Zostaw swoje dane kontaktowe, a my wyślemy Ci nasz przegląd e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Politykę Prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

Dane AI Mobile Finanse Nauki przyrodnicze
Innowise logo
O nas
Usługi
Technologie
Branże i sektory
Portfolio
Zatrudnij nas Zatrudnij nas
Skontaktuj się z nami Skontaktuj się z nami
PL
Jak operujemy Zarządzanie jakością Zarządzanie bezpieczeństwem Społeczna odpowiedzialność biznesu Zarząd spółki Nasi eksperci Blog Porady
Nasze referencje Partnerzy techniczni Certyfikaty Nagrody Wydarzenia Newsroom
Tworzenie oprogramowania we własnym zakresie a outsourcing 2026: zalety, wady, koszty i sposób wyboru
Przeczytaj artykuł
Usługi tworzenia oprogramowania w pełnym cyklu
Doradztwo IT Tworzenie stron internetowych Tworzenie aplikacji mobilnych Tworzenie oprogramowania wbudowanego Tworzenie dedykowanego oprogramowania Tworzenie MVP Rozwiązania chmurowe Tworzenie ERP Wsparcie Mainframe Modernizacja systemów legacy
 
Projektowanie UX/UI Projektowanie 3D Testowanie oprogramowania i QA Testowanie bezpieczeństwa Administracja bazami danych DevOps DevSecOps Sieć IT staff augmentation Dedykowany zespół
Wdrażanie zaawansowanych technologii
Big data Zarządzanie danymi Analityka danych Inżynieria danych Wizualizacja danych Business intelligence Uczenie maszynowe Sztuczna inteligencja Nauka o danych Zrównoważony rozwój i ESG
 
Transformacja cyfrowa Automatyzacja procesów biznesowych Zrobotyzowana automatyzacja procesów Cyberbezpieczeństwo Internet Rzeczy (IoT) Blockchain NFT Metawersum AR& VR
Frontend
React Angular Vue.js JavaScript
Backend
Java .NET Python PHP Rust C/C++
 
Node.js Unity Ruby Golang Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI
 
Swift Kotlin
Chmura
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Finanse Bankowość Trading Ubezpieczenia eCommerce Handel detaliczny
Opieka zdrowotna Farmacja Edukacja Telekomunikacja Media i rozrywka
Enterprise Produkcja Automotive Logistyka Oprogramowanie Reklama i marketing Reklama
Administracja Energetyka i usługi publiczne Ropa i gaz Budownictwo Nieruchomości Rolnictwo Turystyka
Case studies
Bankowość Finanse Opieka zdrowotna Farmacja
E-commerce Handel detaliczny Produkcja Enterprise
Nasze platformy
System śledzenia kandydatów (ATS) System HRM System zarządzania nauczaniem (LMS) System rezerwacji przestrzeni roboczej
Zunifikowany system operacyjny oparty na sztucznej inteligencji dla finansów, obsługujący waluty fiducjarne i kryptowaluty
Zobacz studium przypadku
Zatrudnij dedykowanych programistów
IT staff augmentation Dedykowane zespoły Programiści offshore
Zatrudnij programistów webowych
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack
.NET Java PHP Python Golang Cobol
Wynajmij programistów mobilnych
iOS Android Kotlin React Native Swift
Zatrudnij innych inżynierów
AI Chmura AWS Azure DevOps QA
FinTech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
Dane AI Mobile Finanse Nauki przyrodnicze
Innowise logo
O nas
Usługi
Technologie
Branże i sektory
Portfolio
Zatrudnij nas
Skontaktuj się z nami
pl Polski

Wybierz język

O nas
O nas
Jak operujemy Zarządzanie jakością Zarządzanie bezpieczeństwem Społeczna odpowiedzialność biznesu Zarząd spółki Nasi eksperci Blog Porady
Nasze referencje Partnerzy techniczni Certyfikaty Nagrody Wydarzenia Newsroom
Tworzenie oprogramowania we własnym zakresie a outsourcing 2026: zalety, wady, koszty i sposób wyboru
Przeczytaj artykuł
Usługi
Wszystkie usługi
Usługi tworzenia oprogramowania w pełnym cyklu
Doradztwo IT Tworzenie stron internetowych Tworzenie aplikacji mobilnych Tworzenie oprogramowania wbudowanego Tworzenie dedykowanego oprogramowania Tworzenie MVP Rozwiązania chmurowe Tworzenie ERP Wsparcie Mainframe Modernizacja systemów legacy
Projektowanie UX/UI Projektowanie 3D Testowanie oprogramowania i QA Testowanie bezpieczeństwa Administracja bazami danych DevOps DevSecOps Sieć IT staff augmentation Dedykowany zespół
Wdrażanie zaawansowanych technologii
Big data Zarządzanie danymi Analityka danych Inżynieria danych Wizualizacja danych Business intelligence Uczenie maszynowe Sztuczna inteligencja Nauka o danych Zrównoważony rozwój i ESG
Transformacja cyfrowa Automatyzacja procesów biznesowych Zrobotyzowana automatyzacja procesów Cyberbezpieczeństwo Internet Rzeczy (IoT) Blockchain NFT Metawersum
AR &VR
Technologie
Wszystkie technologie
Frontend
React Angular Vue.js JavaScript
Backend
Java .NET Python PHP Node.js Unity Ruby Golang Rust C/C++ Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI Kotlin Swift
Chmura
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Branże i sektory
Wszystkie branże i sektory
Finanse Bankowość Trading Ubezpieczenia eCommerce Handel detaliczny
Opieka zdrowotna Farmacja Edukacja Telekomunikacja Media i rozrywka
Enterprise Produkcja Automotive Logistyka Oprogramowanie Reklama i marketing Reklama
Administracja Energetyka i usługi publiczne Ropa i gaz Budownictwo Nieruchomości Rolnictwo Turystyka
Portfolio
Portfolio
Case studies
Bankowość Finanse Opieka zdrowotna Farmacja
E-commerce Handel detaliczny Produkcja Enterprise
Nasze platformy
System śledzenia kandydatów (ATS) System HRM System zarządzania nauczaniem (LMS) System rezerwacji przestrzeni roboczej
Zunifikowany system operacyjny oparty na sztucznej inteligencji dla finansów, obsługujący waluty fiducjarne i kryptowaluty
Zobacz studium przypadku
Zatrudnij nas
Zatrudnij nas
Zatrudnij dedykowanych programistów
IT staff augmentation Dedykowane zespoły Programiści offshore
Zatrudnij programistów webowych
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack .NET Java PHP Python Golang Cobol
Wynajmij programistów mobilnych
iOS Android Kotlin React Native Swift
Zatrudnij innych inżynierów
AI Chmura AWS Azure DevOps QA FinTech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath

10 najlepszych firm zajmujących się modernizacją danych w 2026 roku

16 lipca 2026 r. Czas czytania: 10 minut
Podsumuj artykuł za pomocą AI

Kluczowe punkty

  • Firmy zajmujące się modernizacją danych pomagają przedsiębiorstwom zastąpić powolne, przestarzałe systemy, rozproszone bazy danych oraz zawodne systemy raportowania. Tworzą platformy przeznaczone do analizy danych, zarządzania i sztucznej inteligencji.
  • Niniejszy ranking Najlepsze firmy zajmujące się modernizacją danych w 2026 r. porównuje dostawców pod kątem ich specjalizacji, głównych atutów, doświadczenia w branży, zaplecza technologicznego oraz opinii użytkowników.
  • Wykorzystanie Najlepsze firmy świadczące usługi IT w zakresie modernizacji danych Zanim zaproponują nową platformę, zaczynają od oceny obecnej struktury danych. Analizują istniejące bazy danych, procesy ETL, metody raportowania, kwestie związane z odpowiedzialnością za dane, jakość danych oraz wymagania w zakresie bezpieczeństwa.
  • Wybór najlepszego partnera zależy od skali projektu. Duże firmy, takie jak PwC i Capgemini, doskonale sprawdzają się w projektach obejmujących całą organizację. Firmy, które potrzebują bardziej praktycznego wsparcia technicznego, mogą preferować dostawców specjalizujących się w inżynierii, takich jak Innowise i EPAM.
  • Czołowe firmy zajmujące się modernizacją danych w przedsiębiorstwach oferują usługi w zakresie migracji, platform danych w chmurze, architektury typu „lakehouse”, aktualizacji rozwiązań BI, zarządzania danymi, integracji systemów oraz wsparcia po wdrożeniu.

Firmy często zaczynają szukać firmy zajmujące się modernizacją danych gdy te same problemy wciąż się powtarzają. Generowanie raportów może przebiegać powoli, dane z różnych systemów mogą się nie zgadzać, a nowy projekt oparty na sztucznej inteligencji może być hamowany przez przestarzałe procesy. Na tym etapie wybór odpowiedniego dostawcy staje się kwestią praktyczną. Kto jest w stanie zrozumieć Twoją obecną konfigurację, usunąć słabe punkty i zapewnić sprawne działanie codziennego raportowania w trakcie transformacji?

W tym przewodniku porównam Najlepsze firmy zajmujące się modernizacją danych w 2026 r. z tej perspektywy. Dowiesz się, którzy dostawcy najlepiej sprawdzają się w przypadku dużych, starszych systemów, którzy z nich skupiają się na praktycznej inżynierii oraz na co należy zwrócić uwagę, jeśli Twój projekt dotyczy migracji do chmury, modernizacji systemów BI, zarządzania danymi lub tworzenia podstaw danych dla sztucznej inteligencji.

Dlaczego modernizacja danych ma kluczowe znaczenie dla sztucznej inteligencji i transformacji cyfrowej

Najtrudniejszym elementem każdego projektu związanego ze sztuczną inteligencją są często dane, na których się opiera. Można wdrożyć nowe narzędzie analityczne, podłączyć asystenta opartego na sztucznej inteligencji lub tworzyć prognozy, ale jeśli podstawa danych jest słaba, nawet najlepsze narzędzia będą miały trudności z generowaniem wyników, którym firma może zaufać. Dzięki modernizacji danych można przekształcić rozproszone dane historyczne w uporządkowane przepływy, wspólne definicje, jasno określone prawa własności oraz reguły dostępu, z których firma może korzystać na co dzień.

Poniżej przedstawiłem główne powody, dla których ma to znaczenie dla biznesu.

Bardziej przejrzyste dane dla systemów sztucznej inteligencji

W projektach związanych ze sztuczną inteligencją wykorzystuje się dane pochodzące z takich systemów, jak CRM, ERP, systemy produktowe, finansowe, wsparcia technicznego i operacyjne. Jeśli dane są zduplikowane, nieaktualne lub nieprawidłowo oznaczone, problemy te znajdują odzwierciedlenie w wynikach. Modernizacja pomaga zespołom w oczyszczaniu danych źródłowych, standaryzacji definicji oraz wprowadzaniu kontroli jakości przed wykorzystaniem danych w procesach opartych na sztucznej inteligencji.

Szybszy dostęp do informacji biznesowych

W starszych systemach przetwarzania danych często stosuje się przetwarzanie nocne, ręczne eksporty oraz raporty, które docierają zbyt późno, by można było na ich podstawie podejmować codzienne decyzje. Nowoczesne platformy danych przyspieszają przepływ danych z systemów źródłowych do narzędzi analitycznych, dzięki czemu zespoły mogą pracować na aktualniejszych danych i poświęcać mniej czasu na poprawianie arkuszy kalkulacyjnych.

Jednolity obraz sytuacji we wszystkich działach

Zespoły ds. sprzedaży, finansów, operacji i produktów często korzystają z różnych systemów i zasad w odniesieniu do tego samego wskaźnika. Modernizacja danych łączy te źródła i ułatwia zarządzanie wspólnymi definicjami. Dzięki temu zespoły odnoszą się do tych samych danych liczbowych, zamiast spierać się o różne ich wersje.

Skuteczniejsze zarządzanie i większe bezpieczeństwo

Modernizacja pomaga firmom tworzyć lepsze zasady dostępu, śledzić pochodzenie danych, jasno określać ich własność oraz dokumentować sposób ich wykorzystania. Ma to znaczenie dla branż podlegających regulacjom oraz dla każdej firmy zajmującej się danymi klientów, danymi finansowymi, danymi pracowników lub danymi operacyjnymi.

Lepsze wyniki w zakresie chmury obliczeniowej i analityki

Dobry plan modernizacji uwzględnia źródła danych, sposób ich przepływu, to, kto jest ich właścicielem, oraz sposób, w jaki zespoły będą z nich korzystać po migracji. Takie podejście sprawia, że aktualizacja platformy przekłada się na rzeczywistą poprawę działalności firmy, zapewniając szybsze generowanie raportów, większą przejrzystość w zakresie odpowiedzialności oraz solidniejszą podstawę dla analiz i sztucznej inteligencji.

Potrzebujesz dokładniejszych danych do zastosowań w sztucznej inteligencji i analityce?

Zacznij od audytu

Jak ocenialiśmy firmy w tym rankingu

Przy sporządzaniu tego rankingu skupiłem się na pięciu obszarach, które pokazują, czy dany dostawca jest gotowy do realizacji złożonych projektów związanych z danymi korporacyjnymi.

  • Znajomość techniczna i certyfikaty. Współpraca z AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Snowflake i Databricks miała duże znaczenie, ponieważ platformy te są wykorzystywane w wielu projektach związanych z danymi w przedsiębiorstwach.
  • Narzędzia do migracji i frameworki wielokrotnego użytku. Podręczniki dotyczące migracji, komponenty wielokrotnego użytku oraz narzędzia do refaktoryzacji pokazały, w jaki sposób poszczególne firmy podchodzą do złożonych procesów migracji, nie zamieniając przy tym każdego etapu w pracę ręczną.
  • Dostosowana do potrzeb w zakresie architektury danych w 2026 roku. Zapoznałem się z doświadczeniami związanymi z architekturą Data Mesh, otwartymi formatami tabel, takimi jak Apache Iceberg i Delta Lake, oraz bezpiecznymi potokami przetwarzania wektorowego.
  • Opinie klientów i obecność na rynku. Publiczne oceny na platformach takich jak Clutch pomogły mi w selekcji kandydatów. Przyjrzałem się również publicznie dostępnym projektom z zakresu migracji danych z systemów starszego typu, platform danych w chmurze oraz programów dotyczących danych korporacyjnych.
  • Koncentracja na wynikach biznesowych. Wyżej oceniałem firmy, które łączyły pracę na platformach z wymogami sprawozdawczymi, zarządzaniem, kontrolą kosztów chmury obliczeniowej oraz kluczowymi wskaźnikami efektywności biznesowej.

Porównanie najlepszych dostawców usług w zakresie modernizacji danych

Zanim przyjrzymy się szczegółowo każdej z firm, oto krótki przegląd różnic między tymi dostawcami. Porównałem ich pod kątem rodzaju zadań związanych z modernizacją danych, w których osiągają najlepsze wyniki, ich głównych atutów, branż, na których się skupiają, oraz publicznie dostępnych recenzji w rankingu Clutch.

FirmaNajlepiej sprawdza się dlaGłówne obszary specjalizacjiSkupienie się na branżyOcena sprzęgła
InnowiseZwinna inżynieria korporacyjna o wysokim tempie realizacjiKompleksowe architektury typu „Lakehouse”, procesy migracji oraz inżynieria danych dostosowana do sztucznej inteligencjiFinanse, opieka zdrowotna, logistyka, handel elektroniczny4.9 / 5.0
N-iXModernizacja danych przedsiębiorstwa przy wsparciu zespołów inżynierów z krajów sąsiednichModernizacja danych, BI, big data, platformy chmurowe, uczenie maszynowe oraz podstawy danych dla sztucznej inteligencjiTechnologia, telekomunikacja, produkcja, finanse, logistyka4.8 / 5.0
CognizantZautomatyzowana migracja oparta na akceleratorzeMigracje starszych systemów oparte na automatyzacji, modernizacja systemów BI, zarządzanie cyklem życiaOpieka zdrowotna, nauki przyrodnicze, Fintechbrak danych / brak zweryfikowanej oceny
EPAM SystemsKompleksowe projektowanie platform cyfrowychCloud – inżynieria natywna, wielochmurowe struktury danych, stosy danych typu open sourceOprogramowanie i technologie, media, usługi finansowe5,0 / 5,0, ograniczona liczba recenzji
HexawareOptymalizacja Cloud i FinOpsReorganizacja hurtowni danych, kontrola kosztów w chmurze, zautomatyzowany transfer danychUbezpieczenia, turystyka i hotelarstwo, bankowośćbrak danych / nie zostało jeszcze zweryfikowane
SlalomNowoczesne projektowanie stosu danychStrategia w zakresie danych, doradztwo regionalne, nowoczesne rozwiązania z zakresu analizy biznesowej dostosowane do indywidualnych potrzebTechnologia, nauki przyrodnicze, dobra konsumpcyjne2,0 / 5,0, niewiele recenzji
Entrans TechNiszowe implementacje oparte na sztucznej inteligencjiCloud – natywna infrastruktura SaaS, fundamenty danych predykcyjnychFirmy z sektora technologicznego i logistycznego średniej wielkości oraz start-upyJeszcze nie zrecenzowano
PwCZarządzanie danymi i zgodność z przepisamiZarządzanie danymi podstawowymi, możliwość audytu, procesy związane z ochroną danych osobowychBankowość, sektor publiczny, przedsiębiorstwa użyteczności publicznej podlegające regulacjom5,0 / 5,0, profil regionalny
CapgeminiTransformacja zasobów danych przemysłowychRealizacja projektów inżynieryjnych na dużą skalę z priorytetem dla API, przetwarzanie strumieniowe, przebudowa architektury potoków danychProdukcja, motoryzacja, handel detaliczny3,0 / 5,0, niewiele recenzji
Tiger AnalyticsZaawansowane produkty danych z funkcjami predykcyjnymi, dostosowane do sztucznej inteligencjiNiestandardowe podstawy MLOps, struktury typu „data mesh”, indeksowanie semantyczneFirmy z branży zaawansowanych technologii, telekomunikacja, logistykabrak danych / nie zostało jeszcze zweryfikowane
Pokaż więcej

Najlepsze firmy zajmujące się modernizacją danych w 2026 roku

Następnie omówię najlepsi dostawcy usług modernizacji platform danych bardziej szczegółowo. Wyjaśnię, do jakich rodzajów projektów najlepiej się nadają, jakie usługi w zakresie modernizacji danych oferują oraz na czym polegają ich mocne strony.

Innowise

Innowise

Innowise jest jednym z Najlepsze firmy świadczące usługi IT w zakresie modernizacji danych, posiadające doświadczenie w obszarach danych, chmury, sztucznej inteligencji oraz oprogramowania dla przedsiębiorstw. Jeśli chodzi o modernizację danych, nasze zespoły analizują starsze systemy, planują migracje, przebudowują platformy danych, modernizują rozwiązania BI oraz przygotowują dane do projektów z zakresu sztucznej inteligencji.

Zajmujemy się platformami danych w chmurze, architekturami typu „lakehouse”, potokami ETL i ELT, hurtowniami danych, narzędziami BI oraz warstwami zarządzania danymi. Nasi specjaliści analizują przepływ danych w Państwa firmie, identyfikują przestarzałe raporty i określają, które elementy systemu wymagają najpilniejszej uwagi.

Rozwiązanie Innowise doskonale sprawdza się w firmach, które potrzebują praktycznego wsparcia inżynieryjnego, ale wolą zachować kontrolę nad projektem we własnym zakresie. Nasze zespoły mogą współpracować z Państwa wewnętrznymi zespołami ds. danych lub produktów, podejmować się poszczególnych zadań związanych z modernizacją lub angażować się w większe projekty dotyczące chmury i analityki. Nasza firma jest również oficjalny partner AWS, Microsoft Azure i Google Cloud, dzięki czemu Twój zespół może realizować projekty modernizacji danych w oparciu o stos chmurowy, z którego już korzystasz, co pozwala uniknąć nieoczekiwanych problemów podczas migracji oraz zapewnia płynne wsparcie po uruchomieniu.

  • Podstawowe możliwości: Migracja starszych baz danych, tworzenie potoków ETL i ELT, wdrażanie hurtowni danych i modeli typu „lakehouse”, przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, konfiguracja zarządzania danymi oraz integracja wyszukiwania wektorowego z procesami opartymi na generatywnej sztucznej inteligencji.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: Amazon  Redshift, Amazon Athena, Microsoft Azure Synapse, Microsoft Fabric, Google BigQuery, Databricks, Snowflake, Apache Iceberg oraz narzędzia do rejestrowania zmian danych.
  • Główne atuty: Wysoki poziom realizacji projektów inżynieryjnych, elastyczna struktura zespołu, doświadczenie w zakresie platform chmurowych i platform danych oraz zdolność do wspierania zarówno planowania modernizacji, jak i jej wdrażania.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Firmy średniej wielkości i duże przedsiębiorstwa, które potrzebują długoterminowego partnera inżynieryjnego w zakresie migracji do chmury, modernizacji platform danych, modernizacji systemów BI oraz tworzenia fundamentów danych dostosowanych do sztucznej inteligencji.

Czy są Państwo gotowi, by zabezpieczyć infrastrukturę danych swojej firmy na przyszłość?

Omów mój plan działania

N-iX

N-iX

N-iX to firma zajmująca się inżynierią oprogramowania, specjalizująca się w modernizacji danych, posiadająca bogate doświadczenie w dziedzinie BI, big data, uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji oraz nauki o danych. Jej zespoły pomagają przedsiębiorstwom przejść z przestarzałych systemów danych na platformy chmurowe, narzędzia analityczne oraz warstwy danych przystosowane do sztucznej inteligencji.

N-iX zajmuje się architekturą danych, migracją do chmury, analizą danych, modernizacją platform oraz kontrolą kosztów. Jest to dobre rozwiązanie dla firm, które potrzebują wsparcia inżynieryjnego na etapie bliskim wdrożeniu, ale nie chcą powierzać całego projektu dużej firmie konsultingowej.

  • Podstawowe możliwości: Modernizacja platformy danych, migracja danych z systemów starszego pokolenia, modernizacja systemów BI, analityka danych, inżynieria dużych zbiorów danych, podstawy danych dla uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji oraz kontrola kosztów chmury.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, chmurowe hurtownie danych, narzędzia BI oraz stosy inżynierii uczenia maszynowego.
  • Główne atuty: Model świadczenia usług typu nearshore, bogate doświadczenie w zakresie inżynierii danych, silny nacisk na analitykę oraz zdolność do wspierania procesu modernizacji – od planowania architektury po wdrożenie.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Przedsiębiorstwa i firmy średniej wielkości, które poszukują partnera z regionu nearshore w zakresie platform danych w chmurze, modernizacji systemów BI, inżynierii big data oraz fundamentów danych dostosowanych do sztucznej inteligencji.

Cognizant

Cognizant

Cognizant to globalna firma świadcząca usługi i doradztwo o numerze rejestracyjnym IT, posiadająca rozbudowane kompetencje w zakresie modernizacji danych. Wykorzystuje ona ustrukturyzowane metody migracji, gotowe komponenty platformowe oraz narzędzia do przenoszenia starszych systemów danych do nowoczesnych środowisk chmurowych lub hybrydowych. Cognizant udostępnia również zestaw narzędzi Data and Intelligence Toolkit, który wspiera modernizację platform danych i analiz biznesowych (BI).

W zakresie modernizacji danych firma Cognizant koncentruje się na migracji starszych systemów, modernizacji rozwiązań BI, zapewnieniu jakości danych, inżynierii platform oraz zarządzaniu cyklem życia danych. Firma jest odpowiednim partnerem dla przedsiębiorstw potrzebujących jasnego planu migracji, zwłaszcza tych działających w złożonych lub podlegających regulacjom branżach.

  • Podstawowe możliwości: Migracja danych historycznych, modernizacja systemów BI, zarządzanie jakością danych, zarządzanie cyklem życia danych, prace związane z platformami danych w chmurze i hybrydowymi.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, główne chmurowe hurtownie danych, platformy BI, metoda modernizacji danych firmy Cognizant oraz zestaw narzędzi Cognizant Data and Intelligence Toolkit.
  • Główne atuty: Ustrukturyzowana metoda dostarczania, gotowe narzędzia do migracji, doświadczenie w zakresie danych na skalę korporacyjną oraz doskonałe dostosowanie do środowisk danych podlegających regulacjom.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Duże przedsiębiorstwa, które potrzebują rzetelnego partnera do migracji danych z istniejących systemów, modernizacji rozwiązań BI oraz wdrożenia platform danych w chmurze lub w modelu hybrydowym.

EPAM Systems

EPAM Systems

EPAM Systems to globalna firma zajmująca się inżynierią oprogramowania i doradztwem, oferująca usługi w zakresie modernizacji platform, aplikacji i danych. Jej zespoły zajmują się migracją danych do chmury, analityką danych, BI oraz tworzeniem platform chmurowych, co sprawia, że EPAM stanowi doskonały wybór dla przedsiębiorstw o złożonych potrzebach w zakresie inżynierii i modernizacji.

W zakresie modernizacji danych firma EPAM dokonuje oceny elementów platformy danych, określa strategię migracji, zawęża zakres migracji oraz pomaga kontrolować koszty infrastruktury chmurowej. Firma udostępnia również narzędzia do migracji i modernizacji, takie jak migVisor, które wspierają projekty związane z przenoszeniem platform danych z systemów starszego typu do chmury.

  • Podstawowe możliwości: Cloud – migracja danych, modernizacja platformy danych, BI i analityka, ocena migracji, planowanie przejścia z systemów tradycyjnych do chmury oraz kontrola kosztów chmury.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: Platformy danych Cloud, narzędzia BI, platformy do analizy danych, Google Cloud, AWS oraz narzędzia do automatyzacji, takie jak migVisor.
  • Główne atuty: Solidne wykształcenie w dziedzinie inżynierii oprogramowania, doświadczenie w realizacji złożonych programów modernizacyjnych, znajomość narzędzi do migracji do chmury oraz szeroka wiedza z zakresu danych i analityki.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Przedsiębiorstwa, które potrzebują partnera w zakresie modernizacji danych, dysponującego rozbudowanym zapleczem inżynieryjnym, zwłaszcza gdy działania związane z danymi są powiązane z modernizacją aplikacji, platformy lub chmury.

Hexaware

Hexaware

Hexaware jest jedną z wiodących firm zajmujących się modernizacją danych korporacyjnych w ramach projektów dotyczących migracji starszych systemów, aktualizacji platform danych oraz zarządzania kosztami chmury. Firma oferuje usługi w zakresie modernizacji i migracji danych, a także platformę Amaze for Data and AI, która koncentruje się na modernizacji zasobów danych, złożonych transformacjach oraz potokach danych opartych na sztucznej inteligencji.

Hexaware to doskonały wybór dla firm poszukujących ustrukturyzowanego procesu migracji, narzędzi wielokrotnego użytku, modernizacji hurtowni danych oraz bieżących usług zarządzanych po zakończeniu modernizacji. Usługi tej firmy są przydatne, gdy program związany z danymi wymaga pogodzenia zmian platformowych, zapewnienia ciągłości raportowania oraz zarządzania kosztami chmury.

  • Podstawowe możliwości: Modernizacja i migracja danych, refaktoryzacja hurtowni danych, migracja danych z systemów starszego typu, działania związane z jakością danych, zarządzane usługi w zakresie danych oraz kontrola kosztów w chmurze.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: Usługi danych AWS, główne platformy chmurowych hurtowni danych, Microsoft Fabric, Snowflake, narzędzia do migracji ETL oraz Hexaware Amaze for Data and AI.
  • Główne atuty: Ustrukturyzowane podejście do migracji, narzędzia do modernizacji z możliwością ponownego wykorzystania, nacisk na kontrolę kosztów związanych z chmurą oraz wsparcie dla operacji związanych z danymi po migracji.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Przedsiębiorstwa, które muszą zmodernizować starsze platformy danych, dbając jednocześnie o koszty, ciągłość raportowania oraz zarządzane wsparcie techniczne.

Slalom

Slalom

Slalom to firma zajmująca się doradztwem biznesowym i technologicznym, która kładzie szczególny nacisk na dane, analitykę, sztuczną inteligencję oraz usługi w chmurze. Jeśli chodzi o modernizację danych, firma Slalom wyróżnia się łączeniem rozwiązań platformowych z modelami operacyjnymi, kompetencjami w zakresie danych, raportowaniem oraz wdrażaniem rozwiązań w zespołach. Dzięki temu Slalom jest dobrym wyborem, gdy modernizacja wymaga zarówno zmian w architekturze technicznej, jak i zmian w sposobie wykorzystywania danych przez zespoły.

Slalom współpracuje z wiodącymi platformami danych i chmurowymi, takimi jak Snowflake, Databricks, AWS i Tableau. Jak wynika z informacji zamieszczonych na stronie poświęconej Snowflake, firma zrealizowała ponad 2 700 projektów związanych z Snowflake i zatrudnia ponad 650 certyfikowanych specjalistów ds. Snowflake. Databricks również zwraca uwagę na rozwiązanie firmy Slalom dotyczące migracji hurtowni danych.

  • Podstawowe możliwości: Strategia w zakresie danych, projektowanie modeli operacyjnych, doradztwo w zakresie nowoczesnych rozwiązań w zakresie danych, projektowanie systemów BI, modernizacja analityki oraz wsparcie w zakresie wdrażania zmian dla zespołów zajmujących się danymi.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: Snowflake, Databricks, AWS, Tableau, Salesforce oraz główne platformy danych w chmurze.
  • Główne atuty: Model doradztwa lokalnego, solidna baza wdrożeniowa Snowflake, nacisk na kompetencje w zakresie danych oraz doświadczenie w łączeniu decyzji architektonicznych z przypadkami użycia biznesowymi.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Organizacje, które potrzebują pomocy w opracowaniu strategii dotyczącej danych, wyborze odpowiedniego zestawu platform oraz usprawnieniu sposobu, w jaki zespoły z różnych działów wykorzystują dane.

Entrans Tech

Entrans Tech

Entrans Tech jest jedną z czołowi dostawcy usług w zakresie modernizacji danych, świadcząca usługi w zakresie chmury obliczeniowej, inżynierii danych, analityki oraz rozwoju sztucznej inteligencji. Jej działania w obszarze danych obejmują nowoczesne jeziora i hurtownie danych, potoki ETL/ELT, pulpity BI, zarządzanie danymi podstawowymi oraz zarządzanie danymi. Dzięki temu Entrans Tech doskonale nadaje się dla średnich przedsiębiorstw oraz zespołów SaaS, które potrzebują wyspecjalizowanego partnera inżynieryjnego do prac związanych z platformami danych, analityką oraz przygotowywaniem danych na potrzeby sztucznej inteligencji.

  • Podstawowe możliwości: Jeziora danych i hurtownie danych, potoki ETL/ELT, pulpity analityczne BI, zarządzanie danymi podstawowymi, zarządzanie zgodnością oraz modernizacja w chmurze.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Spark, EMR, Databricks oraz nowoczesne narzędzia BI.
  • Główne atuty: Specjalistyczne usługi w zakresie inżynierii danych, doświadczenie w dziedzinie chmury obliczeniowej i analityki oraz praktyczne dopasowanie do potrzeb zespołów produktowych z segmentu średnich przedsiębiorstw.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Platformy SaaS, firmy logistyczne, start-upy oraz średnie przedsiębiorstwa, które potrzebują ukierunkowanego wsparcia w zakresie platform danych w chmurze, analityki oraz zadań związanych z danymi i sztuczną inteligencją.

PwC

PwC

PwC to globalna firma konsultingowa, której usługi często wykorzystuje się w projektach związanych z danymi, gdzie każda decyzja podlega wpływowi czynników takich jak ryzyko, audyt i wymogi regulacyjne. Najlepiej sprawdza się w sytuacjach, gdy platformy danych w chmurze, programy MDM lub aktualizacje sprawozdawczości wymagają koordynacji działań zespołów ds. IT, bezpieczeństwa, zgodności z przepisami, finansów, kwestii prawnych oraz biznesu. Dla dyrektorów ds. informatyki (CIO) i liderów ds. danych firma PwC może stanowić doskonałą opcję, gdy modernizacja wymaga jasnego planu działania, starannego zarządzania interesariuszami oraz ścisłej kontroli nad danymi wrażliwymi.

  • Podstawowe możliwości: Modernizacja danych, zarządzanie danymi podstawowymi, zarządzanie danymi, ścieżka pochodzenia danych, zarządzanie metadanymi, platformy danych w chmurze oraz strategia dotycząca danych przedsiębiorstwa.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Snowflake, Microsoft Fabric, środowiska danych SAP oraz korporacyjne platformy analityczne.
  • Główne atuty: Solidne doświadczenie w zakresie zarządzania i doradztwa w zakresie ryzyka, doświadczenie w branżach podlegających regulacjom oraz umiejętność powiązania pracy na platformach z kwestiami własności danych, ścieżek audytu i mechanizmów kontroli biznesowej.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Banki, ubezpieczyciele, organizacje sektora publicznego, przedsiębiorstwa użyteczności publicznej oraz duże przedsiębiorstwa, które potrzebują modernizacji platformy danych obejmującej zarządzanie zgodnością i ryzykiem.

Capgemini

Capgemini

Capgemini to globalna firma technologiczno-konsultingowa specjalizująca się w dużych projektach modernizacji danych. Jest to idealne rozwiązanie dla organizacji, które muszą jednocześnie zmodernizować systemy legacy, rozwiązania BI, platformy chmurowe, narzędzia analityczne oraz procesy biznesowe. Capgemini zapewnia wsparcie konsultingowe i inżynieryjne, co ma kluczowe znaczenie, gdy projekt dotyczy kilku działów, a codzienne działania muszą być kontynuowane bez zakłóceń w trakcie wdrażania zmian.

Z tego powodu Capgemini stanowi dobre rozwiązanie dla producentów aktualizujących dane operacyjne, detalistów integrujących systemy obsługi klientów i łańcucha dostaw oraz firm motoryzacyjnych przenoszących rozwiązania analityczne do chmury. W 2024 roku firma Capgemini została uznana za lidera w raporcie IDC MarketScape: Worldwide Data Modernization Services Vendor Assessment.

  • Podstawowe możliwości: Modernizacja zasobów danych, modernizacja systemów BI, migracja danych do chmury, analiza danych, zarządzanie danymi oraz aktualizacje platform.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: Główne platformy chmurowe, narzędzia analityczne dla przedsiębiorstw, platformy BI, inżynieria danych oraz szeroko zakrojone programy modernizacji danych.
  • Główne atuty: Doświadczenie w zakresie wdrażania rozwiązań dla przedsiębiorstw, szeroki zakres usług związanych z danymi i sztuczną inteligencją oraz możliwość powiązania działań realizowanych na platformie z procesami biznesowymi.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Przedsiębiorstwa z branży produkcyjnej, motoryzacyjnej, handlu detalicznego oraz duże organizacje, które potrzebują modernizacji danych w powiązaniu z BI, analityką, migracją do chmury oraz szerszymi zmianami biznesowymi.

Tiger Analytics

Tiger Analytics

Tiger Analytics to firma konsultingowa specjalizująca się w danych i sztucznej inteligencji, która wspiera przedsiębiorstwa w zakresie programów transformacyjnych, łańcuchów wartości, modeli operacyjnych, platform oraz partnerstw z głównymi dostawcami usług w chmurze. Firma zatrudnia ponad 5 000 specjalistów ds. technologii i konsultantów pracujących w biurach w Stanach Zjednoczonych, Indiach, Kanadzie, Meksyku, Wielkiej Brytanii, Hiszpanii, Singapurze i Australii.

  • Podstawowe możliwości: Strategia dotycząca danych, projektowanie infrastruktury danych, DataOps, prace związane z modelem „lakehouse”, produkty oparte na danych, MLOps, modernizacja analityki oraz inżynieria danych w zakresie sztucznej inteligencji.
  • Technologia i wiedza specjalistyczna w zakresie chmury obliczeniowej: Databricks, Snowflake, AWS, Google Cloud, Microsoft, Apache Iceberg, architektury typu „lakehouse” oraz platformy danych w chmurze.
  • Główne atuty: Silna orientacja na analitykę i zastosowania sztucznej inteligencji, doświadczenie w zakresie produktów danych, opublikowane prace dotyczące modeli „lakehouse” i „data mesh” oraz umiejętność dostosowania się do złożonych procesów w dziedzinie nauki o danych.
  • Najlepiej sprawdza się dla: Firmy z branży technologicznej, operatorzy telekomunikacyjni, sprzedawcy detaliczni, ubezpieczyciele oraz przedsiębiorstwa logistyczne, które potrzebują zaawansowanej analityki i rozwiązań związanych ze sztuczną inteligencją, opartych na nowoczesnej infrastrukturze danych.

Zobacz, jakie oferujemy powiązane usługi

Oznaki wskazujące, że Twoja firma potrzebuje modernizacji systemów danych

Zanim dokonasz wyboru spośród Najlepsze firmy świadczące usługi modernizacji danych IT, warto zadać sobie prostsze pytanie: czy prawdziwym problemem jest sposób organizacji danych? Powolne generowanie raportów, nieprawidłowo działające integracje oraz pilotażowe projekty z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, które wymagają ręcznego przygotowania danych, mogą wydawać się odrębnymi problemami. Często jednak wskazują one na tę samą przyczynę: dane nie przepływają już, nie łączą się ani nie wspierają procesów decyzyjnych w sposób, jakiego wymaga firma.

Oto czynniki, które wziąłbym pod uwagę przed zatrudnieniem firmy zajmującej się modernizacją danych.

Sporządzenie raportów zajmuje więcej czasu niż podjęcie decyzji

Raport tygodniowy lub miesięczny może nadal być rzetelny. Problem pojawia się, gdy analitycy spędzają całe dni na eksportowaniu plików, sprawdzaniu formuł i wyjaśnianiu, dlaczego liczby uległy zmianie. Zanim raport trafi do adresatów, decyzja została już podjęta.

Zespoły w różny sposób wykorzystują ten sam wskaźnik

Działy finansów, sprzedaży i operacji mogą poruszać tematy takie jak przychody, wskaźnik rezygnacji klientów, poziomy zapasów czy aktywność klientów. Jeśli każdy z zespołów oblicza ten sam wskaźnik w inny sposób, problem jest zazwyczaj głębszy. Być może definicje są niejasne, źródła danych nie są spójne lub nikt nie jest wyraźnie odpowiedzialny za ten wskaźnik.

Każde nowe źródło wnosi kolejne obejście

Nowe pole w systemie CRM, wydarzenie związane z produktem, system magazynowy czy narzędzie marketingowe nie powinny za każdym razem przeradzać się w mini-projekt integracyjny. Gdy zespoły wciąż muszą pisać skrypty, eksportować pliki lub ręcznie sprawdzać dane liczbowe, oznacza to, że struktura danych przestała odpowiadać potrzebom firmy.

Wsparcie dla starszych wersji wciąż pochłania środki z budżetu

Przestarzałe bazy danych, narzędzia do raportowania i skrypty procesów często opierają się na wiedzy osób, które pamiętają, jak działa stara infrastruktura. Z biegiem czasu coraz większa część budżetu jest przeznaczana na utrzymanie powolnych procesów, podczas gdy zadania związane z analityką i sztuczną inteligencją muszą czekać na swoją kolej.

Sposób sprawowania rządów zależy od tego, czy ludzie pamiętają różne rzeczy

Jeśli każde zapytanie o dostęp zaczyna się od pytań typu: „Kto jest właścicielem tego zbioru danych?” lub „Skąd pochodzi ta liczba?”, oznacza to, że kwestie własności i charakter zbioru danych nie są wystarczająco jasne. Stwarza to ryzyko podczas audytów, kontroli ochrony danych osobowych oraz ocen dostawców.

Praca w zakresie sztucznej inteligencji kończy się na przygotowaniu danych

Pilotowy projekt oparty na sztucznej inteligencji może wydawać się obiecujący, dopóki zespół nie zacznie gromadzić danych. Dane są przechowywane w różnych systemach, etykiety się nie zgadzają, uzyskanie do nich dostępu zajmuje tygodnie, a połowa pracy to w końcu porządkowanie danych. W tym momencie warstwa danych staje się przeszkodą uniemożliwiającą rozpoczęcie prac nad modelem.

Wzrost obciąża platformę zbyt mocno

Struktura danych, która sprawdza się w mniejszej firmie, może zacząć zawodzić, gdy wzrośnie liczba transakcji, pojawią się nowe rynki lub więcej zespołów będzie potrzebowało dostępu do tych samych danych. Generowanie raportów zwalnia, procesy przetwarzania danych częściej ulegają zakłóceniom, a każda nowa inicjatywa zwiększa obciążenie platformy zaprojektowanej z myślą o innym etapie rozwoju firmy.

Lepsze podstawy danych dla sztucznej inteligencji

Omówmy kolejny krok

Trendy wpływające na wybór partnerów technologicznych w 2026 roku

Wybór partnera do modernizacji danych oznacza obecnie wyjście poza samą migrację do chmury. Należy sprawdzić, czy dostawca jest w stanie przygotować warstwę danych do wykorzystania sztucznej inteligencji, zapewnić szybsze generowanie raportów, wspierać zarządzanie danymi oraz poprawić kontrolę nad kosztami związanymi z chmurą.

Oto kwestie, które warto sprawdzić przed dodaniem dostawcy do listy finalistów.

Platformy danych przystosowane do sztucznej inteligencji

Praca z wykorzystaniem sztucznej inteligencji często najpierw ujawnia słabe punkty warstwy danych. Dane źródłowe znajdują się w różnych systemach, podlegają różnym zasadom lub nie ma jasno określonego właściciela. Dostawcy powinni wyjaśnić, w jaki sposób podchodzą do kwestii czyszczenia danych, uprawnień, śledzenia pochodzenia danych oraz wzorców sztucznej inteligencji, takich jak RAG, wyszukiwanie semantyczne i wyszukiwanie wektorowe. Jeśli w prezentacji pominięto warstwę danych, należy to potraktować jako sygnał ostrzegawczy.

Architektura domów nad jeziorem

Architektura typu „lakehouse” jest obecnie popularnym rozwiązaniem dla firm, które zarządzają różnymi typami danych w ramach jednej platformy. Pomaga ona ograniczyć konieczność kopiowania danych między hurtowniami, jeziorami danych i narzędziami analitycznymi. Podczas rozmów z dostawcami zwracałbym przede wszystkim uwagę na praktyczne doświadczenie w pracy z rozwiązaniami takimi jak Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, Apache Iceberg i Delta Lake.

Siatka danych i struktura danych

Koncepcje „data mesh” i „data fabric” zyskują na znaczeniu, gdy centralny zespół ds. danych nie jest w stanie nadążyć za zapotrzebowaniem ze strony różnych działów. Największe znaczenie ma tu model operacyjny: przynależność zbiorów danych, wspólne standardy, zarządzanie metadanymi, zasady dostępu oraz produkty danych, które mogą być ponownie wykorzystywane przez różne zespoły.

Analityka w czasie rzeczywistym

Niektóre decyzje tracą na znaczeniu, gdy dane pojawiają się dopiero następnego dnia. Kontrola oszustw, aktualizacja stanów magazynowych, śledzenie przesyłek, analiza zachowań klientów oraz operacje bieżące często wymagają bardziej aktualnych danych. Dostawca powinien wyjaśnić, w jakich przypadkach przetwarzanie strumieniowe jest warte swojej ceny, a w jakich wystarczy przetwarzanie wsadowe.

Kontrola kosztów modelu Cloud

Migracja do platformy Cloud zmienia sposób rozliczania kosztów przetwarzania danych. Koszty po uruchomieniu mogą wzrosnąć z powodu wykorzystania pamięci masowej, mocy obliczeniowej, zduplikowanych potoków przetwarzania, nieaktywnych obciążeń oraz zasobnych zapytań. Poszukałbym dostawcy, który już na wczesnym etapie planowania architektury uwzględnia kwestie kosztów oraz analizuje rzeczywiste wykorzystanie zasobów po uruchomieniu nowej platformy, zwłaszcza gdy zarządzanie jest integralną częścią procesu.

Zarządzanie w ramach przepływu danych

Zarządzanie danymi powinno stanowić integralną część codziennej pracy z danymi. Zasady dostępu, kontrole jakości, ścieżki pochodzenia danych, katalogi i ścieżki audytu powinny towarzyszyć danym w trakcie ich tworzenia, modyfikacji, przenoszenia i wykorzystywania. Zespoły podlegające regulacjom, które przygotowują dane na potrzeby sztucznej inteligencji, powinny włączyć zarządzanie danymi do codziennych procesów roboczych oraz zasad odpowiedzialności.

“Ranking to dobry punkt wyjścia, ale ostateczna decyzja powinna opierać się na rzeczywistym nakładzie pracy związanym z projektem. Sprawozdawczość regulacyjna, migracja do chmury, modernizacja systemów BI oraz przygotowywanie danych pod kątem sztucznej inteligencji – każde z tych zadań wiąże się z własnymi zagrożeniami. Wybierz partnera, który wie, gdzie pojawią się trudności i jak sobie z nimi radzić.”

Dmitry Nazarevich

Dyrektor ds. technologii

Dlaczego warto wybrać model Innowise do modernizacji danych?

Audyt przed migracją

Przed rozpoczęciem planowania migracji analizujemy Państwa obecną platformę danych, przepływy danych, raporty oraz ryzyko związane z migracją. Pomaga to odróżnić elementy, które wymagają przebudowy, od tych, które można zachować i ulepszyć.

Podstawy danych dla sztucznej inteligencji i analityki

Nasze zespoły zajmują się modelowaniem danych, zapewnianiem jakości danych, zarządzaniem danymi, potokami ETL, jeziorami danych oraz hurtowniami danych, dzięki czemu Państwa platforma może obsługiwać rozwiązania z zakresu BI, zaawansowanej analityki oraz sztucznej inteligencji.

Wiedza specjalistyczna dotycząca platformy Cloud

Jako oficjalni partnerzy AWS, Microsoft Azure i Google Cloud wiemy, jak tworzyć platformy danych w oparciu o ich usługi. Współpracujemy również z Databricks, Snowflake oraz w ramach rozwiązań hybrydowych.

Mechanizmy zarządzania wbudowane w projekt

Modernizacja danych oznacza również ustalenie zasad dotyczących własności, dostępu, jakości oraz pochodzenia danych. Wbudowujemy te mechanizmy kontroli w platformę danych, dzięki czemu zespoły mogą polegać na danych, z których korzystają na co dzień.

Elastyczne opcje dostawy

Innowise może zająć się realizacją pełnego projektu modernizacyjnego lub dołączyć do Państwa wewnętrznego zespołu ds. danych w ramach odrębnego nurtu prac. Będą Państwo na bieżąco z decyzjami dotyczącymi architektury, priorytetami oraz postępami w realizacji.

Wsparcie po migracji

Po uruchomieniu pomagamy w optymalizacji procesów, aktualizacji procedur BI, analizie wykorzystania chmury oraz wspieramy nowe potrzeby w zakresie analityki i sztucznej inteligencji w miarę rozwoju Państwa platformy danych.

Nasze sukcesy w zakresie modernizacji danych

Case Catena Media: skalowanie wsparcia dla lidera iGaming
Case Catena Media: skalowanie wsparcia dla lidera iGaming
Inżynieria danychProgramowanie back-enduBusiness intelligenceAWSRozrywkaStworzenie front-enduNode.js
Czytaj więcej
Migracja i integracja danych dla organizacji zajmującej się innowacjami klimatycznymi
Migracja i integracja danych dla organizacji zajmującej się innowacjami klimatycznymi
Inżynieria danychAnaliza biznesowaAutomatyzacja procesówChmuraAzureZarządzanie danymi (DMS)Ekologia
Czytaj więcej
Zautomatyzowane zbieranie danych środowiskowych
Zautomatyzowane zbieranie danych środowiskowych
Inżynieria danychEkologiaESGProdukcjaPower BIPythonRozwój i modernizacja oprogramowania
Czytaj więcej
Migracja bazy danych Azure
Migracja bazy danych Azure
Inżynieria danychAzureEnterpriseMigracja
Czytaj więcej
Cyfrowa platforma edukacyjna
Cyfrowa platforma edukacyjna
Inżynieria danychChmuraAWSEdukacjaEnterpriseKafkaMobile
Czytaj więcej
Rozwój platformy subskrypcyjnej z perfumami dla Scentbird
Rozwój platformy subskrypcyjnej z perfumami dla Scentbird
E-commerceJavaHandel detalicznyTworzenie stron internetowych
Czytaj więcej
Projekt: rozwój platformy cyfrowej Promove™
Projekt: rozwój platformy cyfrowej Promove™
HR i rekrutacjaPHPWebTworzenie stron internetowych
Czytaj więcej
Modernizacja platformy kuponów online dla Sovendus
Modernizacja platformy kuponów online dla Sovendus
E-commerceReklama i marketing
Czytaj więcej

Podsumowując

Nie wybrałbym partnera do modernizacji danych tylko dlatego, że oferuje najszerszy zakres usług. Lepiej zacząć od zdefiniowania problemu biznesowego: niewiarygodne dane w raportach, zespoły korzystające z różnych danych liczbowych lub przestarzała logika przetwarzania danych, która utrudnia realizację projektów związanych z chmurą lub sztuczną inteligencją.

Jeśli realizujesz duży program, który wiąże się z rygorystycznymi wymogami w zakresie zarządzania lub zgodności z przepisami, lepszym wyborem mogą okazać się firmy takie jak PwC czy Capgemini. Są one dobrym rozwiązaniem, gdy modernizacja dotyczy kilku jednostek biznesowych i wymaga znacznego wsparcia doradczego. W przypadku zadań o silnym nacisku na inżynierię, takich jak migracja do chmury, tworzenie architektury typu „lakehouse”, aktualizacje systemów BI czy przygotowanie potoków danych pod sztuczną inteligencję, większą wartość może wnieść partner o praktycznym podejściu, taki jak Innowise.

Nadal nie masz pewności, która opcja najlepiej pasuje do Twojego projektu? Innowise może przeanalizować Twoją obecną konfigurację danych, procesy raportowania, luki w zarządzaniu oraz plany dotyczące chmury lub sztucznej inteligencji i pomóc Ci zdecydować, czym należy się zająć w pierwszej kolejności.

FAQ

Firma zajmująca się modernizacją danych to firma konsultingowa lub dostawca usług technologicznych, która pomaga przedsiębiorstwom w aktualizacji przestarzałych systemów danych, potoków danych i środowisk przechowywania danych. Przenosi ona dane z izolowanych narzędzi i przestarzałej infrastruktury na nowoczesne platformy, które obsługują raportowanie, analitykę, zarządzanie danymi oraz zastosowania sztucznej inteligencji.

Migracja danych to proces bezpiecznego przenoszenia danych z jednego systemu lub środowiska przechowywania do innego, często przy niewielkich zmianach w strukturze lub sposobie wykorzystania. Natomiast modernizacja danych to kompleksowa strategia polegająca na przeprojektowaniu sposobu przechowywania, łączenia, zarządzania i uzyskiwania dostępu do danych w całej firmie.

Przedsiębiorstwo może potrzebować usług modernizacji danych, gdy tworzenie raportów zajmuje zbyt dużo czasu, zespoły korzystają ze sprzecznych danych liczbowych lub dane są rozproszone między różnymi działami. Inne oznaki to niestabilne procesy przetwarzania danych, rosnące koszty utrzymania, niska jakość danych oraz ograniczone wsparcie dla projektów analitycznych lub związanych ze sztuczną inteligencją.

Czołowi dostawcy usług w zakresie modernizacji danych łączą w sobie planowanie, inżynierię, wiedzę specjalistyczną w zakresie chmury obliczeniowej oraz solidne zasady zarządzania. Dokonują oni przeglądu istniejących systemów, projektują nową architekturę, przebudowują potoki danych, poprawiają jakość danych, ustalają zasady dostępu oraz pomagają zespołom kontrolować koszty związane z chmurą po migracji.

Tak, modernizacja danych może poprawić zarządzanie danymi i zapewnienie zgodności z przepisami, o ile zarządzanie danymi jest wbudowane w projekt od samego początku. Zastępuje ona rozdrobnione, przestarzałe rozwiązania platformami danych podlegającymi odpowiedniemu zarządzaniu oraz wspiera kontrolę dostępu, śledzenie pochodzenia danych, ścieżki audytu, klasyfikację oraz przetwarzanie danych oparte na zasadach, co jest niezbędne w przypadku takich regulacji jak RODO i HIPAA, tam gdzie ma to zastosowanie.

Ukierunkowana migracja lub aktualizacja potoku danych trwa zazwyczaj od kilku tygodni do kilku miesięcy. Większe projekty modernizacyjne trwają dłużej i są realizowane etapami, dzięki czemu zespoły mogą czerpać korzyści z wprowadzonych ulepszeń jeszcze przed zakończeniem całego procesu. Dokładny harmonogram zależy od takich czynników, jak złożoność systemów, ilość danych, liczba źródeł, które należy podłączyć, wymagania integracyjne, zasady zgodności oraz platforma docelowa.

Koszty modernizacji danych zależą od obecnej architektury, objętości danych, liczby systemów, złożoności procesów przetwarzania danych, platformy chmurowej, wymagań bezpieczeństwa oraz poziomu historycznego długu technicznego. Najlepszym sposobem oszacowania budżetu jest przeprowadzenie najpierw oceny, która pozwoli zidentyfikować aktualny stan zasobów danych, architekturę docelową, zakres migracji oraz środki kontroli kosztów.

Pokaż wszystko
Philip Tikhanovich
Linkedin icon

Kierownik Działu Big Data

Philip tworzy infrastruktury danych, które zapewniają przejrzystość. Koncentruje się na tym, “dlaczego” stoją za danymi, projektując systemy, które przetwarzają ogromne ilości danych w użyteczne informacje, jednocześnie zapewniając, że wizja techniczna pozostaje ostra i celowa.

Czytaj więcej

Spis treści

    Skontaktuj się z nami

    Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my odezwiemy się do Ciebie po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

    Wyślij nam wiadomość głosową
    Załącz dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

    Klikając "Wyślij", wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Innowise zgodnie z naszą Politykę Prywatności w celu przekazania Ci odpowiednich informacji. Podając numer telefonu, zgadzasz się na kontakt za pośrednictwem połączeń głosowych, SMS-ów lub komunikatorów. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

    Możesz także wysłać swoje zapytanie
    na contact@innowise.com
    Co dalej?
    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą, aby szczegółowo opisać projekt i podpisać umowę NDA w celu zapewnienia poufności.

    2

    Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami, nasz zespół opracuje projekt wraz z zakresem prac, wielkością zespołu, wymaganym czasem i szacunkowymi kosztami.

    3

    Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

    4

    Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.

    Powiązane treści

    Blog
    LLM-as-a-judge: how we evaluate AI systems at scale.
    LLM w roli sędziego: jak oceniamy systemy sztucznej inteligencji na dużą skalę
    Oceniaj wyniki modeli LLM przy użyciu bardziej rygorystycznych kryteriów oceny, przejrzystszych wyników i mniejszej liczby niedociągnięć.
    Philip Tikhanovich
    22 lipca 2026 r.
    Blog
    Microsoft Dynamics 365 for financial services: a complete guide.
    Microsoft Dynamics 365 dla sektora usług finansowych: kompletny przewodnik
    Banki uwielbiają systemy. Zespoły nie znoszą tych kiepskich. Właśnie w tym może pomóc Dynamics 365.
    Siarhei Sukhadolski
    13 lipca 2026 r.
    Blog
    Best 9 ERP consulting companies in 2026.
    9 najlepszych firm konsultingowych w zakresie systemów ERP w 2026 roku
    Porównaj 9 najlepszych firm konsultingowych w zakresie systemów ERP w 2026 roku. Zapoznaj się z ich doświadczeniem i specjalizacją branżową oraz znajdź wskazówki dotyczące wyboru odpowiedniego partnera.
    Kiryl Drabysheuski
    10 lipca 2026 r.
    Blog
    Enterprise AI adoption trends 2026.
    Trendy we wdrażaniu sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach do 2026 r.
    Najważniejsze trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji w 2026 roku i to, jak na zawsze zmieniają one oblicze przedsiębiorstw.
    Philip Tikhanovich
    7 lipca 2026 r.
    Blog
    Vibe coding vs traditional coding: is AI changing programming forever?.
    Programowanie oparte na wibracjach a programowanie tradycyjne: czy sztuczna inteligencja na zawsze zmienia oblicze programowania?
    Programowanie w Vibe jest szybkie, chaotyczne, potężne i ryzykowne. Oto, w jakich aspektach przewyższa tradycyjne programowanie, a w jakich nie.
    Philip Tikhanovich
    2 lipca 2026 r.
    Blog
    Agentic AI in banking: use cases, architecture, and how banks move beyond chatbots.
    Sztuczna inteligencja oparta na agentach w bankowości: przykłady zastosowań, architektura oraz sposoby, w jakie banki wykraczają poza chatboty
    Dowiedz się, w jaki sposób banki mogą wdrażać autonomiczną sztuczną inteligencję, stosując bezpieczniejsze procesy, mechanizmy kontroli ryzyka oraz etapy wdrażania.
    Andrew Nalichaev
    24 czerwca 2026 r.
    Blog
    6 vibe coding security issues & how to fix them.
    6 problemów związanych z zabezpieczeniami kodowania Vibe i sposoby ich rozwiązania
    Sztuczna inteligencja pisze za Ciebie kod. Ale czy można jej zaufać? Odkryj ukryte zagrożenia dla bezpieczeństwa związane z kodowaniem.
    Philip Tikhanovich
    19 czerwca 2026 r.
    Blog
    Artificial intelligence edge computing: how it reshapes enterprise infrastructure.
    Sztuczna inteligencja i edge computing: jak zmieniają infrastrukturę przedsiębiorstw
    Zobacz, jak sztuczna inteligencja Edge Computing przekształca surowe sygnały z czujników w natychmiastowe decyzje.
    Artsiom Kozak
    28 maja 2026 r.
    Blog
    How to build an AI app: a complete guide for 2026.
    Jak zbudować aplikację AI: kompletny przewodnik na rok 2026
    Dowiedz się, jak zbudować udaną aplikację AI w 2026 roku, z krokami, kosztami, wyborami technologicznymi i kluczowymi komponentami.
    Artsiom Kozak
    13 maja 2026 r.
    Blog
    Healthcare business ideas: profitable medical business opportunities for startups.
    Pomysły na biznes medyczny: opłacalne możliwości biznesowe dla startupów
    Pomysły na biznes w służbie zdrowia: 15 dochodowych możliwości dla lekarzy, studentów i cyfrowych przedsiębiorców z branży opieki zdrowotnej.
    Aleh Yafimau
    17 kwietnia 2026 r.
    Blog
    Why AI credit scoring outperforms traditional models: predicting reality, not history.
    Dlaczego scoring kredytowy AI przewyższa tradycyjne modele: przewidywanie rzeczywistości, a nie historii
    Kompleksowy przewodnik po tym, jak działa scoring kredytowy AI, jak zmniejsza straty kredytowe i koszty budowy niestandardowego modelu ryzyka.
    Siarhei Sukhadolski
    10 kwietnia 2026 r.
    Blog
    Bank API integration: a complete guide to open banking and bank data APIs.
    Integracja API banków: kompletny przewodnik po otwartej bankowości i interfejsach API danych bankowych
    Kompletny przewodnik po kluczowych decyzjach wykonawczych związanych z konfiguracją API otwartej bankowości.
    Siarhei Sukhadolski
    7 kwietnia 2026 r.

    Interesują Cię inne usługi?

    Wsparcie i konserwacja
    Wdrożenie Creatio Cyberbezpieczeństwo Integracja danych Administracja bazami danych Doradztwo DevOps Outsourcing DevOps Doradztwo w zakresie DevSecOps Kubernetes Wsparcie Mainframe Wsparcie i serwis Zarządzany IT Aktualizacja aplikacji mobilnej Usługi sieciowe Wsparcie Odoo Testowanie penetracyjne Doradztwo w zakresie bezpieczeństwa Testowanie Porządkowanie kodu Vibe
    Zobacz więcej
    Dane
    Adnotacja AI Doradztwo w zakresie analityki BI Big data Doradztwo Big Data Zarządzanie danymi klinicznymi Clinical intelligence Usługi integracji CRM Analityka danych Architektura danych Czyszczenie danych Inżynieria danych Ład danych Doradztwo w zakresie data governance Integracja danych Zarządzanie danymi Migracja danych Modernizacja danych Ochrona danych Nauka o danych Data Science jako usługa Doradztwo w zakresie data science Wizualizacja danych Doradztwo w zakresie wizualizacji danych Data warehouse consulting Administracja bazami danych Doradztwo ds. baz danych Rozwój bazy danych DataOps Doradztwo ds. ETL Migracja ETL Analityka opieki zdrowotnej Migracja danych dla opieki zdrowotnej InterSystems IRIS® Power BI Analiza danych w handlu detalicznym Snowflake Tableau
    Zobacz więcej

    arrow