Konsulter i Stockholm · på plats eller på distans
Datateknik & Datalagring
Vi designar och bygger pipelines som flyttar data från era verksamhetssystem till ett pålitligt ställe, och vidare till rapporterna, dashboards och AI-modellerna som använder den. I ert eget datacenter, i molnet eller en blandning.
Livscykeln
Varje steg i datateknikens livscykel
Vi täcker hela resan, från systemen som skapar data till analys, ML och de verksamhetsverktyg som använder den. Klicka på ett steg för att se vad vi gör där och vilka verktyg vi använder.
Dataplattform
Värde som levereras
Underströmmar
Generering
Data skapas i ERP, CRM, IoT-enheter, SaaS-tjänster och filer. Vi kartlägger källsystemen, deras ägare och hur data kan hämtas på ett säkert sätt.
Vad det betyder för er
Vi tar reda på var er viktiga data faktiskt finns, så att inget missas och källsystemen inte belastas.
- Analys av källsystem och datakontrakt
- Change data capture (CDC) där källan stödjer det
- Krav på volymer, frekvens och latens
Verktyg vi använder
Så bygger vi
Från första mötet till en plattform ni äger
Ett tydligt arbetssätt steg för steg. Ni ser resultat tidigt och äger allt vi bygger.
- 1
Kartlägg
Vi träffar de som använder data och kartlägger era källsystem, rapporter och problem.
Nulägeskarta och prioriteringar
- 2
Designa
Vi föreslår en arkitektur (moln, on-premise eller hybrid) med kostnadsuppskattning och leveransplan.
Arkitektur och färdplan
- 3
Bygg
Vi bygger pipelines och datamodeller i korta iterationer och levererar den viktigaste datan först.
Fungerande pipelines och modeller
- 4
Testa & styr
Datakvalitetstester, behörigheter, lineage och dokumentation läggs till under bygget, inte efteråt.
Pålitlig, dokumenterad data
- 5
Drift & överlämning
Vi sätter upp övervakning och larm, utbildar ert team och stöttar så mycket eller lite som ni behöver.
En plattform ert team kan driva
Arkitekturalternativ
Moln, on-premise eller hybrid: byggt där er data finns
Det finns ingen plattform som passar alla. Vi utgår från era system, regler och budget och väljer den lösning som passar. Välj ett alternativ för att se hur pipelinen byggs.
Källor on-premise, analys i molnet
Källsystemen stannar där de är. Säkra, utgående anslutningar flyttar data till ett lakehouse i molnet, så att ni får modern analys utan att flytta ert ERP.
1. Era system
Där data skapas
ERP-databas
SQL Server · Oracle
Filservrar
CSV · Excel
SaaS-CRM
Dynamics 365 · Salesforce
2. Flytta
Pipelines hämtar den
Self-hosted integration runtime
Azure Data Factory · outbound only
SSIS-paket (lift & shift)
Azure-SSIS IR
3. Lagra & förädla
Tvättas och samlas
Lakehouse
Databricks · Delta Lake
4. Tillgängliggör
Görs redo att använda
Semantisk modell
Databricks SQL · Fabric
5. Använd
Där värdet skapas
Power BI-tjänsten
Reports · dashboards
ML & AI
MLflow · Azure OpenAI
Appar & API
Streamlit · React
Passar bra när
- Kärnsystemen måste stanna on-premise, men ni vill ha analys i molnet
- Ni flyttar till molnet steg för steg
- Ni har befintliga SSIS-paket som är värda att behålla
Det här får ni
- Inga öppningar i brandväggen: endast utgående anslutningar
- Befintligt SSIS-arbete återanvänds eller migreras gradvis
- Molnets skala för analys och AI
Se det i praktiken
En katalog för varje pipeline
Ett interaktivt exempel i stil med OpenMetadata: bläddra bland tillgångar i SSIS, Azure Data Factory, Databricks och Power BI, följ lineage, kör datakvalitetstester och se pipelines köras.
- Klicka på en nod i lineage-grafen för att gå till den tillgången
- Kör kvalitetstesterna eller en pipeline och se resultatet live
- Sök i alla tjänster från sökfältet
Förmågor: klicka på en för att se den i exemplet
customers
Customers matched between CRM and ERP, with full change history (SCD type 2).
Click a node to open that asset.
Illustrativ demo med exempeldata.
Lineage: vet var varje siffra kommer ifrån
När en siffra i en rapport ser konstig ut kan ni på några sekunder spåra den genom varje steg tillbaka till källsystemet, och se vad en ändring påverkar innan ni gör den.
Datakvalitet: hitta felen före rapporterna
Automatiska tester kontrollerar data vid varje laddning. Felaktiga rader läggs åt sidan och ägaren larmas, så att fel siffror aldrig smyger sig in i en dashboard.
Pipelinekörningar: se att data kom fram i tid
Varje laddning, oavsett om det är ett SSIS-paket on-premise eller ett Databricks-jobb i molnet, syns på ett ställe med historik och körtid.
Låt oss prata data.
Berätta var ni står idag och vart ni vill. Vi hjälper er att hitta den kortaste vägen dit.