Møt oss på AUTOMA+ 2024

Legg igjen kontaktinformasjon, så sender vi deg oversikten vår på e-post
Jeg samtykker i å behandle personopplysningene mine for å sende personlig tilpasset markedsføringsmateriell i samsvar med Retningslinjer for personvern. Ved å bekrefte innsendingen samtykker du i å motta markedsføringsmateriell.
Takk skal du ha!

Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.

Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen. selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på 1800+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.
Om oss
Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på mer enn 1600+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.

DataOps-tjenester

Gjør dataene dine til en kraftfull ressurs som driver frem informerte beslutninger og tilpasser seg dine skiftende behov med våre DataOps-tjenester.

20+

DataOps-prosjekter

Gjør dataene dine til en kraftfull ressurs som driver frem informerte beslutninger og tilpasser seg dine skiftende behov med våre DataOps-tjenester.

20+

DataOps-prosjekter

  • Ineffektive datatekniske prosesser
  • For mye manuelt arbeid i databehandlingen
  • Inkonsekvent datakvalitet
  • Utfordringer innen datasikkerhet og samsvar
  • Langsom tilpasningsevne til skiftende forretningsbehov
  • Flaskehalser i datateknikken

Ineffektive datatekniske prosesser

Innowises team implementerer automatiserte datapipelines med orkestreringsverktøy som Apache Airflow og Apache NiFi for å muliggjøre konsekvent innlasting av data i målsystemene fra ulike kilder.

Ineffektive datatekniske prosesser

For mye manuelt arbeid i databehandlingen

Gjennom automatisering av repetitive oppgaver og bruk av skript og systemer for arbeidsflytstyring reduserer vi det manuelle arbeidet, slik at teamene kan konsentrere seg om mer strategiske aktiviteter.

For mye manuelt arbeid i databehandlingen

Inkonsekvent datakvalitet

Vi utformer rammeverk som automatiserer valideringskontroller i datakvalitetsprosessen, slik at nøyaktighet, konsistens og fullstendighet opprettholdes i alle lag av datapipelinen.

Inkonsekvent datakvalitet

Utfordringer innen datasikkerhet og samsvar

Ekspertene våre beskytter sensitive data med kryptering, håndhever strenge tilgangskontroller og gjennomfører regelmessige revisjoner - alt for å forhindre uautorisert tilgang og sørge for at regelverket overholdes.

Utfordringer med langsom tilpasningsevne til skiftende forretningsbehov

Langsom tilpasningsevne til skiftende forretningsbehov

For å håndtere treg respons på endringer i forretningsbehovene utformer vi fleksible dataarkitekturer ved hjelp av skybaserte løsninger som AWS eller Azure - noe som muliggjør rask skalerbarhet og enkle endringer.

Langsom tilpasningsevne til skiftende forretningsbehov

Flaskehalser i datateknikken

Vår tilnærming omfatter blant annet etablering av solide overvåkingssystemer for å spore resultatene, opplæring og implementering av kontinuerlig forbedringspraksis gjennom regelmessige evalueringer.

Flaskehalser i datateknikken
Ineffektive datatekniske prosesser

Innowises team implementerer automatiserte datapipelines med orkestreringsverktøy som Apache Airflow og Apache NiFi for å muliggjøre konsekvent innlasting av data i målsystemene fra ulike kilder.

Ineffektive datatekniske prosesser
For mye manuelt arbeid i databehandlingen

Gjennom automatisering av repetitive oppgaver og bruk av skript og systemer for arbeidsflytstyring reduserer vi det manuelle arbeidet, slik at teamene kan konsentrere seg om mer strategiske aktiviteter.

For mye manuelt arbeid i databehandlingen
Inkonsekvent datakvalitet

Vi utformer rammeverk som automatiserer valideringskontroller i datakvalitetsprosessen, slik at nøyaktighet, konsistens og fullstendighet opprettholdes i alle lag av datapipelinen.

Inkonsekvent datakvalitet
Utfordringer innen datasikkerhet og samsvar

Ekspertene våre beskytter sensitive data med kryptering, håndhever strenge tilgangskontroller og gjennomfører regelmessige revisjoner - alt for å forhindre uautorisert tilgang og sørge for at regelverket overholdes.

Utfordringer med langsom tilpasningsevne til skiftende forretningsbehov
Langsom tilpasningsevne til skiftende forretningsbehov

For å håndtere treg respons på endringer i forretningsbehovene utformer vi fleksible dataarkitekturer ved hjelp av skybaserte løsninger som AWS eller Azure - noe som muliggjør rask skalerbarhet og enkle endringer.

Langsom tilpasningsevne til skiftende forretningsbehov
Flaskehalser i datateknikken

Vår tilnærming omfatter blant annet etablering av solide overvåkingssystemer for å spore resultatene, opplæring og implementering av kontinuerlig forbedringspraksis gjennom regelmessige evalueringer.

Flaskehalser i datateknikken

Få omfattende DataOps-tjenester

DataOps-tjenestene våre fokuserer på å bygge effektive, skalerbare og sikre datamiljøer - slik at virksomheter kan ta beslutninger i sanntid

Vi automatiserer dataarbeidsflyter for å minimere manuelle inngrep og fremskynde leveransen av verdifull innsikt.

DataOps-ingeniørene våre bruker rensing, transformasjon og synkroniseringsteknikker for å garantere datakonsistens i flere kilder.

Når vi leverer DataOps-tjenester, implementerer teamet vårt strategiske kontroller og valideringer for å opprettholde dataenes nøyaktighet og pålitelighet.

Vi håndterer datastyring ved å fastsette klare retningslinjer, administrere metadata, sørge for tilgangskontroll og opprettholde datakvaliteten.

Datasikkerhet og samsvar

Innowise garanterer overholdelse av bransjestandarder som GDPR, HIPAA og andre - og håndterer datahåndtering for å forhindre brudd og garantere juridisk samsvar.

Våre konsulenteksperter utarbeider tilpassede strategier for å forbedre datanøyaktigheten, forenkle prosessene og øke tiden til innsikt.

Få mest mulig ut av dataene dine med Innowise! Vi er klare til å gjøre dataene dine mer pålitelige og tilgjengelige for analyse.

Bransjer vi betjener

  • Finans og bankvirksomhet
  • Helsevesen
  • Detaljhandel og e-handel
  • Telekommunikasjon
  • Produksjon og leverandørkjede
  • Energi og forsyning
  • Biler
  • Forsikring
  • Transport og logistikk

Finans og bankvirksomhet

DataOps hjelper banker og finansinstitusjoner med å overholde lovpålagte krav ved å tilby automatiserte, reviderbare dataspor.

  • Forbedret finansiell rapportering og beslutningsprosesser
  • Boosted svindeloppdagelse
  • Forenklet etterlevelse av finansforskrifter
Finans og bankvirksomhet

Helsevesen

Å håndtere sensitive pasientdata på tvers av ulike systemer, overholde regelverk og bruke sanntidsanalyser for å forbedre pasientbehandlingen understreker behovet for pålitelige DataOps-strategier.

  • Pasientovervåking i sanntid
  • Automatisert samsvar og datasikkerhet
  • En helhetlig, oppdatert oversikt over hver enkelt pasients helse
Helsevesen

Detaljhandel og e-handel

DataOps spiller en nøkkelrolle når det gjelder å automatisere dataintegrasjon på tvers av flere kanaler, inkludert nettbutikker, POS-systemer og kundekontaktpunkter.

  • Personlig tilpasset kundeengasjement
  • Mer målrettede markedsføringsstrategier
  • Optimalisert lagerprognostisering
Detaljhandel og e-handel

Telekommunikasjon

Med automatisert innsamling og behandling av data fra ulike nettverkselementer kan telekomselskaper oppdage og løse ytelsesproblemer på et tidlig tidspunkt.

  • Overvåking og optimalisering av nettverksytelsen i sanntid
  • Mer skreddersydde og responsive tjenestetilbud
  • Raskere distribusjon av nye tjenester og nettverksoppdateringer
Telekommunikasjon

Produksjon og leverandørkjede

Ved å automatisere dataarbeidsflyter gjør godt utformede DataOps det mulig for produksjons- og leverandørkjedebedrifter å analysere produksjons- og lagerdata på en effektiv måte.

  • Forbedrede produksjonsplaner og minimert nedetid
  • Større synlighet og responstid i leverandørkjeden
  • Optimalisert distribusjon og redusert forbruksavfall
Produksjon og leverandørkjede

Energi og forsyning

Automatiserte datapipelines gjør det mulig for energi- og forsyningsorganisasjoner å optimalisere ressursallokering og prediktivt vedlikehold.

  • Forbedret ressursallokering og sporing av forbruk
  • Raskere respons på avbrudd og vedlikeholdsbehov
  • Nøyaktig og tidsriktig rapportering gjennom automatisert samsvarsrapportering
Energi og forsyning

Biler

I bilindustrien automatiserer DataOps flyten av kjøretøydata for å muliggjøre diagnostikk i sanntid, slik at produsentene raskt kan identifisere og løse ytelsesproblemer.

  • Diagnostikk og ytelsesovervåking i sanntid
  • Færre driftsstans og økt pålitelighet
  • Forbedret kundeinnsikt
Biler

Forsikring

DataOps-tjenestene våre kan automatisere dataarbeidsflyter, slik at forsikringsselskapene kan behandle krav mer effektivt og vurdere risiko med større nøyaktighet.

  • Oppdaterte risikomodeller for raskere forsikringsbeslutninger
  • Raskere behandling av skadedata
  • Personlig tilpassede kundetjenester
Forsikring

Transport og logistikk

DataOps bidrar til å integrere data fra rederier, lagre og flåtestyringssystemer, noe som gir sanntidsoversikt over varebevegelser.

  • Høyere leveringspresisjon og kortere transporttid
  • Reduserte forsinkelser og dårlig forvaltning
  • Større åpenhet i leverandørkjeden
Transport og logistikk

Casestudier

Google-logo.
Hays logo.
PayPal-logo.
Siemens-logo.
Nike-logo.
Volkswagen-logo.
LVMH-logo.
Nestle-logo.
Novartis logo.
Spotify-logo.
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
Google-logo.
Hays logo.
PayPal-logo.
Siemens-logo.
Nike-logo.
Volkswagen-logo.
LVMH-logo.
Nestle-logo.
Novartis logo.
Spotify-logo.
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser

Vår tilnærming til DataOps-tjenester

Når vi tilbyr DataOps som en tjeneste, har vi en samarbeidsorientert tilnærming - noe som betyr at vi alltid er åpne for diskusjoner og klare til å lage løsninger for hvert enkelt behov som passer best til kundens nåværende og strategiske mål.

  • Detaljert prosjektskisse

Vi starter med en klar prosjektdefinisjon for å sikre at alle interessenter er samkjørte, slik at vi unngår at prosjektet får et uklart omfang.

  • Nøyaktig kostnadsestimering

Gjennom strenge risikovurderinger og realistiske kostnadsanalyser garanterer Innowise å opprettholde økonomisk åpenhet fra starten av.

  • Samarbeidsbasert tilnærming

Ekspertene våre bygger et miljø der effektivt partnerskap og gjensidig respekt for hver enkelt deltaker er hjørnesteinene.

  • Kvalitet forsikring

Kvalitetskontroll er avgjørende i alle ledd av prosessen, slik at vi kan identifisere og løse problemer på et tidlig tidspunkt.

  • Solid datasikkerhet

Vi bruker kryptering, tilgangskontroller og kontinuerlig overvåking for å sikre sensitiv informasjon.

  • Høy skalerbarhet

Vår tilnærming garanterer at systemene våre kan utvides og tilpasses etter hvert som databehovene dine utvikler seg.

Choose Innowise as a DataOps consulting company

Innowise henter kun inn de beste 3% programvareingeniørene, slik at du kan jobbe med folk som utmerker seg på sitt felt. Vi forbedrer kontinuerlig det vi kan, og med mer enn 17 års erfaring vokser kompetansen vår gjennom hvert prosjekt vi påtar oss. La oss vokse og trives sammen!

Pilip Tsikhanovich Leder for Big Data-avdelingen i Innowise

"DataOps-tjenestene våre er altomfattende. Vi automatiserer, overvåker og optimaliserer skaleringen av datapipelines for å garantere at uansett hvor kompleks infrastrukturen din er, vil dataproduksjonen alltid være rask og konsistent. Med moderne verktøy og beste praksis kan du se hvordan teamet vårt fjerner flaskehalser for smidig dataintegrasjon, -håndtering og -levering."

DataOps-prosessen vår

Planlegging

Forretnings-, produkt- og ingeniørteamene kommer sammen for å definere måleparametere og standarder for datakvalitet og tilgjengelighet.

Bygning

Dataingeniører og dataforskere lager dataprodukter og maskinlæringsmodeller i denne fasen som senere skal brukes i applikasjoner.

Integrering av

Dette er prosessstadiet når koden og dataproduktet integreres i organisasjonens samlede tekniske stakk.

Testing

Testingen kan omfatte dataintegritetstester, fullstendighetstester og kontroll av at dataene er i samsvar med forretningsreglene.

Utgivelse og distribusjon

Denne fasen innebærer planlegging av utgivelsen, grundig testing og bruk av CI/CD-metoder for å automatisere prosessen.

Drift og overvåking

Datapipelines kjøres kontinuerlig, så vi bruker statistiske prosesskontroller for å overvåke avvik og ta tak i dem tidlig.

Planlegging

Forretnings-, produkt- og ingeniørteamene kommer sammen for å definere måleparametere og standarder for datakvalitet og tilgjengelighet.

Bygning

Dataingeniører og dataforskere lager dataprodukter og maskinlæringsmodeller i denne fasen som senere skal brukes i applikasjoner.

Integrering av

Dette er prosessstadiet når koden og dataproduktet integreres i organisasjonens samlede tekniske stakk.

Testing

Testingen kan omfatte dataintegritetstester, fullstendighetstester og kontroll av at dataene er i samsvar med forretningsreglene.

Utgivelse og distribusjon

Denne fasen innebærer planlegging av utgivelsen, grundig testing og bruk av CI/CD-metoder for å automatisere prosessen.

Drift og overvåking

Datapipelines kjøres kontinuerlig, så vi bruker statistiske prosesskontroller for å overvåke avvik og ta tak i dem tidlig.

Planlegging

Forretnings-, produkt- og ingeniørteamene kommer sammen for å definere måleparametere og standarder for datakvalitet og tilgjengelighet.

Bygning

Dataingeniører og dataforskere lager dataprodukter og maskinlæringsmodeller i denne fasen som senere skal brukes i applikasjoner.

Integrering av

Dette er prosessstadiet når koden og dataproduktet integreres i organisasjonens samlede tekniske stakk.

Testing

Testingen kan omfatte dataintegritetstester, fullstendighetstester og kontroll av at dataene er i samsvar med forretningsreglene.

Utgivelse og distribusjon

Denne fasen innebærer planlegging av utgivelsen, grundig testing og bruk av CI/CD-metoder for å automatisere prosessen.

Drift og overvåking

Datapipelines kjøres kontinuerlig, så vi bruker statistiske prosesskontroller for å overvåke avvik og ta tak i dem tidlig.

Vil du transformere dataprosessene dine? DataOps-teamet vårt kan hjelpe deg med å oppnå bedre datakvalitet, raskere dataleveranser, bedre samarbeid mellom team og andre målbare fordeler.
Vil du transformere dataprosessene dine? DataOps-teamet vårt kan hjelpe deg med å oppnå bedre datakvalitet, raskere dataleveranser, bedre samarbeid mellom team og andre målbare fordeler.

Kjerneteknologiene vi jobber med innen DataOps

Automatisering av datapipeline
  • Apache Airflow
  • Luigi
  • Prefect
  • Kubeflow Pipelines
  • Dagster
Integrering av data
  • Apache Nifi
  • Talend
  • Fivetran
  • Stitch
  • Informatica PowerCenter
  • Apache Kafka
Forvaltning av datakvalitet
  • Great Expectations
  • Deequ
  • Talend Data Quality
  • Ataccama
  • Datafold
Datastyring
  • Collibra
  • Alation
  • Informatica Axon
  • Apache Atlas
  • Microsoft Purview
Kontinuerlig levering av data
  • Apache Kafka
  • Debezium
  • Google Cloud Dataflow
  • Apache Flink
  • Confluent
Datasikkerhet og samsvar
  • AWS KMS
  • Apache Ranger
  • Snowflake Security Features
  • Databricks Data Governance
  • Okta
  • OneTrust
  • BigID
  • HashiCorp Vault
DataOps-strategi og rådgivning
  • DataKitchen
  • Unravel
  • StreamSets
  • Cognizant
  • Wipro
  • Tata Consultancy Services
    (TCS)

Anerkjent blant de beste,
av de beste

priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser
priser priser priser priser priser priser priser priser priser priser
priser
priser priser priser priser priser priser priser priser priser priser

Vis alle

Vis mindre

Velg din prismodell

Fast pris

Dette alternativet innebærer at prisen er avtalt og beregnet ut fra forventet tidsbruk og innsats. Du betaler et fast beløp for et definert arbeidsomfang, noe som gir forutsigbarhet. Det gir imidlertid begrenset fleksibilitet for endringer underveis i prosjektet.

Tid og materiale

Dette alternativet innebærer at du betaler for teamets faktiske arbeidstimer. Kostnaden varierer avhengig av tidsbruk og hvilke spesialister som er involvert. Dette gjør det mulig å gjøre justeringer underveis i prosjektet, og ekstra timer belastes etter behov.

Hva kundene våre mener

Egzon Gajtani Koordinator for strategiske prosjekter Tangoo Professional Network
selskapets logo

"Vi var svært fornøyde med utfallet av prosjektet og det Innowise leverte. De var svært lydhøre og punktlige i kommunikasjonen, noe som bidro til et smidig og effektivt samarbeid."

  • Industri IT-tjenester
  • Lagets størrelse 2 spesialister
  • Varighet 6 måneder
  • Tjenester Forsterkning av personalet
Joakim Rosen Hovedutvikler YouWish AS
selskapets logo

"Innowise har gjennomført mange prosjekter og leverer gjennomgående gode resultater. Deres resultatorienterte tilnærming gjør at de raskt kan skalere innsatsen avhengig av hva som kreves av leveranser."

  • Industri Forbrukerprodukter
  • Lagets størrelse 4 spesialister
  • Varighet 28+ måneder
  • Tjenester Personalforsterkning, detaljhandelsselskap, TypeScript, PHP, e-handel
Gian Luca De Bonis CEO & CTO Enable Development OÜ
selskapets logo

"Vi er imponert over deres fleksibilitet og vilje til å finne løsninger på utfordrende situasjoner. De har bistått aktivt i alle slags situasjoner. Teamets vilje til å levere optimale resultater sikrer partnerskapets suksess."

  • Industri IT-rådgivning
  • Lagets størrelse 8 spesialister
  • Varighet 36 måneder
  • Tjenester Forsterkning av personalet

FAQ

Hva er forskjellen mellom DataOps og DevOps?

De er forskjellige når det gjelder hvilke områder de retter seg mot: DataOps retter seg mot dataprosesser, mens DevOps retter seg mot programvarelevering. DataOps handler om å automatisere datapipelines og kontinuerlig integrasjon for å øke effektiviteten og kvaliteten i datahåndtering og analyse. DevOps, derimot, forsterker samarbeidet mellom programvareutvikling og drift for å levere programvare på en pålitelig måte.

Hva er forskjellen mellom DataOps og MLOps?

Begge metodene er utviklet for å forbedre samarbeid, effektivitet og kvalitet, men de retter seg mot ulike aspekter av arbeidsflyten for data og maskinlæring. Mens DataOps fokuserer på datalivssyklusen og analyseprosessene, dekker MLOps modelldistribusjon og driftsaspekter ved maskinlæring.

Kan dere integrere DataOps med våre eksisterende dataverktøy og plattformer?

Helt klart! Du trenger bare å ta kontakt med oss, så samarbeider vi med deg for å evaluere de eksisterende systemene dine og finne ut hvordan du kan optimalisere dem. Vi garanterer en friksjonsfri integrasjon som maksimerer dataflyten og forbedrer samarbeidet på tvers av teamene dine. La oss komme i gang!

Bestill gjerne en samtale og få alle svarene du trenger.

Bestill en samtale

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

    Ta med prosjektdetaljer, varighet, teknisk stack, behov for IT-fagfolk og annen relevant informasjon.
    Spill inn en talemelding om din
    prosjektet for å hjelpe oss å forstå det bedre
    Legg ved ytterligere dokumenter om nødvendig
    Last opp fil

    Du kan legge ved opptil 1 fil på totalt 2 MB. Gyldige filer: pdf, jpg, jpeg, png

    Vær oppmerksom på at når du klikker på Send-knappen, vil Innowise behandle personopplysningene dine i samsvar med vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon.

    Hvorfor Innowise?

    1800+

    IT-fagfolk

    93%

    tilbakevendende kunder

    17+

    mange års ekspertise

    1100+

    vellykkede prosjekter

    Trenger du andre tjenester?

    Спасибо!

    Cообщение отправлено.
    Мы обработаем ваш запрос и свяжемся с вами в кратчайшие сроки.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt. 

    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    pil