Kurumsal veriler artık gerçek zamanlı kararları, otomatik iş akışlarını ve aktual, bağlantılı ve güvenilir bilgilere dayanan yapay zeka sistemlerini desteklemelidir. Esas olarak periyodik raporlama için tasarlanmış platformlar bu iş için hiç inşa edilmedi.
Ancak kritik veriler yaşlanan platformlar ve bağlantısı kopuk uygulamalar arasında dağınık halde kalıyor. Concentrix, bu ortamları desteklemeleri gereken kararlar, iş akışları ve kullanım senaryoları etrafında modernize eder. Bu, yönetilen verilere erişimi kolaylaştırırken, karmaşıklık, gecikme ve ölçeklendirme yapay zeka maliyetini azaltır.
Güvenilir, yönetilen verilere daha hızlı erişim
Analitik, otomasyon ve yapay zekayı daha hızlı uygulayın
Veri platformunun maliyetini ve karmaşıklığını azaltın
Platformun dayanıklılığını ve ölçekini artırmak
Verileri kararlara ve iş akışlarına dahil etmek
01
Mevcut iş gereksinimlerini karşılamak ve gelecekteki büyümeyi desteklemek için gereken mimari, veri modelleri ve mühendislik standartlarını tasarlayın.
02
Parçalanmış veya yaşlanan ortamlardan, artan veri hacimlerini, yeni iş taleplerini ve yapay zeka iş yüklerini yönetebilen modern platformlara geçiş.
03
Uygulamaları, platformları ve veri kaynaklarını bağlayın ki tutarlı bilgiler kurumsal genelinde güvenli bir şekilde taşınabilsin.
04
Talep değiştikçe platformu verimli ve güvenilir tutun. Performansı artırıyor, kapasiteyi yönetiyor, güvenilirliği güçlendiriyor ve maliyeti zamanla kontrol ediyoruz.
Yenilikçi deneyimlere ilham verecek düşünce liderliği ve araştırma
Veri platformu mühendisliği, kurumsal verileri toplamak, yönetmek, işlemek ve hizmet vermek için kullanılan teknoloji temellerini tasarlar, geliştirir, entegre eder ve geliştirir. Amacı, güvenilir verileri analitik, yapay zeka, uygulamalar, kararlar ve iş akışları için erişilebilir kılmaktır. Mimariyi pratik mühendislikle birleştirerek platformun gerçek iş talepleri altında güvenilir şekilde çalışabilmesi sağlanıyor.
Verilere erişmek zor, entegrasyon çok uzun sürdüğünde, maliyetler arttığında, performans tutarsız olduğunda veya eski mimari yeni analitik ve yapay zeka kullanımını sınırladığında modernizasyon gerekebilir. Cevap her zaman toptan değiştirme değildir. Net bir değerlendirme, hangi kısıtlamaların yeniden tasarlanması gerektiğini ve hangilerinin hedefli mühendislik veya optimizasyon yoluyla çözülebileceğini belirleyebilir.
Yapay zeka, zamanında, ilgili, iyi yapılandırılmış ve yönetilen verilere dayanır. Veri platformu mühendisliği, bu sistemin sağlanması için gereken boru hatlarını, entegrasyonu, depolamayı, işlemeyi, erişimi ve operasyonel kontrolleri oluşturur. Ayrıca, gerçek zamanlı bağlam, vektör verileri, özellik hatları, model geri bildirimi ve izleme gibi değişen üretim taleplerini destekler, ancak her kullanım durumu için ayrı bir temel oluşturmadan.
Veri taşınması, verileri bir ortamdan diğerine taşır, genellikle platform değişiminin bir parçası olarak. Veri entegrasyonu, kaynakları ve sistemleri birbirine bağlar, böylece veriler kurum genelinde akmaya ve kullanılmaya devam edebilir. Göç genellikle zaman sınırlı bir geçiştir. Entegrasyon, kaynaklar, uygulamalar ve iş gereksinimleri değiştikçe güvenilir kalması gereken sürekli bir yetenektir.
Mutlaka değil. Bulut hizmetleri ölçeklenebilirliği, esnekliği ve modern yeteneklere erişimi artırabilir, ancak doğru mimari veri hassasiyeti, düzenleme, mevcut yatırım, performans ihtiyaçları, ekonomi ve operasyonel hazırlığa bağlıdır. Birçok işletme hibrit yaklaşımlar kullanır. Amaç, iş kullanımındaki kısıtlamaları kaldırmaktır; bulut benimsemesini tek başına takip etmek değil.
Ölçümler hem teknik sağlık hem de iş kullanılabilirliğini yansıtmalıdır. Bunlar veri erişilebilirliği, tazelik, kalite, boru hattı güvenilirliği, işlem süresi, erişim teslim süresi, maliyet, ölçeklenebilirlik, olay oranları ve kullanıcı benimsenmesini içerebilir. En güçlü ölçümler, ekiplerin kararları, iş akışlarını ve önemli yapay zeka uygulamalarını desteklemek için güvenilir verileri yeterince hızlı edinip kullanıp kullanamayacağını gösteriyor.
"*" gerekli alanları gösterir