Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Met onze DataOps-services verandert u uw gegevens in een krachtig hulpmiddel dat geïnformeerde beslissingen stimuleert en zich aanpast aan uw veranderende behoeften.
Met onze DataOps-services verandert u uw gegevens in een krachtig hulpmiddel dat geïnformeerde beslissingen stimuleert en zich aanpast aan uw veranderende behoeften.
Het team van Innowise implementeert geautomatiseerde gegevenspijplijnen met orkestratietools zoals Apache Airflow en Apache NiFi om het consistent laden van gegevens in doelsystemen afkomstig van verschillende bronnen mogelijk te maken.
Door het automatiseren van terugkerende taken en het gebruik van scripts en workflowbeheersystemen verminderen we de handmatige inspanning, waardoor teams zich kunnen concentreren op meer strategische activiteiten.
We ontwerpen frameworks die validatiecontroles in het datakwaliteitsproces automatiseren, waardoor de nauwkeurigheid, consistentie en volledigheid op alle lagen van de datapijplijn behouden blijft.
Onze experts beschermen gevoelige gegevens met encryptie, dwingen strenge toegangscontroles af en voeren regelmatig audits uit - dit alles om onbevoegde toegang te voorkomen en te voldoen aan de voorschriften.
Om trage reacties op veranderingen in bedrijfsbehoeften aan te pakken, ontwerpen we flexibele data-architecturen met cloud-gebaseerde oplossingen zoals AWS of Azure - waardoor snelle schaalbaarheid en eenvoudige aanpassingen mogelijk zijn.
Onze aanpak omvat het opzetten van solide monitoringsystemen om de prestaties bij te houden, het geven van trainingen en het implementeren van praktijken voor voortdurende verbetering door middel van regelmatige beoordelingen.
Het team van Innowise implementeert geautomatiseerde gegevenspijplijnen met orkestratietools zoals Apache Airflow en Apache NiFi om het consistent laden van gegevens in doelsystemen afkomstig van verschillende bronnen mogelijk te maken.
Door het automatiseren van terugkerende taken en het gebruik van scripts en workflowbeheersystemen verminderen we de handmatige inspanning, waardoor teams zich kunnen concentreren op meer strategische activiteiten.
We ontwerpen frameworks die validatiecontroles in het datakwaliteitsproces automatiseren, waardoor de nauwkeurigheid, consistentie en volledigheid op alle lagen van de datapijplijn behouden blijft.
Onze experts beschermen gevoelige gegevens met encryptie, dwingen strenge toegangscontroles af en voeren regelmatig audits uit - dit alles om onbevoegde toegang te voorkomen en te voldoen aan de voorschriften.
Om trage reacties op veranderingen in bedrijfsbehoeften aan te pakken, ontwerpen we flexibele data-architecturen met cloud-gebaseerde oplossingen zoals AWS of Azure - waardoor snelle schaalbaarheid en eenvoudige aanpassingen mogelijk zijn.
Onze aanpak omvat het opzetten van solide monitoringsystemen om de prestaties bij te houden, het geven van trainingen en het implementeren van praktijken voor voortdurende verbetering door middel van regelmatige beoordelingen.
Onze DataOps-services zijn gericht op het bouwen van efficiënte, schaalbare en veilige dataomgevingen, zodat bedrijven real-time beslissingen kunnen nemen.
We automatiseren data workflows om handmatige interventie te minimaliseren en waardevolle inzichten sneller te verkrijgen.
Onze DataOps-engineers passen schoonmaak-, transformatie- en synchronisatietechnieken toe om de consistentie van gegevens in meerdere bronnen te garanderen.
Bij het leveren van DataOps-services implementeert ons team op strategische wijze controles en validaties om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gegevens te handhaven.
We zorgen voor datagovernance door duidelijke beleidslijnen op te stellen, metadata te beheren, toegangscontrole te bieden en de datakwaliteit te handhaven.
Innowise garandeert naleving van industriële standaarden zoals GDPR, HIPAA en andere - het beheer van gegevensverwerking om inbreuken te voorkomen en wettelijke conformiteit te garanderen.
Onze consultingexperts creëren op maat gemaakte strategieën om de nauwkeurigheid van gegevens te verbeteren, processen te vereenvoudigen en de time-to-insight te versnellen.
DataOps ondersteunt banken en financiële instellingen bij het naleven van regelgeving door geautomatiseerde, controleerbare datasporen te bieden.
Het beheren van gevoelige patiëntgegevens in verschillende systemen, het voldoen aan wet- en regelgeving en het gebruik van realtime analyses voor verbeterde patiëntenzorg benadrukken de behoefte aan betrouwbare DataOps-strategieën.
DataOps speelt een sleutelrol bij het automatiseren van gegevensintegratie over meerdere kanalen, waaronder online winkels, kassasystemen en klantcontactpunten.
Door gegevens van verschillende netwerkelementen automatisch te verzamelen en te verwerken, kunnen telecombedrijven prestatieproblemen vroegtijdig opsporen en oplossen.
Door dataworkflows te automatiseren, stellen goed ontworpen DataOps productie- en supply chain-bedrijven in staat om productie- en voorraadgegevens effectief te analyseren.
Geautomatiseerde datapijplijnen stellen energie- en nutsorganisaties in staat om de toewijzing van middelen en voorspellend onderhoud te optimaliseren.
In de auto-industrie automatiseert DataOps de stroom van voertuiggegevens om realtime diagnostiek mogelijk te maken, zodat fabrikanten prestatieproblemen snel kunnen identificeren en aanpakken.
Onze DataOps-services kunnen dataworkflows automatiseren, waardoor verzekeraars claims efficiënter kunnen verwerken en risico's nauwkeuriger kunnen inschatten.
DataOps helpt bij de integratie van gegevens van rederijen, magazijnen en vlootbeheersystemen en biedt zo realtime inzicht in de verplaatsing van goederen.
Bij het leveren van DataOps als een dienst hanteren we een collaboratieve aanpak, wat betekent dat we altijd openstaan voor discussies en bereid zijn om voor elke vraag oplossingen te bedenken die het beste passen bij de huidige en strategische doelstellingen van de klant.
We beginnen met een duidelijke projectdefinitie zodat alle belanghebbenden op één lijn zitten en scope creep wordt voorkomen.
Door strikte risicobeoordelingen en realistische kostenanalyses garandeert Innowise financiële transparantie vanaf het begin.
Onze experts bouwen een omgeving waarin effectief partnerschap en wederzijds respect voor elke deelnemer de hoekstenen zijn.
Kwaliteitscontrole is van het grootste belang in elke procesfase, zodat we problemen in een vroeg stadium kunnen identificeren en oplossen.
We maken gebruik van versleuteling, toegangscontroles en voortdurende bewaking om gevoelige informatie te beschermen.
Onze aanpak garandeert dat wanneer uw gegevensbehoeften veranderen, onze systemen kunnen worden uitgebreid en aangepast.
Innowise haalt alleen de beste 3% software engineers in huis, zodat je kunt werken met mensen die uitblinken in hun vakgebied. We verbeteren voortdurend wat we weten en met meer dan 17 jaar ervaring groeit onze vaardigheid bij elk project dat we doen. Laten we samen groeien en bloeien!
"Onze DataOps-services zijn allesomvattend. We automatiseren, bewaken en optimaliseren de schaling van je datapijplijnen om te garanderen dat, hoe complex je infrastructuur ook is, er altijd snelheid en consistentie in de data-output zit. Bekijk met moderne tools en best practices hoe ons team knelpunten wegneemt voor een soepele data-integratie, -beheer en -levering."
Bedrijfs-, product- en engineeringteams komen samen om metrics en standaarden voor datakwaliteit en -beschikbaarheid te definiëren.
Data-engineers en data-wetenschappers creëren in deze fase dataproducten en modellen voor machinaal leren die later toepassingen zullen aandrijven.
Dit is de procesfase waarin code en het gegevensproduct worden geïntegreerd in de algehele tech stack van een organisatie.
Het testen kan bestaan uit integriteitstests van gegevens, volledigheidstests en het controleren of gegevens voldoen aan bedrijfsregels.
Deze fase omvat het plannen van de release, het uitvoeren van grondige tests en het toepassen van CI/CD-praktijken om het proces te automatiseren.
Datapijplijnen draaien continu, dus we gebruiken statistische procescontroles om te controleren op afwijkingen en deze in een vroeg stadium aan te pakken.
Bedrijfs-, product- en engineeringteams komen samen om metrics en standaarden voor datakwaliteit en -beschikbaarheid te definiëren.
Data-engineers en data-wetenschappers creëren in deze fase dataproducten en modellen voor machinaal leren die later toepassingen zullen aandrijven.
Dit is de procesfase waarin code en het gegevensproduct worden geïntegreerd in de algehele tech stack van een organisatie.
Het testen kan bestaan uit integriteitstests van gegevens, volledigheidstests en het controleren of gegevens voldoen aan bedrijfsregels.
Deze fase omvat het plannen van de release, het uitvoeren van grondige tests en het toepassen van CI/CD-praktijken om het proces te automatiseren.
Datapijplijnen draaien continu, dus we gebruiken statistische procescontroles om te controleren op afwijkingen en deze in een vroeg stadium aan te pakken.
Bedrijfs-, product- en engineeringteams komen samen om metrics en standaarden voor datakwaliteit en -beschikbaarheid te definiëren.
Data-engineers en data-wetenschappers creëren in deze fase dataproducten en modellen voor machinaal leren die later toepassingen zullen aandrijven.
Dit is de procesfase waarin code en het gegevensproduct worden geïntegreerd in de algehele tech stack van een organisatie.
Het testen kan bestaan uit integriteitstests van gegevens, volledigheidstests en het controleren of gegevens voldoen aan bedrijfsregels.
Deze fase omvat het plannen van de release, het uitvoeren van grondige tests en het toepassen van CI/CD-praktijken om het proces te automatiseren.
Datapijplijnen draaien continu, dus we gebruiken statistische procescontroles om te controleren op afwijkingen en deze in een vroeg stadium aan te pakken.
jarenlange expertise
kantoren wereldwijd
gecertificeerde experts
jarenlange expertise
kantoren wereldwijd
gecertificeerde experts
kantoren wereldwijd
terugkerende klanten
jarenlange expertise
kantoren wereldwijd
terugkerende klanten
jarenlange expertise
jarenlange expertise
gecertificeerde experts
terugkerende klanten
jarenlange expertise
gecertificeerde experts
terugkerende klanten
jarenlange expertise
kantoren wereldwijd
terugkerende klanten
gecertificeerde experts
jarenlange expertise
kantoren wereldwijd
terugkerende klanten
gecertificeerde experts
jarenlange expertise
kantoren wereldwijd
terugkerende klanten
gecertificeerde experts
jarenlange expertise
kantoren wereldwijd
terugkerende klanten
gecertificeerde experts
Alles tonen
Toon minder
Deze optie houdt in dat de prijs wordt overeengekomen en berekend op basis van de verwachte tijd en inspanning die nodig is. Je betaalt een vast bedrag voor een gedefinieerde omvang van het werk, waardoor je voorspelbaarheid krijgt. Het biedt echter beperkte flexibiliteit voor wijzigingen tijdens het project.
Deze optie betekent dat je betaalt voor de werkelijk gewerkte uren van ons team. De kosten variëren op basis van de bestede tijd en de betrokken specialisten. Deze aanpak maakt aanpassingen tijdens het project mogelijk, waarbij extra uren in rekening worden gebracht als dat nodig is.
"We waren zeer tevreden over de uitkomst van het project en de deliverables die Innowise heeft geleverd. Ze waren zeer responsief en tijdig in hun communicatie, wat een soepele en efficiënte samenwerking mogelijk maakte."
"Innowise heeft veel projecten afgerond en voert hun taken consistent goed uit. Hun resultaatgerichte aanpak stelt hen in staat hun inspanningen snel op te schalen, afhankelijk van de vereiste deliverables."
"We zijn onder de indruk van hun flexibiliteit en bereidheid om oplossingen te vinden voor uitdagende situaties. Ze hebben actief geholpen in alle soorten situaties. De bereidheid van het team om optimale resultaten te leveren verzekert het succes van de samenwerking."
Ze verschillen in de gebieden waarop ze zich richten: DataOps richt zich op gegevensprocessen, terwijl DevOps zich richt op de levering van software. DataOps draait om het automatiseren van datapijplijnen en continue integratie om de efficiëntie en kwaliteit van databeheer en -analyse te verhogen. DevOps, aan de andere kant, versterkt de samenwerking tussen softwareontwikkeling en operatie om software betrouwbaar op te leveren.
Beide methodologieën zijn ontworpen om de samenwerking, efficiëntie en kwaliteit te verbeteren, maar ze richten zich op verschillende aspecten van data- en machine learning-workflows. Terwijl DataOps zich richt op de levenscyclus van data en analyseprocessen, richt MLOps zich op de inzet van modellen en de operationele aspecten van machine learning.
Zeker! U hoeft alleen maar contact met ons op te nemen en wij zullen samen met u uw bestaande systemen nauwkeurig evalueren en de manieren en middelen identificeren om deze te optimaliseren. We garanderen een probleemloze integratie om uw gegevensstromen te maximaliseren en de samenwerking tussen uw teams te verbeteren. Laten we beginnen!
Maak gerust een afspraak om alle antwoorden te krijgen die je nodig hebt.
Boek een gesprekBoek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.
Waarom Innowise?
1800+
IT-professionals
terugkerende klanten
17+
jarenlange expertise
1100+
succesvolle projecten
© 2007-2024 Innowise. Alle rechten voorbehouden.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warschau, Polen
Door u aan te melden gaat u akkoord met onze Privacybeleidmet inbegrip van het gebruik van cookies en de overdracht van uw persoonlijke gegevens.
Bedankt.
Uw bericht is verzonden.
Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.
Bedankt.
Uw bericht is verzonden.
We verwerken je aanvraag en nemen zo snel mogelijk contact met je op.