Usługi DataOps

Przekształć swoje dane w potężny zasób, który napędza świadome decyzje i dostosowuje się do zmieniających się wymagań dzięki naszym usługom DataOps.

20+

Projekty DataOps

Przekształć swoje dane w potężny zasób, który napędza świadome decyzje i dostosowuje się do zmieniających się wymagań dzięki naszym usługom DataOps.

20+

Projekty DataOps

Dlaczego firmy mogą potrzebować usług konsultingowych DataOps

Nieefektywne procesy inżynierii danych

Nadmierna praca ręczna przy operacjach na danych

Niespójna jakość danych

Wyzwania związane z bezpieczeństwem danych i zgodnością z przepisami

Powolna adaptacja do zmieniających się potrzeb biznesowych

Wąskie gardła inżynierii danych

Nieefektywne procesy inżynierii danych

Zespół Innowise wdraża zautomatyzowane potoki danych z narzędziami do orkiestracji, takimi jak Apache Airflow i Apache NiFi, aby umożliwić spójne ładowanie danych do systemów docelowych pochodzących z różnych źródeł.

Nadmierna praca ręczna przy operacjach na danych

Dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań oraz wykorzystaniu skryptów i systemów zarządzania przepływem pracy, zmniejszamy wysiłek manualny, pozwalając zespołom skoncentrować się na bardziej strategicznych działaniach.

Niespójna jakość danych

Projektujemy struktury, które automatyzują kontrole walidacyjne w procesie jakości danych, które utrzymują dokładność, spójność i kompletność na wszystkich warstwach potoku danych.

Wyzwania związane z bezpieczeństwem danych i zgodnością z przepisami

Nasi eksperci chronią wrażliwe dane za pomocą szyfrowania, egzekwują ścisłą kontrolę dostępu i przeprowadzają regularne audyty - wszystko po to, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi i zapewnić zgodność z przepisami.

Wyzwania związane z powolnym dostosowywaniem się do zmieniających się potrzeb biznesowych

Powolna adaptacja do zmieniających się potrzeb biznesowych

Aby sprostać powolnym reakcjom na zmiany potrzeb biznesowych, projektujemy elastyczne architektury danych przy użyciu rozwiązań opartych na chmurze, takich jak AWS lub Azure - umożliwiając szybką skalowalność i łatwe modyfikacje.

Wąskie gardła inżynierii danych

Nasze podejście obejmuje ustanowienie solidnych systemów monitorowania w celu śledzenia wydajności, organizowanie szkoleń i wdrażanie praktyk ciągłego doskonalenia poprzez regularne oceny.

Nieefektywne procesy inżynierii danych

Nadmierna praca ręczna przy operacjach na danych

Niespójna jakość danych

Projektujemy struktury, które automatyzują kontrole walidacyjne w procesie jakości danych, które utrzymują dokładność, spójność i kompletność na wszystkich warstwach potoku danych.

Wyzwania związane z bezpieczeństwem danych i zgodnością z przepisami

Powolna adaptacja do zmieniających się potrzeb biznesowych

Wąskie gardła inżynierii danych

Nasze podejście obejmuje ustanowienie solidnych systemów monitorowania w celu śledzenia wydajności, organizowanie szkoleń i wdrażanie praktyk ciągłego doskonalenia poprzez regularne oceny.

Uzyskaj kompleksowe usługi DataOps

Nasze usługi DataOps koncentrują się na budowaniu wydajnych, skalowalnych i bezpiecznych środowisk danych - umożliwiając firmom podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym

Automatyzacja potoku danych

Automatyzujemy przepływy danych, aby zminimalizować ręczną interwencję i przyspieszyć dostarczanie cennych informacji.

Integracja danych

Nasi inżynierowie DataOps stosują techniki czyszczenia, transformacji i synchronizacji, aby zagwarantować spójność danych z wielu źródeł.

Zarządzanie jakością danych

Świadcząc usługi DataOps, nasz zespół strategicznie wdraża kontrole i walidacje w celu utrzymania dokładności i niezawodności danych.

Zarządzanie danymi

Zajmujemy się zarządzaniem danymi poprzez ustalanie jasnych zasad, zarządzanie metadanymi, zapewnianie kontroli dostępu i utrzymywanie jakości danych.

Bezpieczeństwo danych i zgodność z przepisami

Innowise gwarantuje zgodność ze standardami branżowymi, takimi jak RODO, HIPAA i inne - zarządzając przetwarzaniem danych w celu zapobiegania naruszeniom i zagwarantowania zgodności z prawem.

Strategia i doradztwo w zakresie DataOps

Nasi eksperci ds. doradztwa tworzą dostosowane strategie, które pomagają poprawić dokładność danych, uprościć procesy i przyspieszyć czas uzyskania wglądu.

Wykorzystaj w pełni swoje dane z Innowise! Jesteśmy gotowi, aby Twoje dane były bardziej wiarygodne i dostępne do analizy.

Branże, które obsługujemy

Finanse i bankowość
Opieka zdrowotna
Handel detaliczny i e-Commerce
Telekomunikacja
Produkcja i łańcuch dostaw
Energia i usługi komunalne
Motoryzacja
Ubezpieczenia
Transport i logistyka

Finanse i bankowość

DataOps wspiera banki i instytucje finansowe w utrzymywaniu zgodności z wymogami regulacyjnymi, zapewniając zautomatyzowane, audytowalne ścieżki danych.

Ulepszona sprawozdawczość finansowa i procesy decyzyjne
Wykrywanie oszustw Boosted
Uproszczona zgodność z przepisami finansowymi

Opieka zdrowotna

Zarządzanie wrażliwymi danymi pacjentów w różnych systemach, zgodność z przepisami i korzystanie z analiz w czasie rzeczywistym w celu poprawy opieki nad pacjentem podkreślają potrzebę niezawodnych strategii DataOps.

Monitorowanie pacjenta w czasie rzeczywistym
Zautomatyzowana zgodność i bezpieczeństwo danych
Całościowy, aktualny obraz stanu zdrowia każdego pacjenta

Handel detaliczny i e-Commerce

DataOps odgrywa kluczową rolę w automatyzacji integracji danych w wielu kanałach, w tym w sklepach internetowych, systemach POS i punktach kontaktu z klientem.

Spersonalizowane zaangażowanie klientów
Bardziej ukierunkowane strategie marketingowe
Zoptymalizowane prognozowanie zapasów

Telekomunikacja

Dzięki zautomatyzowanemu gromadzeniu i przetwarzaniu danych z różnych elementów sieci, firmy telekomunikacyjne mogą wcześnie wykrywać i rozwiązywać problemy z wydajnością.

Monitorowanie i optymalizacja wydajności sieci w czasie rzeczywistym
Bardziej dostosowana i elastyczna oferta usług
Szybsze wdrażanie nowych usług i aktualizacji sieci

Produkcja i łańcuch dostaw

Poprzez automatyzację przepływu danych, dobrze opracowane DataOps umożliwiają firmom produkcyjnym i łańcucha dostaw efektywną analizę danych produkcyjnych i magazynowych.

Ulepszone harmonogramy produkcji i zminimalizowane przestoje
Większa widoczność łańcucha dostaw i szybkość reakcji
Zoptymalizowana dystrybucja i zmniejszone straty konsumpcyjne

Energia i usługi komunalne

Zautomatyzowane potoki danych umożliwiają organizacjom energetycznym i użyteczności publicznej optymalizację alokacji zasobów i konserwacji predykcyjnej.

Ulepszona alokacja zasobów i śledzenie zużycia
Szybsza reakcja na awarie i potrzeby konserwacyjne
Dokładne i terminowe raportowanie dzięki zautomatyzowanemu raportowaniu zgodności.

Motoryzacja

W branży motoryzacyjnej DataOps automatyzuje przepływ danych pojazdu, umożliwiając diagnostykę w czasie rzeczywistym, pomagając producentom szybko identyfikować i rozwiązywać problemy z wydajnością.

Diagnostyka i monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym
Mniej awarii i większa niezawodność
Lepszy wgląd w potrzeby klientów

Ubezpieczenia

Nasze usługi DataOps mogą zautomatyzować przepływy danych, umożliwiając ubezpieczycielom wydajniejsze przetwarzanie roszczeń i dokładniejszą ocenę ryzyka.

Aktualne modele ryzyka dla szybszych decyzji underwritingowych
Szybsze przetwarzanie danych roszczeń
Spersonalizowana obsługa klienta

Transport i logistyka

DataOps pomaga integrować dane z firm spedycyjnych, magazynów i systemów zarządzania flotą, zapewniając wgląd w przepływ towarów w czasie rzeczywistym.

Większa dokładność dostaw i krótszy czas transportu
Mniej opóźnień i złego zarządzania
Większa przejrzystość łańcucha dostaw

Projekty

Nasze podejście do usług DataOps

Dostarczając DataOps jako usługę, przyjmujemy podejście oparte na współpracy - co oznacza, że zawsze jesteśmy otwarci na dyskusje i gotowi do tworzenia rozwiązań dla każdego zapotrzebowania, które najlepiej pasują do bieżących i strategicznych celów klienta.

Szczegółowy zarys projektu

Zaczynamy od jasnej definicji projektu, aby upewnić się, że wszyscy interesariusze są zgodni, zapobiegając pełzaniu zakresu.

Dokładne oszacowanie kosztów

Dzięki rygorystycznej ocenie ryzyka i realistycznym analizom kosztów, Innowise gwarantuje utrzymanie przejrzystości finansowej od samego początku.

Podejście oparte na współpracy

Nasi eksperci budują środowisko, w którym podstawą jest skuteczne partnerstwo i wzajemny szacunek dla każdego uczestnika.

Jakość zapewnienie

Kontrola jakości jest najważniejsza na każdym etapie procesu, co pozwala nam wcześnie identyfikować i rozwiązywać problemy.

Solidne bezpieczeństwo danych

Stosujemy szyfrowanie, kontrole dostępu i ciągłe monitorowanie, umożliwiając ochronę poufnych informacji.

Wysoka skalowalność

Nasze podejście gwarantuje, że w miarę ewolucji potrzeb w zakresie danych, nasze systemy mogą być odpowiednio rozbudowywane i dostosowywane.

Choose Innowise as a DataOps consulting company

Innowise zatrudnia tylko najlepszych 3% inżynierów oprogramowania, dzięki czemu możesz pracować z ludźmi, którzy wyróżniają się w swojej dziedzinie. Nieustannie doskonalimy to, co wiemy, a dzięki ponad 17-letniemu doświadczeniu nasza biegłość rośnie z każdym projektem, którego się podejmujemy. Rozwijajmy się i prosperujmy razem!

Pilip Cichanowicz Kierownik działu Big Data w Innowise

"Nasze usługi DataOps są wszechstronne. Automatyzujemy, monitorujemy i optymalizujemy skalowanie potoków danych, aby zagwarantować, że bez względu na to, jak złożona jest infrastruktura, dane wyjściowe zawsze będą szybkie i spójne. Dzięki nowoczesnym narzędziom i najlepszym praktykom nasz zespół usuwa wąskie gardła, zapewniając płynną integrację danych, zarządzanie nimi i ich dostarczanie".

Nasz proces DataOps

Planowanie

Zespoły biznesowe, produktowe i inżynieryjne spotykają się, aby zdefiniować wskaźniki i standardy jakości i dostępności danych.

Budowanie

Inżynierowie danych i analitycy danych tworzą na tym etapie produkty danych i modele uczenia maszynowego, które później zasilą aplikacje.

Integracja

Jest to etap procesu, w którym kod i produkt danych są zintegrowane z ogólnym stosem technologicznym organizacji.

Testowanie

Testowanie może obejmować testy integralności danych, testy kompletności i sprawdzanie zgodności danych z regułami biznesowymi.

Udostępnianie i wdrażanie

Etap ten obejmuje planowanie wydań, przeprowadzanie dokładnych testów i stosowanie praktyk CI/CD w celu automatyzacji procesu.

Obsługa i monitorowanie

Potoki danych działają w sposób ciągły, więc używamy statystycznej kontroli procesu do monitorowania anomalii i wczesnego ich eliminowania.

Planowanie

Zespoły biznesowe, produktowe i inżynieryjne spotykają się, aby zdefiniować wskaźniki i standardy jakości i dostępności danych.

Budowanie

Inżynierowie danych i analitycy danych tworzą na tym etapie produkty danych i modele uczenia maszynowego, które później zasilą aplikacje.

Integracja

Jest to etap procesu, w którym kod i produkt danych są zintegrowane z ogólnym stosem technologicznym organizacji.

Testowanie

Testowanie może obejmować testy integralności danych, testy kompletności i sprawdzanie zgodności danych z regułami biznesowymi.

Udostępnianie i wdrażanie

Etap ten obejmuje planowanie wydań, przeprowadzanie dokładnych testów i stosowanie praktyk CI/CD w celu automatyzacji procesu.

Obsługa i monitorowanie

Potoki danych działają w sposób ciągły, więc używamy statystycznej kontroli procesu do monitorowania anomalii i wczesnego ich eliminowania.

Planowanie

Zespoły biznesowe, produktowe i inżynieryjne spotykają się, aby zdefiniować wskaźniki i standardy jakości i dostępności danych.

Budowanie

Inżynierowie danych i analitycy danych tworzą na tym etapie produkty danych i modele uczenia maszynowego, które później zasilą aplikacje.

Integracja

Jest to etap procesu, w którym kod i produkt danych są zintegrowane z ogólnym stosem technologicznym organizacji.

Testowanie

Testowanie może obejmować testy integralności danych, testy kompletności i sprawdzanie zgodności danych z regułami biznesowymi.

Udostępnianie i wdrażanie

Etap ten obejmuje planowanie wydań, przeprowadzanie dokładnych testów i stosowanie praktyk CI/CD w celu automatyzacji procesu.

Obsługa i monitorowanie

Potoki danych działają w sposób ciągły, więc używamy statystycznej kontroli procesu do monitorowania anomalii i wczesnego ich eliminowania.

Chcesz przekształcić swoje procesy przetwarzania danych? Nasz zespół DataOps może pomóc w osiągnięciu lepszej jakości danych, szybszego dostarczania danych, lepszej współpracy między zespołami i innych wymiernych korzyści.

17+

lat doświadczenia

biura na całym świecie

1800+

certyfikowani eksperci

17+

lat doświadczenia

biura na całym świecie

1800+

certyfikowani eksperci

biura na całym świecie

93%

stałych klientów

17+

lat doświadczenia

biura na całym świecie

93%

stałych klientów

17+

lat doświadczenia

17+

lat doświadczenia

1800+

certyfikowani eksperci

93%

stałych klientów

17+

lat doświadczenia

1800+

certyfikowani eksperci

93%

stałych klientów

17+

lat doświadczenia

biura na całym świecie

93%

stałych klientów

1800+

certyfikowani eksperci

17+

lat doświadczenia

biura na całym świecie

93%

stałych klientów

1800+

certyfikowani eksperci

17+

lat doświadczenia

biura na całym świecie

93%

stałych klientów

1800+

certyfikowani eksperci

17+

lat doświadczenia

biura na całym świecie

93%

stałych klientów

1800+

certyfikowani eksperci

Podstawowe technologie DataOps, z którymi pracujemy

Apache Airflow
Luigi
Prefect

Kubeflow Pipelines
Dagster

Apache Nifi
Talend
Fivetran

Stitch
Informatica PowerCenter
Apache Kafka

Great Expectations
Deequ
Talend Data Quality

Ataccama
Datafold

Collibra
Alation
Informatica Axon

Apache Atlas
Microsoft Purview

Apache Kafka
Debezium
Google Cloud Dataflow

Apache Flink
Confluent

AWS KMS
Apache Ranger
Snowflake Security Features
Databricks Data Governance

Okta
OneTrust
BigID
Skarbiec HashiCorp

DataKitchen
Unravel
StreamSets

Cognizant
Wipro
Tata Consultancy Services
(TCS)

Uznawani wśród najlepszych,
przez najlepszych

Pokaż wszystko

Pokaż mniej

Wybierz swój model cenowy

Stała cena

Ta opcja oznacza, że cena jest uzgadniana i obliczana na podstawie przewidywanego czasu i wymaganego wysiłku. Płacisz ustaloną kwotę za określony zakres prac, uzyskując przewidywalność. Zapewnia jednak ograniczoną elastyczność w zakresie zmian w trakcie projektu.

Czas i materiały

Ta opcja oznacza, że płacisz za faktycznie przepracowane godziny naszego zespołu. Koszt różni się w zależności od poświęconego czasu i zaangażowanych specjalistów. Takie podejście umożliwia wprowadzanie zmian w trakcie realizacji projektu, a dodatkowe godziny są naliczane w razie potrzeby.

Opinie naszych klientów

Egzon Gajtani Koordynator ds. projektów strategicznych Profesjonalna sieć Tangoo

"Byliśmy bardzo zadowoleni z wyników projektu i rezultatów dostarczonych przez Innowise. Byli bardzo responsywni i terminowi w komunikacji, co pozwoliło na płynną i wydajną współpracę".

Branża Usługi IT
Wielkość zespołu 2 specjalistów
Czas trwania 6 miesięcy
Usługi Wzmocnienie personelu

Joakim Rosen Główny programista YouWish AS

"Innowise zrealizowało wiele projektów i konsekwentnie wywiązuje się ze swoich zadań. Ich podejście oparte na wynikach pozwala im szybko skalować swoje wysiłki w zależności od wymaganych rezultatów".

Branża Produkty konsumenckie
Wielkość zespołu 4 specjalistów
Czas trwania 28+ miesięcy
Usługi Zwiększenie liczby pracowników, Retail Company, TypeScript, PHP, eCommerce

Gian Luca De Bonis CEO I CTO Enable Development OÜ

"Jesteśmy pod wrażeniem ich elastyczności i gotowości do znajdowania rozwiązań w trudnych sytuacjach. Aktywnie pomagali w każdej sytuacji. Gotowość zespołu do dostarczania optymalnych wyników zapewnia sukces partnerstwa".

Branża Doradztwo IT
Wielkość zespołu 8 specjalistów
Czas trwania 36 miesięcy
Usługi Wzmocnienie personelu

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Różnią się one obszarami, na które są ukierunkowane: DataOps koncentruje się na procesach związanych z danymi, a DevOps na dostarczaniu oprogramowania. DataOps polega na automatyzacji potoków danych i ciągłej integracji w celu zwiększenia wydajności i jakości zarządzania danymi i analityki. Z drugiej strony DevOps wzmacnia współpracę między rozwojem oprogramowania a operacjami w celu niezawodnego dostarczania oprogramowania.

Obie metodologie mają na celu poprawę współpracy, wydajności i jakości, ale są ukierunkowane na różne aspekty przepływów pracy związanych z danymi i uczeniem maszynowym. Podczas gdy DataOps koncentruje się na cyklu życia danych i procesach analitycznych, MLOps obejmuje wdrażanie modeli i aspekty operacyjne uczenia maszynowego.

Oczywiście! Wystarczy, że skontaktujesz się z nami, a my będziemy współpracować z Tobą, aby dokładnie ocenić istniejące systemy i zidentyfikować sposoby i środki ich optymalizacji. Gwarantujemy bezproblemową integrację, aby zmaksymalizować przepływ danych i poprawić współpracę między zespołami. Zaczynajmy!

Zapraszamy na rozmowę, by odpowiedzieć na pytania.

Zadzwoń

Skontaktuj się z nami

Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.