallintotapa) raportoinnista on tulossa merkittävä suuntaus big datan alalla, erityisesti Euroopassa, jossa sääntelykehys kehittyy nopeasti. Keskeinen osa tätä muutosta on keskittyminen ESG-väitteiden oikeutukseen ja viherpesukäytäntöjen lieventämiseen.

Vuodesta 2024 alkaen tulevat voimaan uudet pakolliset tiedot eri kansainvälisten standardien mukaisesti, ja yritysten on raportoitava monista ESG-mittareista, kuten ilmastovaikutuksista, kiertotaloudesta, ympäristön pilaantumisesta, biologisen monimuotoisuuden vähenemisestä ja sosiaalisista haasteista, kuten työntekijöiden kohtelusta ja liiketoiminnan toimintaperiaatteista. Tämän siirtymisen kohti kattavampaa raportointia odotetaan muuttavan sitä, miten yritykset keräävät ja julkistavat ESG-tietoja.

ESG-raportoinnin haasteisiin, jotka johtuvat pääasiassa sen hajanaisuudesta ja monimuotoisuudesta verrattuna standardoituun taloudelliseen raportointiin, pyritään vastaamaan teknologian ja tietoon perustuvien menetelmien avulla. Tietoanalyytikot käyttävät yhä useammin AI- ja koneoppimista ESG-tietojen tutkimiseen, mikä antaa sijoittajille yksityiskohtaisempaa tietoa.

Trend #3 Tietojen integrointi ja keskittäminen

Keskeinen big data -trendi vuonna 2024 on useiden järjestelmien tietojen yhdistäminen yhdeksi yhtenäiseksi tallennusratkaisuksi. Tämä siirtyminen johtuu suurelta osin tehokkaan tiedonhallinnan ja -analyysin tarpeesta, erityisesti talous- ja tuotantoraportointia varten. Organisaatiot ovat siirtymässä useiden, toisistaan irrallaan olevien työkalujen käytöstä keskitettyyn lähestymistapaan, jossa tiedot kootaan yhteen tietovarastoon, kuten tietovarastoon tai data lakeen. Keskittäminen parantaa tiedon laatua ja saatavuutta, mikä mahdollistaa tehokkaamman tietoon perustuvan päätöksenteon ja kehittyneen analytiikan hyödyntämisen AI. Näissä pyrkimyksissä käytetään usein SAP S/4HANA:n kaltaisia työkaluja, mikä kuvastaa laajempaa suuntausta kohti virtaviivaistettua, integroitua tietojenkäsittelyä yrityksissä.

Suuntaus #4 Kvanttilaskenta ja big data

Kvanttilaskenta on muutos perinteiseen laskentaan, jossa hyödynnetään kvanttimekaniikan periaatteita. Se toimii qubiteilla, jotka voivat olla samanaikaisesti useissa eri tiloissa, toisin kuin klassiset bitit, jotka ovat joko 0 tai 1.

Kvanttilaskennan avulla voidaan suurten datamäärien yhteydessä nopeuttaa huomattavasti tietojenkäsittelyä, käsitellä monimutkaisia algoritmeja ja ratkaista laajamittaisia optimointiongelmia, jotka ovat tällä hetkellä klassisen laskennan ulottumattomissa. Esimerkiksi lääkkeiden löytämisen, liikenteen optimoinnin ja ilmastomallinnuksen kaltaisilla aloilla kvanttilaskenta voi analysoida ja käsitellä suuria tietokokonaisuuksia tehokkaammin.

Yksi kvanttilaskennan keskeisistä eduista Big Datassa on sen kyky suorittaa erittäin monimutkaisia laskutoimituksia ennennäkemättömällä nopeudella. Tämä kyky on erityisen hyödyllinen koneoppimisessa ja AI:ssä, jossa se voi parantaa merkittävästi tietojen analysoinnin nopeutta ja tarkkuutta. Vuonna 2024 tulemme todennäköisesti näkemään lisää investointeja ja tutkimusta kvanttilaskennan alalla, koska se on yhä helpommin saatavilla ja integroitumassa big data -teknologioihin.

Trend #5 Tietojen saatavuuden demokratisointi

Datan demokratisointi, joka on big datan keskeinen suuntaus, laajentaa data-analytiikan käyttömahdollisuuksia erikoistuneiden IT-osastojen ulkopuolelle ja kattaa myös muun kuin teknisen henkilöstön yrityksissä. Tämän muutoksen mahdollistavat suurelta osin data-as-a-service (DaaS) -alustat, jotka yksinkertaistavat monimutkaisia data-analyysitehtäviä intuitiivisilla ja käyttäjäystävällisillä käyttöliittymillä. Nämä alustat demokratisoivat datan saatavuutta ja antavat eri osastojen työntekijöille mahdollisuuden osallistua päätöksentekoon.

Organisaatioiden laajempi tiedonsaanti edistää osallistavampaa tietokulttuuria, jossa erilaiset näkökulmat edistävät tietojen monipuolisempaa analysointia ja ymmärtämistä. Näin ollen 90% yritysjohtajista harkitse datan demokratisointi on ensisijainen tavoite, mikä osoittaa sen kasvavan merkityksen yritysstrategiassa.

Trendi #6 Tiedonhallinta ja tietoturva

Vuonna 2024 ison datan tietohallinnossa ja tietoturvassa asetetaan yhä enemmän etusijalle vahvempi valvonta ja nykyaikaiset lähestymistavat. Mukaan Immutan tietoturvan tila -raporttinoin 35% data-alan ammattilaisista priorisoi tietoturvaan liittyviä aloitteita, kuten vahvemman tiedonhallinnan ja tietoturvavalvonnan toteuttamista. Tämä suuntaus on vastaus AI:n nopeaan kehitykseen ja sen vaikutukseen tietoturvaan, sillä 56% vastaajista piti arkaluonteisten tietojen paljastumista AI-kehotteiden kautta merkittävänä huolenaiheena.

Yleisluonteisen big data -suuntaukset Hallinnon ja turvallisuuden osalta vuonna 2024 muutamat keskeiset teknologiset edistysaskeleet nousevat merkittävään asemaan:

Automatisoitu tiedonhallinta
Reaaliaikainen tiedonhallinta
Cloud-pohjaiset tiedonhallintaratkaisut
Hajautetut tiedonhallintamallit
Tietosuoja ja uusien säännösten noudattaminen

Suuntaus #7 Eettiset näkökohdat ja yhteiskunnalliset vaikutukset

Vuonna 2024 tämä suuntaus keskittyy siihen, miten tietoja kerätään, käsitellään ja hyödynnetään ja miten varmistetaan, että ne ovat eettisten normien mukaisia.

Tämän suuntauksen keskeisiä näkökohtia ovat:

Tietosuoja ja suostumus: Tietojen eettinen käyttö alkaa siitä, miten tiedot kerätään. Yhä useammin korostetaan sitä, että henkilöiltä on saatava nimenomainen suostumus ennen henkilötietojen keräämistä.
Ennakkoluulot ja oikeudenmukaisuus AI:ssä: Eettisiin näkökohtiin kuuluu sen varmistaminen, että AI-järjestelmät ovat oikeudenmukaisia eivätkä ylläpidä olemassa olevia yhteiskunnallisia ennakkoluuloja erityisesti arkaluonteisilla aloilla, kuten palkkaamisessa, lainvalvonnassa ja lainojen hyväksymisessä.
Tietojen käytön avoimuus: Organisaatioita kannustetaan olemaan avoimia tietojen käytön suhteen. Avoimuus luo luottamusta käyttäjien ja sidosryhmien kanssa ja takaa, että tietoja ei käytetä tavoilla, joita voitaisiin pitää petollisina.
Yhteiskunnallinen hyöty: Yritysten odotetaan käyttävän tietoja yhteiskuntaa hyödyttävillä tavoilla, kuten parantamalla kansanterveydellisiä tuloksia, tehostamalla koulutusvälineitä tai käsittelemällä ympäristökysymyksiä.
Vastuullinen innovointi: Innovatiivinen innovaatiotoiminta: Tähän liittyy se, että teknologisen kehityksen tavoittelussa otetaan huomioon mahdolliset kielteiset vaikutukset yhteiskuntaan.

Trend #8 Teollisuuskohtaiset ratkaisut

Toimialakohtaisten big data -ratkaisujen suuntaus johtuu siitä, että eri toimialoilla on ainutlaatuiset tietovaatimukset. tämä suuntaus kuvastaa siirtymistä pois yhden koon ratkaisuista kohti räätälöidympiä lähestymistapoja, joissa otetaan huomioon kunkin toimialan erityispiirteet.

Terveydenhuollossa big dataa käytetään esimerkiksi potilashoidon parantamiseen personoidun lääketieteen, tautien ennakoivan analyysin ja sairaalatoimintojen optimoinnin avulla. Mukaan Visiongainterveydenhuoltoon liittyvän big data -analytiikan maailmanlaajuisen arvon odotetaan nousevan $101,07 miljardiin vuoteen 2031 mennessä.

Rahoituspalveluissa puolestaan hyödynnetään big dataa petosten havaitsemiseen, riskienhallintaan ja yksilöllisiin asiakaspalveluihin. Osoitteessa vähittäiskauppa, big data auttaa ymmärtämään kuluttajien käyttäytymistä, parantamaan toimitusketjun tehokkuutta ja optimoimaan tuotesijoittelua.

Syyt tähän suuntaukseen ovat monitahoiset. Ensinnäkin tietojen määrän ja monimuotoisuuden lisääntyessä myös oivallusten kerääminen on yhä monimutkaisempaa. Toimialakohtaiset ratkaisut ratkaisevat tämän ongelman räätälöimällä tiedonkeruun ja analyysin kunkin alan erityispiirteisiin. Toiseksi asiaan vaikuttavat erityiset sääntelyyn liittyvät näkökohdat. Teknologian nopea kehitys on mahdollistanut kehittyneempien, toimialalle räätälöityjen analyysityökalujen kehittämisen.

Trend #9 IoT ja big data -integraatio

Tässä suuntauksessa on kyse IoT-laitteiden tuottamien valtavien tietomäärien hyödyntämisestä ja big data -analytiikan käytöstä arvokkaan tiedon poimimiseksi. Yksi merkittävä esimerkki IoT:n ja big datan integroinnista on IoT:n ja big datan maatalousala. IoT-laitteita käytetään maataloudessa eri tekijöiden, kuten maaperän tilan, sääolosuhteiden ja sadon terveyden, seurantaan. Nämä tiedot analysoidaan sitten big data -työkalujen avulla, jotta voidaan optimoida viljelykäytäntöjä, parantaa satoa ja vähentää jätettä. Esimerkiksi sellaiset yritykset kuin John Deere integroivat esineiden internetin maatalouslaitteisiinsa täsmäviljelyn mahdollistamiseksi. Ne käyttävät satelliittiyhteydellä varustettuja järjestelmiä tietojen keräämiseen lannoitteiden ja torjunta-aineiden käytön tehostamiseksi.

Toinen esimerkki on terveydenhuoltoala, jossa IoT-laitteita käytetään potilaiden terveyden seurantaan ja lääketieteellisten tietojen keräämiseen. big data -analytiikkaa voidaan sitten soveltaa näihin tietoihin potilaiden hoidon parantamiseksi ja sairauksien varhaiseksi havaitsemiseksi.

IoT:n ja big datan integrointi tarjoaa eri toimialojen yrityksille ennennäkemättömiä mahdollisuuksia optimoida toimintoja, parantaa asiakaskokemusta ja laatia strategioita reaaliaikaisten tietojen perusteella.

Suuntaus #10 Tietojen visualisointiin keskittyminen

Kun tietojen määrä ja monimutkaisuus kasvavat, kyky visualisoida ja tulkita näitä tietoja tulee organisaatioille yhä tärkeämmäksi.

Tämän suuntauksen keskeisiä näkökohtia ovat:

Monimutkaiset tiedot ymmärrettäviksi: Tietojen visualisointityökalut muuttavat monimutkaiset tietokokonaisuudet helpommin sulavaan, graafiseen muotoon.
Parannettu päätöksenteko: Tietojen visuaaliset esitykset voivat auttaa paljastamaan piilotettuja kuvioita, trendejä ja korrelaatioita.
Vuorovaikutteiset kojelaudat: Nykyaikaiset tietojen visualisointityökalut tarjoavat interaktiivisia kojelautoja, joiden avulla käyttäjät voivat tarkastella tiettyjä tietopisteitä ja tutkia tietoja yksityiskohtaisemmin.
Tarinankerronta tietojen avulla: Visualisointi on tehokas työkalu tarinankerrontaan, jonka avulla yritykset voivat välittää sidosryhmille datasta saatuja oivalluksia.

Mikä on big datan tulevaisuus?

Vuodesta 2024 eteenpäin big datan tulevaisuus on valmis muuttamaan perusteellisesti teollisuudenaloja ja jokapäiväistä elämää. Kuvittele maailma, jossa dataan perustuvat oivallukset ovat syvällä jokaisessa päätöksenteossa, niin arkipäiväisessä kuin monimutkaisessakin.

Tulevaisuuden skenaariossa kehittyneet algoritmit, jotka kykenevät käsittelemään laajoja ja monimutkaisia tietokokonaisuuksia, ohjaavat päätöksentekoa eri aloilla aina yksilöllisistä terveydenhuoltoprotokollista kattaviin kaupunkikehitysstrategioihin. Samanaikaisesti tiedonhallinnan eettinen ulottuvuus nousee esiin, mikä pakottaa luomaan kehittyneitä järjestelmiä, joilla varmistetaan yksityisyys, turvallisuus ja tietojen eettinen käyttö. Tämä kehitys lupaa älykkäämpää, toisiinsa kytkeytynyttä elämää, jossa teknologinen kehitys ja vastuullinen tiedonhallinta ovat tasapainossa.

Pakkaaminen

Kun päätämme tutkimuksemme, joka koskee big data -suuntaukset vuodelle 2024, muutama keskeinen seikka nousee esiin, ja yritysten on otettava ne huomioon:

AI:n ja koneoppimisen sisällyttäminen big dataan ei ole vain ohimenevä trendi, vaan siitä on tulossa välttämätön osa data-analytiikkaa.
Pilvilaskennan ja big datan välinen synergia muuttaa tietojen tallennusta ja käsittelyä.
Tietojen visualisointiin keskittymisestä on tulossa välttämättömyys monimutkaisten tietokokonaisuuksien tulkitsemiseksi.
Yritysten olisi valmistauduttava kehittyneisiin big data -sovelluksiin. Esineiden internetin ja big datan lähentyminen luo uuden rajapinnan reaaliaikaiselle analytiikalle.
Eettiset näkökohdat ja tietosuoja nousevat yhä enemmän esiin.
Räätälöityjen big data -ratkaisujen odotetaan kiihtyvän.

Big Datan tulevaisuus on lupaava, ja se tarjoaa mahdollisuuksia mullistaviin muutoksiin eri toimialoilla, mutta se edellyttää myös harkittua lähestymistapaa siihen, miten tietoja hallitaan, analysoidaan ja hyödynnetään. Yrityksillä, jotka pystyvät sopeutumaan näihin kehittyviin suuntauksiin ja sisällyttämään ne strategioihinsa, on hyvät mahdollisuudet menestyä dataan perustuvassa tulevaisuudessa.

FAQ

Miten AI vaikuttaa big data -trendeihin vuonna 2024?

AI muuttaa big dataa lisäämällä sen valmiuksia monimutkaiseen data-analyysiin ja ennakoivaan mallintamiseen. Vuonna 2024 AI-algoritmit automatisoivat tietojenkäsittelytehtäviä, mikä mahdollistaa nopeammat ja tarkemmat oivallukset. AI:n integrointi big data -analytiikkaan on keskeistä esimerkiksi terveydenhuollon alalla ennakoivassa diagnostiikassa ja vähittäiskaupassa asiakkaiden käyttäytymisen analysoinnissa. AI-työkalujen, kuten syväoppimisen ja neuroverkkojen, kehittyminen mahdollistaa entistä vivahteikkaampien oivallusten saamisen laajoista tietokokonaisuuksista.

Mitkä ovat big datan tietoturvan ja yksityisyyden suojan keskeiset haasteet?

Suurten tietomäärien tietoturvan ja yksityisyyden suojan ensisijaisia haasteita ovat tietojen suojaaminen tietoturvaloukkauksilta, kehittyvien tietosuojalakien noudattamisen varmistaminen ja valtavien tietomäärien turvallinen hallinta. Tietolähteiden monipuolistuessa ja datan määrän kasvaessa sen eheyden ja luottamuksellisuuden säilyttäminen muuttuu monimutkaisemmaksi. Lisäksi tietojen saatavuuden ja yksityisyyden suojan tasapainottaminen on organisaatioiden kriittinen huolenaihe erityisesti GDPR:n ja muiden yksityisyyden suojaa koskevien säännösten yhteydessä.

Miten edge computing vaikuttaa tietojenkäsittelyyn?

Edge computing vaikuttaa merkittävästi tietojenkäsittelyyn mahdollistamalla tietojen analysoinnin lähempänä tietojen syntypaikkaa. Tämä vähentää latenssia ja kaistanleveyden käyttöä, mikä on tärkeää reaaliaikaisissa tietojenkäsittelysovelluksissa, kuten IoT-laitteissa älykkäissä kaupungeissa tai reaaliaikaisissa valvontajärjestelmissä teollisuudessa. Käsittelemällä tietoja paikallisesti edge computing mahdollistaa nopeamman päätöksenteon ja vähentää keskitettyjen tietokeskusten kuormitusta.

Mikä rooli tietojen visualisoinnilla on big data -analytiikassa?

Tietojen visualisointi on ratkaisevan tärkeää big data -analytiikassa, sillä se muuttaa monimutkaiset tietokokonaisuudet ymmärrettävään visuaaliseen muotoon. Se auttaa paljastamaan trendejä, malleja ja poikkeamia, jotka eivät ehkä näy raakadatassa. Tehokas visualisointi auttaa tekemään tiedosta helpommin lähestyttävää päätöksentekijöille, mikä helpottaa tietoon perustuvien päätösten tekemistä. Tableaun ja Power BI:n kaltaiset työkalut ovat merkittäviä tällä alalla, ja ne tarjoavat kehittyneitä visualisointiominaisuuksia.

Millaista kehitystä big datan alalla ennustetaan tapahtuvan vuoden 2024 jälkeen?

Vuoden 2024 jälkeen kvanttilaskennan kehityksen odotetaan mullistavan suurten tietojen käsittelyn käsittelemällä monimutkaisia laskutoimituksia ennennäkemättömällä nopeudella. IoT:n kasvu lisää edelleen valtavia tietomääriä, mikä edellyttää entistä kehittyneempiä big data -ratkaisuja. Lisäksi eettiseen AI ja vastuulliseen datan käyttöön kiinnitetään entistä enemmän huomiota, ja yksityisyyttä parantavia teknologioita kehitetään. Henkilökohtaisten datapohjaisten kokemusten suuntaus kehittyy todennäköisesti edelleen, mikä vaikuttaa sähköisen kaupankäynnin, terveydenhuollon ja viihteen kaltaisiin aloihin.

Dmitri Nazarevitš CTO

Päivämäärä: tammikuu 30, 2024

Sisällysluettelo

Arvioi tämä artikkeli:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 arvostelua)

Ota yhteyttä

Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

Nimi

Yritys

Sähköposti

Puhelin

Viesti

Lähetä meille ääniviesti

Liitä asiakirjoja

Lataa tiedosto

Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

Voit myös lähettää meille pyyntösi
osoitteeseen contact@innowise.com

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.