Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och återkommer till dig så snart som möjligt.
Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Vi skapar beslut i realtid utifrån rådata. En komplett stack för alla källor, sänkor och hastigheter.
Levererade dataprojekt
In-house dataexperter
Specialister på mellanhög nivå






Innowise hjälper företag att göra sina storskaliga data till en viktig tillgång för beslutsfattande. Våra dataramverk är utformade för end-to-end datatäckning som driver avancerad analys och prognostisering.
Med datainsikter i realtid vet du alltid vilka produkter som säljer bäst och vilka kundsegment som köper mer. Genom att automatisera rapporteringen av LTV, churn och andra kritiska mätvärden kan du direkt dra slutsatser av data och agera i förebyggande syfte.

Fintech-företag förlitar sig på våra datatjänster för att integrera transaktioner och kundflöden som en enda tillförlitlig vy av data. Dessutom bygger vi revisionsklara pipelines där data flödar i realtid, behandlas exakt en gång och går direkt till din styrelseklara instrumentpanel.

Vi gör massiva och känsliga vårddata användbara genom säkra pipelines från DICOM, HL7, med EMR och en säkerhets- och compliance-by-design-strategi för PHI. Dina läkare och forskare kan lita på datan eftersom den är relevant och styrd.

En enda fabrik producerar miljarder sensoravläsningar varje dag, tillräckligt för att överväldiga de flesta dataplattformar. Vi bygger system som bearbetar IoT-data i stor skala med hjälp av stream processing och möjliggör långsiktig analys.

Varför blev leveranserna försenade förra månaden? Vilka transportörer är mindre tillförlitliga? Våra datatekniker utvecklar temporala datamodeller för att spåra sändningar, rutter och överlämningar, så att du kan analysera grundorsakerna till förseningar och bygga styrkort för att optimera ditt supply chain-nätverk.

Innowise konstruerar dataplattformar för hantering av energiförbrukning. Med smarta analyser av IoT- och driftdata hjälper våra lösningar till att förutse förbrukning och optimera nättillgångar, vilket stöder en mer hållbar energianvändning.

Ni delar förväntningar, vi låser dem till milstolpar och tidslinjer. Varje steg är noggrant planerat för att göra dina datalösningar värdefulla på företagsnivå.
Vi diskuterar mål, definierar luckor mellan nuvarande datastatus och måldatastatus och fastställer framgång. Det är viktigt att anpassa implementeringen till verksamhetens förväntningar redan från början.
Vårt team hämtar data från relevanta källor, t.ex. API:er, databaser, filer, strömmar, IoT-enheter och loggar. Sedan rensar, validerar, deduplicerar och formaterar vi dem för användning i senare led.
Vi gör rådata konsekventa och sökbara genom att normalisera, berika, aggregera och beräkna dem för lagring, instrumentpaneler eller modellträning.
Vi utformar säkra, skalbara datasjöar, lager och hybridsystem som uppfyller krävande prestanda- och efterlevnadsstandarder.
I detta skede testar Innowise datakvaliteten och ser till att rätt personer kan komma åt data. Lineage spåras för att hålla data granskningsbara när som helst.
Statistiska modeller och ML används för att upptäcka mönster och korrelationer och för att ta fram prognoser. Resultaten omvandlas sedan till handlingsbara rekommendationer.
Vi sluter cirkeln från insikt till handling: automatiska varningar när mätvärdena avviker, rekommendationer till driftteamen, instrumentpaneler inbäddade i befintliga verktyg.
Efter lanseringen övervakar vi prestandan och löser problem direkt. Vi förbereder oss också för det oväntade med automatiserade säkerhetskopior och tydliga RPO/RTO-åtaganden.
Vi har hjälpt över 50 kunder att utnyttja data för att skapa tydlighet och säkra samtal. De flesta kommer tillbaka för att gå vidare.
AWS, Microsoft Azure, Oracle Cloud, Google Cloud Platform, Databricks, Alibaba Cloud, IBM Cloud, Cloudera
Apache Spark, Apache Flink, Trino / Presto, Ray, Polars, Apache Beam, Apache Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce), dbt, SQL-baserade bearbetningsmotorer
Apache Kafka, Redpanda, Confluent, Apache Pulsar, AWS Kinesis, Google Cloud Pub/Sub, Azure Stream Analytics, RabbitMQ
Snowflake, BigQuery, Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, Amazon Redshift, Azure Synapse, Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, ClickHouse, Teradata, Redis, Vertica, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, Memcached, MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Couchbase, Firestore, Neo4j, Amazon Neptune
Apache Airflow, Dagster, Prefect, Mage.ai, Luigi, AWS Step Functions, Google Cloud Composer, Azure Data Factory
Informatica, Talend, IBM DataStage, SSIS, Airbyte, NiFi, Dremio, Fivetran, Meltano, dlt (data load tool), Matillion
Power BI, Tableau, Qlik, Grafana, Looker, Sisense, Domo, ThoughtSpot, Streamlit, Plotly, Apache Superset, Metabase, Dash
AWS Lake Formation, Google Cloud DLP, Microsoft Purview, Apache Ranger, Apache Atlas, Collibra, DataHub
Selenium, lxml, Scrapy, Beautiful Soup, Playwright
Python, Scala, Java, Go, Rust, R, SQL, Bash / Shell Scripting
Docker, Kubernetes, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Terraform
AWS, Microsoft Azure, Oracle Cloud, Google Cloud Platform, Databricks, Alibaba Cloud, IBM Cloud, Cloudera
Apache Spark, Apache Flink, Trino / Presto, Ray, Polars, Apache Beam, Apache Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce), dbt, SQL-baserade bearbetningsmotorer
Apache Kafka, Redpanda, Confluent, Apache Pulsar, AWS Kinesis, Google Cloud Pub/Sub, Azure Stream Analytics, RabbitMQ
Snowflake, BigQuery, Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, Amazon Redshift, Azure Synapse, Pinecone, Milvus, Qdrant, Weaviate, ClickHouse, Teradata, Redis, Vertica, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, Oracle, Memcached, MongoDB, Cassandra, DynamoDB, Couchbase, Firestore, Neo4j, Amazon Neptune
Apache Airflow, Dagster, Prefect, Mage.ai, Luigi, AWS Step Functions, Google Cloud Composer, Azure Data Factory
Informatica, Talend, IBM DataStage, SSIS, Airbyte, NiFi, Dremio, Fivetran, Meltano, dlt (data load tool), Matillion
Power BI, Tableau, Qlik, Grafana, Looker, Sisense, Domo, ThoughtSpot, Streamlit, Plotly, Apache Superset, Metabase, Dash
AWS Lake Formation, Google Cloud DLP, Microsoft Purview, Apache Ranger, Apache Atlas, Collibra, DataHub
Selenium, lxml, Scrapy, Beautiful Soup, Playwright
Python, Scala, Java, Go, Rust, R, SQL, Bash / Shell Scripting
Docker, Kubernetes, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Terraform
Innowise har spelat en avgörande roll i utvecklingen av vår toppmoderna AI-plattform. Deras team har konsekvent visat en hög nivå av expertis, professionalism och engagemang för vårt projekt. Vi har varit mycket imponerade av deras förmåga att förstå våra behov, tillhandahålla effektiva lösningar och uppfylla våra projekt tidslinjer.
Innowise har visat sin tillförlitlighet som partner genom att uppfylla sina åtaganden, svara snabbt på förfrågningar och ha ett flexibelt förhållningssätt. Företaget strävar efter att tillhandahålla högkvalitativa tjänster och ett engagemang för excellens.
Under hela vårt samarbete visade Innowise prov på exceptionell anpassningsförmåga och teknisk stringens. De skalade sömlöst sitt team för att matcha våra utvecklande behov och distribuera upp till två fulla team vid topp kapacitet.
Under årens lopp har Innowise konsekvent visat sig vara en långsiktig pålitlig partner. Konsistensen och kvaliteten på de tjänster som tillhandahålls har väsentligt bidragit till framgången för vår gemensamma initiativ.
Genom att samarbeta med branschtitaner distribuerar Innowise sömlöst datainfrastruktur av institutionell kvalitet, tillsammans med leverantörsgodkända metoder. Du sparar på integration och datalagring samtidigt som du säkerställer att din lösning kommer att nå produktion framgångsrikt.
Använd AWS för att bygga skalbara och säkra dataplattformar: S3 för sjöar, EMR för bearbetning, Redshift för lagerhållning. Lägg till ML med SageMaker när dina data är redo.
Utveckla molnbaserade dataplattformar på Google Cloud med BigQuery, Dataflow och Dataproc för skalbara analys- och AI-arbetsbelastningar. Lägg till förtränade modeller eller GenAI-funktioner utan ansträngning.
Passar naturligt in i Microsoft-centrerade miljöer. Vi bygger på Azure Data Lake, Synapse och Data Factory, som styrs av Active Directory, så att dina befintliga verktyg fungerar sömlöst.
Förena batch och streaming i en plattform: Databricks Lakehouse med Delta Lake (ACID) och Unity Catalog (styrning). Få prestandan hos ett lager med enkelheten hos en sjö.
Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.
När vi har tagit emot och behandlat din förfrågan återkommer vi till dig för att beskriva dina projektbehov och undertecknar en NDA för att säkerställa sekretess.
Efter att ha undersökt dina önskemål, behov och förväntningar tar vårt team fram ett projektförslag med arbetsomfattning, teamstorlek, tids- och kostnadsberäkningar.
Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och fastställa detaljerna.
Slutligen undertecknar vi ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt direkt.
Ditt meddelande har skickats.
Vi behandlar din begäran och återkommer till dig så snart som möjligt.