I dati aziendali devono ora supportare decisioni in tempo reale, flussi di lavoro automatizzati e sistemi di IA che dipendono da informazioni attuali, connesse e affidabili. Le piattaforme progettate principalmente per la reportistica periodica non sono mai state costruite per quel compito.
Tuttavia, i dati critici rimangono sparsi su piattaforme obsolete e applicazioni scollegate. Concentrix modernizza questi ambienti attorno alle decisioni, ai flussi di lavoro e ai casi d’uso che deve supportare. Questo rende più facile l’accesso ai dati governati, riducendo complessità , ritardi e costi di scalabilità dell’IA.
Accedi più rapidamente a dati affidabili e regolamentati
Implementa analytics, automazione e IA più velocemente
Ridurre i costi e la complessità della piattaforma dati
Migliorare la resilienza e la scala delle piattaforme
Inserisci i dati nelle decisioni e nei flussi di lavoro
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Progettare l'architettura, i modelli dati e gli standard ingegneristici necessari per soddisfare le esigenze aziendali attuali e supportare la crescita futura.
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Passa da ambienti frammentati o invecchiati a piattaforme moderne in grado di gestire volumi di dati crescenti, nuove richieste aziendali e carichi di lavoro di IA.
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Collega applicazioni, piattaforme e fonti di dati affinché informazioni coerenti possano muoversi in modo sicuro attraverso l'azienda.
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Mantieni la piattaforma efficiente e affidabile man mano che la domanda cambia. Miglioriamo le prestazioni, gestiamo la capacità , rafforziamo l'affidabilità e controlliamo i costi nel tempo.
Leadership di pensiero e ricerca per ispirare l’innovazione
L’ingegneria delle piattaforme dati progetta, costruisce, integra e migliora le basi tecnologiche utilizzate per raccogliere, gestire, elaborare e servire i dati aziendali. Il suo scopo è rendere dati affidabili disponibili per analytics, IA, applicazioni, decisioni e flussi di lavoro. Combina architettura con ingegneria pratica, così che la piattaforma possa funzionare in modo affidabile sotto reali esigenze aziendali.
La modernizzazione può essere necessaria quando i dati sono difficili da raggiungere, l’integrazione richiede troppo tempo, i costi aumentano, le prestazioni sono incoerenti o l’architettura legacy limita nuove analisi e l’uso dell’IA. La risposta non è sempre una sostituzione totale. Una valutazione chiara può identificare quali vincoli richiedono una riprogettazione e quali possono essere risolti tramite ingegneria mirata o ottimizzazione.
L’IA si basa su dati tempestivi, rilevanti, ben strutturati e governati. L’ingegneria della piattaforma dati crea le pipeline, l’integrazione, lo storage, l’elaborazione, l’accesso e i controlli operativi necessari per fornirla. Supporta inoltre le esigenze produttive in evoluzione, come il contesto in tempo reale, i dati vettoriali, le pipeline di funzionalità , il feedback del modello e il monitoraggio, senza costruire una base separata per ogni caso d’uso.
La migrazione dei dati sposta i dati da un ambiente all’altro, spesso come parte del cambiamento della piattaforma. L’integrazione dei dati collega fonti e sistemi affinché i dati possano continuare a fluire e essere utilizzati in tutta l’azienda. La migrazione è solitamente una transizione a tempo determinato. L’integrazione è una capacità continua che deve rimanere affidabile man mano che sorgenti, applicazioni e requisiti aziendali cambiano.
Non necessariamente. I servizi cloud possono migliorare scalabilità , flessibilità e accesso alle capacità moderne, ma l’architettura giusta dipende dalla sensibilità dei dati, dalla regolamentazione, dagli investimenti esistenti, dalle esigenze di prestazioni, dall’economia e dalla prontezza operativa. Molte imprese utilizzano approcci ibridi. L’obiettivo è rimuovere i vincoli sull’uso aziendale, non perseguire l’adozione del cloud come risultato di per sé.
Le misure dovrebbero riflettere sia la salute tecnica sia l’usabilità aziendale. Possono includere disponibilità dei dati, freschezza, qualità , affidabilità della pipeline, tempi di elaborazione, tempi di accesso, costi, scalabilità , tassi di incidenti e adozione da parte degli utenti. Le misure più forti mostrano se i team possono ottenere e utilizzare dati affidabili abbastanza rapidamente da supportare decisioni, flussi di lavoro e applicazioni IA che contano.
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