Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Anlita oss
Om ossTjänsterTeknikBranscherPortfölj
Företag börjar ofta leta efter företag som arbetar med datamodernisering när samma problem återkommer gång på gång. Rapporterna kan ta lång tid att genereras, data från olika system stämmer kanske inte överens, eller så kan ett nytt AI-projekt hindras av föråldrade arbetsflöden. I det här skedet blir valet av rätt leverantör en praktisk fråga. Vem kan sätta sig in i er nuvarande miljö, åtgärda svagheterna och se till att den dagliga rapporteringen fortsätter att fungera smidigt under övergången?
I den här guiden ska jag jämföra De bästa företagen inom datamodernisering 2026 ur detta perspektiv. Du får reda på vilka leverantörer som är bäst för stora äldre system, vilka som fokuserar på praktiskt ingenjörsarbete och vad du bör tänka på om ditt projekt handlar om molnmigrering, modernisering av affärsintelligens, styrning eller att bygga datagrunder för AI.
Det svåraste med ett AI-projekt är ofta den data som ligger till grund för det. Du kan lägga till ett nytt analysverktyg, ansluta en AI-assistent eller skapa prognoser, men om datagrunden är svag kommer även de bästa verktygen att ha svårt att producera resultat som företaget kan lita på. Med datamodernisering kan du omvandla spridda äldre data till renare flöden, gemensamma definitioner, tydligt ägarskap och åtkomstregler som företaget kan använda dagligen.
Nedan har jag redogjort för de viktigaste skälen till varför detta är viktigt för företagen.
AI-projekt använder data från system som CRM, ERP, produkt-, ekonomi-, support- och driftssystem. Om data är dubblerade, inaktuella eller felaktigt märkta, märks detta i resultaten. Modernisering hjälper teamen att rensa upp källdata, standardisera definitioner och införa kvalitetskontroller innan data används i AI-arbetsflöden.
Äldre datalösningar bygger ofta på nattlig bearbetning, manuella export och rapporter som kommer för sent för att kunna ligga till grund för dagliga beslut. Moderna dataplattformar påskyndar flödet från källsystem till analysverktyg, så att teamen kan arbeta med färskare siffror och lägga mindre tid på att rätta till kalkylblad.
Försäljnings-, ekonomi-, drifts- och produktteam använder ofta olika system och regler för samma nyckeltal. Datamodernisering kopplar samman dessa källor och gör det enklare att hantera gemensamma definitioner. På så sätt kan teamen utgå från samma siffror istället för att diskutera olika tolkningar.
Modernisering hjälper företag att skapa bättre åtkomstregler, spåra varifrån data kommer, klargöra ägarförhållanden och dokumentera hur data används. Detta är viktigt för branscher som omfattas av reglering och för alla företag som hanterar kund-, finans-, personal- eller verksamhetsdata.
En väl genomtänkt moderniseringsplan tar hänsyn till varifrån data kommer, hur den flödar, vem som äger den och hur teamen använder den efter migreringen. Detta tillvägagångssätt förvandlar en plattformsuppgradering till en verklig verksamhetsförbättring, med snabbare rapportering, tydligare ansvarsfördelning och en starkare grund för analys och AI.
I denna ranking har jag fokuserat på fem områden som visar om en leverantör är redo för komplexa dataprojekt inom företagssektorn.
Innan vi går in på varje företag i detalj följer här en kort översikt över hur dessa leverantörer skiljer sig åt. Jag har jämfört dem utifrån vilken typ av datamoderniseringsarbete de är bäst på, deras främsta styrkor, branschfokus samt deras offentliga omdömen på Clutch.
Därefter ska jag gå igenom de bästa leverantörerna av moderniseringstjänster för dataplattformar mer ingående. Jag ska förklara vilka typer av projekt de passar bäst för, vilka tjänster inom datamodernisering de erbjuder och var deras styrkor ligger.
Innowise är en av de mest De bästa tjänsteleverantörerna inom IT för datamodernisering, med erfarenhet inom data, molntjänster, AI och företagsprogramvara. När det gäller datamodernisering granskar våra team äldre system, planerar migreringar, bygger om dataplattformar, moderniserar BI och förbereder data för AI-projekt.
Vi arbetar med molnbaserade dataplattformar, lakehouse-arkitekturer, ETL- och ELT-pipelines, datalager, BI-verktyg och datastyrningslager. Våra specialister kartlägger hur data flödar genom er verksamhet, identifierar föråldrad rapportering och avgör vilka delar av ert system som behöver åtgärdas i första hand.
Innowise är ett bra val för företag som vill ha praktiskt tekniskt stöd men föredrar att behålla ansvaret för projektet internt. Våra team kan samarbeta med era interna data- eller produktteam, ta sig an enskilda moderniseringsuppgifter eller delta i större moln- och analysprojekt. Vårt företag är dessutom en officiell partner från AWS, Microsoft Azure och Google Cloud, så att ditt team kan genomföra datamodernisering som bygger på den molnplattform ni redan använder, med färre överraskningar under migreringen och supporten efter lanseringen.
N-iX är ett mjukvaruutvecklingsföretag som specialiserar sig på datamodernisering och har omfattande erfarenhet inom BI, big data, maskininlärning, AI och datavetenskap. Deras team hjälper företag att övergå från föråldrade datasystem till molnplattformar, analysverktyg och AI-kompatibla datalager.
N-iX arbetar med dataarkitektur, molnmigrering, dataanalys, modernisering av plattformar och kostnadskontroll. Det är ett bra alternativ för företag som vill ha tekniskt stöd i slutet av utvecklingsprocessen men inte vill överlåta hela projektet till ett stort konsultföretag.
Cognizant är ett globalt tjänste- och konsultföretag (IT) med stark kompetens inom datamodernisering. Företaget använder strukturerade migreringsmetoder, färdigbyggda plattformskomponenter och verktyg för att flytta äldre datasystem till moderna moln- eller hybridlösningar. Cognizant tillhandahåller även Data and Intelligence Toolkit för att stödja moderniseringen av data- och BI-plattformar.
När det gäller datamodernisering fokuserar Cognizant på migrering av äldre system, modernisering av affärsintelligens (BI), datakvalitet, plattformsutveckling och livscykelhantering. Företaget passar företag som behöver en tydlig migreringsplan, särskilt sådana som verkar inom komplexa eller reglerade branscher.
EPAM Systems är ett globalt företag inom mjukvaruutveckling och konsultverksamhet som erbjuder tjänster för modernisering av plattformar, applikationer och data. Företagets team arbetar med datamigrering till molnet, dataanalys, affärsintelligens (BI) och utveckling av molnplattformar, vilket gör EPAM till ett lämpligt val för företag med komplexa tekniska behov och moderniseringsbehov.
När det gäller datamodernisering utvärderar EPAM dataplattformens komponenter, fastställer migreringsstrategin, begränsar migreringens omfattning och bidrar till att hålla kostnaderna för molninfrastrukturen under kontroll. Företaget tillhandahåller även migrerings- och moderniseringsverktyg, såsom migVisor, för att stödja projekt som syftar till att migrera dataplattformar från äldre system till molnet.
Hexaware är ett av de ledande företagen inom modernisering av företagsdata i projekt som omfattar migrering av äldre system, uppdateringar av dataplattformar och hantering av molnkostnader. Företaget erbjuder tjänster för datamodernisering och migrering, samt Amaze for Data and AI – en plattform inriktad på modernisering av datainfrastruktur, komplexa omvandlingar och datapipelines för AI.
Hexaware är ett utmärkt val för företag som söker en strukturerad migreringsprocess, återanvändbara verktyg, uppgraderingar av datalager samt löpande förvaltningstjänster efter moderniseringen. Deras tjänster är till stor hjälp när ett dataprogram behöver hantera plattformsbyten, säkerställa att rapporteringen fortsätter som planerat och hantera molnkostnaderna.
Slalom är ett konsultföretag inom affärs- och teknikområdet med starkt fokus på data, analys, AI och molntjänster. När det gäller datamodernisering utmärker sig Slalom genom att koppla samman plattformsarbete med verksamhetsmodeller, datakunskap, rapportering och teamets anpassning. Det gör Slalom till ett bra val när moderniseringen kräver både tekniska arkitekturförändringar och förändringar i hur teamen använder data.
Slalom samarbetar med ledande data- och molnplattformar som Snowflake, Databricks, AWS och Tableau. Enligt företagets Snowflake-sida har Slalom genomfört över 2 700 Snowflake-projekt och har mer än 650 certifierade Snowflake-specialister. Databricks lyfter också fram en lösning från Slalom för migrering av datalager.
Entrans Tech är ett av de de främsta leverantörerna av tjänster för datamodernisering, som erbjuder tjänster inom molntjänster, dataengineering, analys och AI-utveckling. Företagets dataverksamhet omfattar moderna datalager och datalakes, ETL/ELT-pipelines, BI-dashboards, masterdatahantering och styrning. Detta gör Entrans Tech till ett utmärkt val för medelstora företag och SaaS-team som behöver en specialiserad teknikpartner för arbete med dataplattformar, analys och AI-relaterad databehandling.
PwC är ett globalt konsultföretag som ofta anlitas i dataprojekt där risk, revision och lagstadgade krav styr varje beslut. Det passar bäst när molnbaserade dataplattformar, MDM-program eller uppdateringar av rapporteringssystem kräver samordning mellan IT, säkerhets-, efterlevnads-, ekonomi-, juridik- och affärsteam. För IT-chefer och dataledare kan PwC vara ett starkt alternativ när moderniseringen kräver en tydlig färdplan, noggrann hantering av intressenter och strikt kontroll över känslig data.
Capgemini är ett globalt teknik- och konsultföretag som specialiserar sig på stora datamoderniseringsprojekt. Det passar organisationer som behöver uppdatera äldre system, affärsintelligens (BI), molnplattformar, analysverktyg och affärsprocesser samtidigt. Capgemini erbjuder stöd inom både konsulttjänster och teknik, vilket är viktigt när projektet berör flera avdelningar och den dagliga verksamheten måste fortsätta som vanligt under omställningen.
Därför är Capgemini ett bra val för tillverkare som uppdaterar driftsdata, detaljhandlare som kopplar samman kund- och leveranskedjesystem samt bilföretag som flyttar sin analysverksamhet till molnet. År 2024 utnämndes Capgemini till ”Leader” i IDC MarketScape: Worldwide Data Modernization Services Vendor Assessment.
Tiger Analytics är ett konsultföretag inom data och AI som hjälper företag med omställningsprogram, värdekedjor, verksamhetsmodeller, plattformar och samarbeten med stora molnleverantörer. Företaget har över 5 000 tekniker och konsulter som arbetar från kontor i USA, Indien, Kanada, Mexiko, Storbritannien, Spanien, Singapore och Australien.
Innan du väljer mellan de De bästa tjänsterna för datamodernisering – IT-företag, är det värt att ställa en enklare fråga: är det egentligen din datastruktur som är problemet? Långsamma rapporter, bristfälliga integrationer och AI-pilotprojekt som kräver manuell databehandling kan verka som separata problem. Men de pekar ofta på samma sak: dina data rör sig inte längre, kopplas inte samman eller stöder inte beslut på det sätt som verksamheten behöver.
Här är de faktorer jag skulle ta hänsyn till innan jag anlitar ett företag som specialiserar sig på datamodernisering.
En veckorapport eller månadsrapport kan fortfarande vara korrekt. Problemet uppstår när analytikerna lägger flera dagar på att exportera filer, kontrollera formler och förklara varför siffrorna har förändrats. När rapporten väl är klar har beslutet redan gått vidare.
Ekonomi-, försäljnings- och driftsavdelningarna kan alla tala om intäkter, kundbortfall, lagernivåer eller kundaktivitet. Om varje team beräknar samma nyckeltal på olika sätt är problemet oftast mer djupgående. Kanske är definitionerna otydliga, källorna stämmer inte överens, eller så finns det ingen som tydligt ansvarar för nyckeltalet.
Ett nytt CRM-fält, en produkthändelse, ett lagersystem eller ett marknadsföringsverktyg bör inte varje gång bli ett miniintegrationsprojekt. När teamen hela tiden skriver skript, exporterar filer eller kontrollerar siffror manuellt har er datastruktur slutat passa verksamheten.
Föråldrade databaser, rapporteringsverktyg och pipeline-skript är ofta beroende av personer som minns hur den gamla teknikstacken fungerar. Med tiden går allt mer av budgeten åt till att hålla liv i långsamma processer, medan analys- och AI-arbete får stå i kö.
Om varje begäran om åtkomst inleds med frågor som vem som äger denna datamängd eller varifrån ett visst tal kommer, är ägarförhållandena och datamängden inte tillräckligt tydliga. Detta medför risker vid revisioner, integritetskontroller och leverantörsgranskningar.
En AI-pilot kan verka lovande tills teamet börjar samla in data. Uppgifterna finns i olika system, etiketterna stämmer inte överens, det tar veckor att få tillgång till dem, och hälften av arbetet går åt till att rensa upp. Vid det här laget blir datalagret det som hindrar arbetet med modellen från att komma igång.
En datastruktur som fungerar för ett mindre företag kan börja visa brister när transaktionsvolymen ökar, nya marknader öppnas eller fler team behöver tillgång till samma data. Rapporterna blir långsammare, arbetsflödena bryts oftare och varje nytt initiativ innebär en ytterligare belastning på en plattform som är utformad för ett annat utvecklingsskede i företaget.
Att välja en partner för datamodernisering innebär idag att man måste se längre än bara molnmigreringen. Man bör undersöka om leverantören kan förbereda datalagret för AI, möjliggöra snabbare rapportering, stödja styrning och förbättra kontrollen över molnkostnaderna.
Det här är de områden som jag rekommenderar att du kontrollerar innan du lägger till en leverantör på din kortlista.
Arbetet med AI avslöjar ofta först svagheter i datalagret. Källdata finns i olika system, följer olika regler eller saknar tydligt ägarskap. Leverantörerna bör förklara hur de hanterar datarensning, behörigheter, dataspårbarhet och AI-mönster som RAG, semantisk sökning och vektorsökning. Om en presentation hoppar över datalagret bör du se det som en varningssignal.
Lakehouse-arkitektur är numera ett vanligt val för företag som hanterar flera olika datatyper på en och samma plattform. Den bidrar till att minska behovet av att kopiera data mellan datalager, datalake och analysverktyg. När jag pratar med leverantörer skulle jag först leta efter praktisk erfarenhet av Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric, Apache Iceberg och Delta Lake.
Data mesh och data fabric blir viktiga när ett centralt datateam inte hinner hantera förfrågningarna från olika avdelningar. Här är verksamhetsmodellen avgörande: äganderätten till datamängder, gemensamma standarder, metadatahantering, åtkomstregler och återanvändbara dataprodukter som kan delas mellan olika team.
Vissa beslut förlorar sitt värde när data kommer in först nästa dag. Bedrägerikontroller, lageruppdateringar, logistikspårning, kundbeteende och den operativa verksamheten kräver ofta färskare data. En leverantör bör förklara i vilka fall strömmande data är värt kostnaden och i vilka fall batchbearbetning räcker.
Migreringen till Cloud förändrar hur databehandlingen debiteras. Lagring, databehandling, dubbla bearbetningsflöden, inaktiva arbetsbelastningar och resurskrävande sökningar kan alla leda till ökade kostnader efter lanseringen. Jag skulle leta efter en leverantör som redan i ett tidigt skede tar med kostnadsaspekten i arkitekturplaneringen och granskar användningen när den nya plattformen är i drift, särskilt när styrning ingår i arbetsflödet.
Styrning ska vara en integrerad del av det dagliga arbetsflödet med data. Åtkomstregler, kvalitetskontroller, spårbarhet, kataloger och revisionsspår bör följa data när den skapas, ändras, flyttas och används. För team som omfattas av regleringar och som förbereder data för AI gäller det att integrera styrningen i de dagliga arbetsflödena och ägarreglerna.
"En ranking är en bra utgångspunkt, men ditt slutgiltiga beslut bör baseras på det faktiska arbetsomfånget i projektet. Reglerad rapportering, molnmigrering, modernisering av affärsintelligens (BI) och datapreparering för AI medför alla sina egna risker. Välj en partner som vet var utmaningarna kommer att uppstå och hur man hanterar dem."
Teknikchef
Innan vi planerar flytten går vi igenom er nuvarande dataplattform, dataflöden, rapporter och migreringsrisker. På så sätt kan vi skilja på vad som behöver byggas om och vad som kan behållas och förbättras.
Våra team arbetar med datamodellering, datakvalitet, styrning, ETL-pipelines, datalager och datalager, så att er plattform kan stödja BI, avancerad analys och tillämpningar inom AI.
Som officiella samarbetspartner till AWS, Microsoft Azure och Google Cloud har vi den kunskap som krävs för att bygga dataplattformar baserade på deras tjänster. Vi arbetar även med Databricks, Snowflake och hybridlösningar.
Modernisering av data innebär också att man fastställer ägarförhållanden, åtkomst, kvalitetsregler och dataspårbarhet. Vi bygger in dessa kontrollmekanismer i dataplattformen, så att teamen kan lita på den data de använder varje dag.
Innowise kan ta sig an ett komplett moderniseringsprojekt eller ansluta sig till ert interna datateam för ett separat arbetsflöde. Ni hålls löpande informerade om arkitekturbeslut, prioriteringar och leveransförloppet.
Efter lanseringen hjälper vi till att finjustera processflöden, uppdatera BI-arbetsflöden, granska molnanvändningen och stödja nya behov inom analys eller AI i takt med att er dataplattform växer.
Jag skulle inte välja en partner för datamodernisering bara för att de erbjuder flest tjänster. Det är bättre att börja med att definiera ditt affärsproblem: opålitliga rapporteringsdata, team som använder olika siffror eller föråldrad datalogik som står i vägen för moln- eller AI-projekt.
Om du har ett stort program med strikta krav på styrning eller regelefterlevnad kan företag som PwC eller Capgemini vara ett bättre val. De passar bra när moderniseringen berör flera affärsenheter och kräver omfattande rådgivning. För tekniskt krävande arbete, såsom molnmigrering, utveckling av lakehouse-lösningar, BI-uppdateringar eller AI-förberedda pipelines, kan en praktiskt inriktad partner som Innowise tillföra större värde.
Är du fortfarande osäker på vilket alternativ som passar ditt projekt? Innowise kan granska din nuvarande datastruktur, rapporteringsflöden, brister i styrningen samt dina moln- och AI-planer, och hjälpa dig att avgöra vad som bör åtgärdas först.
Ett företag som specialiserar sig på datamodernisering är ett teknikkonsultföretag eller en tjänsteleverantör som hjälper företag att uppdatera äldre datasystem, dataströmmar och lagringsmiljöer. De flyttar data från isolerade verktyg och föråldrad infrastruktur till moderna plattformar som stöder rapportering, analys, styrning och tillämpningar inom AI.
Datamigrering är processen att på ett säkert sätt flytta data från ett system eller en lagringsmiljö till ett annat, ofta med begränsade förändringar av strukturen eller användningen. Datamodernisering är däremot en heltäckande strategi som innebär en omgestaltning av hur data lagras, kopplas samman, styrs och görs tillgängliga inom hela verksamheten.
Ett företag kan behöva tjänster för datamodernisering när det tar för lång tid att ta fram rapporter, när teamen använder motstridiga siffror eller när data är uppdelade mellan olika avdelningar. Andra tecken är bristfälliga dataströmmar, stigande underhållskostnader, dålig datakvalitet och begränsat stöd för analys- eller AI-projekt.
De ledande leverantörerna inom datamodernisering kombinerar planering, teknik, molnkompetens och en stark styrning. De granskar äldre system, utformar den nya arkitekturen, bygger om datapipelines, förbättrar datakvaliteten, fastställer åtkomstregler och hjälper teamen att hålla koll på molnkostnaderna efter migreringen.
Ja, datamodernisering kan förbättra datastyrningen och efterlevnaden av regelverk när styrningen integreras i projektet redan från början. Den ersätter fragmenterade äldre system med styrda dataplattformar och stöder åtkomstkontroller, dataspårning, revisionsspår, klassificering samt policybaserad datahantering för regelverk som GDPR och HIPAA, där så är relevant.
En målinriktad migrering eller uppdatering av en pipeline tar vanligtvis allt från några veckor till några månader. Större moderniseringsprojekt tar längre tid och genomförs i etapper, så att teamen kan dra nytta av förbättringarna redan innan allt är klart. Den exakta tidsplanen beror på faktorer som komplexiteten i dina system, mängden data du har, antalet källor du behöver ansluta, integrationsbehov, regler för efterlevnad och din målplattform.
Kostnaderna för datamodernisering beror på den befintliga arkitekturen, datamängden, antalet system, komplexiteten i datapipeline, molnplattformen, säkerhetsbehoven och omfattningen av den befintliga tekniska skulden. Det bästa sättet att uppskatta budgeten är att börja med en utvärdering som kartlägger den befintliga datamiljön, målarkitekturen, migreringens omfattning och åtgärderna för kostnadskontroll.
Chef för Big Data
Philip bygger datainfrastrukturer som ger klarhet. Han fokuserar på “varför” bakom datan och skapar system som bearbetar stora volymer till användbara insikter samtidigt som han ser till att den tekniska visionen förblir skarp och ändamålsenlig.
