Enterprise-data moet nu realtime beslissingen, geautomatiseerde workflows en AI-systemen ondersteunen die afhankelijk zijn van actuele, verbonden en betrouwbare informatie. Platforms die voornamelijk voor periodieke rapportage zijn ontworpen, zijn nooit voor die taak gebouwd.
Toch blijft kritieke data verspreid over verouderde platforms en losstaande applicaties. Concentrix moderniseert deze omgevingen rond de beslissingen, workflows en use cases die ze moeten ondersteunen. Dit maakt beheerde data toegankelijker en vermindert complexiteit, vertraging en de kosten van het opschalen van AI.
Toegang tot betrouwbare, beheerde data sneller
Zet analytics, automatisering en AI sneller in
Verminder de kosten en complexiteit van dataplatforms
Verbeter de veerkracht en schaal van het platform
Verwerk data in beslissingen en workflows
01
Ontwerp de architectuur, datamodellen en engineeringstandaarden die nodig zijn om aan de huidige bedrijfsvereisten te voldoen en toekomstige groei te ondersteunen.
02
Beweeg van gefragmenteerde of verouderde omgevingen naar moderne platforms die groeiende datavolumes, nieuwe zakelijke eisen en AI-workloads aankunnen.
03
Verbind applicaties, platforms en databronnen zodat consistente informatie veilig door de hele onderneming kan worden verspreid.
04
Houd het platform efficiënt en betrouwbaar naarmate de vraag verandert. We verbeteren de prestaties, beheren de capaciteit, versterken de betrouwbaarheid en beheersen de kosten in de loop van de tijd.
Thought leadership en onderzoek om innovatie te inspireren
Dataplatformengineering ontwerpt, bouwt, integreert en verbetert de technologische fundamenten die worden gebruikt om bedrijfsdata te verzamelen, beheren, verwerken en bedienen. Het doel is om betrouwbare data beschikbaar te maken voor analytics, AI, applicaties, beslissingen en workflows. Het combineert architectuur met praktische techniek zodat het platform betrouwbaar kan presteren onder echte zakelijke eisen.
Modernisering kan nodig zijn wanneer data moeilijk toegankelijk is, integratie te lang duurt, de kosten stijgen, de prestaties inconsistent zijn of de legacy-architectuur het gebruik van nieuwe analyses en AI beperkt. Het antwoord is niet altijd grootschalige vervanging. Een duidelijke beoordeling kan vaststellen welke beperkingen herontwerp vereisen en welke kunnen worden opgelost door gerichte engineering of optimalisatie.
AI is afhankelijk van tijdige, relevante, goed gestructureerde en beheerde data. Dataplatformengineering creëert de pijplijnen, integratie, opslag, verwerking, toegang en operationele controles die nodig zijn om het te leveren. Het ondersteunt ook veranderende productie-eisen, zoals realtime context, vectordata, feature pipelines, modelfeedback en monitoring, zonder voor elk gebruiksgeval een aparte basis te bouwen.
Datamigratie verplaatst data van de ene omgeving naar de andere, vaak als onderdeel van platformwijziging. Data-integratie verbindt bronnen en systemen zodat data kan blijven stromen en binnen de hele onderneming kan worden gebruikt. Migratie is meestal een tijdsgebonden overgang. Integratie is een voortdurende capaciteit die betrouwbaar moet blijven naarmate bronnen, applicaties en bedrijfsvereisten veranderen.
Niet per se. Cloudservices kunnen schaalbaarheid, flexibiliteit en toegang tot moderne mogelijkheden verbeteren, maar de juiste architectuur hangt af van gegevensgevoeligheid, regelgeving, bestaande investeringen, prestatiebehoeften, economie en operationele gereedheid. Veel ondernemingen gebruiken hybride benaderingen. Het doel is om de beperkingen op zakelijk gebruik weg te nemen, niet om cloudadoptie als resultaat op zichzelf na te streven.
Maatregelen moeten zowel de technische gezondheid als de bruikbaarheid van het bedrijf weerspiegelen. Deze kunnen onder meer databeschikbaarheid, vernieuwing, kwaliteit, betrouwbaarheid van de pijplijn, verwerkingstijd, toegangsdoorlooptijd, kosten, schaalbaarheid, incidentpercentages en gebruikersadoptie omvatten. De sterkste metingen tonen aan of teams snel genoeg betrouwbare data kunnen verkrijgen en gebruiken om de beslissingen, workflows en AI-toepassingen die ertoe doen te ondersteunen.
"*" geeft vereiste velden aan