Dataarkitektur, lakehouse och realtidspipelines
Datagrunder som förser analys och AI med aktuella data du kan lita på
AI är bara så bra som datan under den
De flesta verksamheter håller sin data i silor: ERP-tabeller, kärnsystem, kalkylark och dokument som ingen har kopplat samman. Rapporterna kommer sent, siffrorna går isär och varje nytt projekt börjar med att kopiera data igen.
Språkmodeller och agenter gör gapet dyrare. De behöver aktuella data, ostrukturerade dokument och tydliga åtkomstregler, levererade tillräckligt snabbt för att agera på. En långsam eller skör databas under allt detta sätter helheten på spel.
Vad du får
Data i samma stund som det händer
Data som kommer när händelserna sker, inte i en nattlig batch.
En styrd plattform
Ett styrt lakehouse som analys, rapportering och AI alla läser från.
Data redo för AI
Strukturerad och ostrukturerad data förberedd för hämtning, vektorer och kunskapsgrafer.
Databaser du kan återställa
Databaser som förblir snabba och tillgängliga, med återställning som är testad innan den behövs.
Vad vi levererar
ETL-, ELT- och AI-datapipelines för ostrukturerad data
Pipelines som extraherar, laddar och transformerar data från dina system och gör dokument, e-post och skanningar till text och metadata som modeller kan använda.
Realtidsströmning av händelser
Dataintag med hög hastighet via Apache Kafka och Apache Flink, så att order, betalningar och sensorvärden når analys och agenter i samma stund de sker.
Datalager och lakehouse
Datalager och lakehouse i molnet, hybridt och lokalt, på Snowflake, Databricks och Apache Iceberg, utformade efter hur dina team frågar datan.
Vektordatabaser, kunskapsgrafer och semantiska lager
Vektorlager, kunskapsgrafer och ett gemensamt semantiskt lager, så att varje rapport och varje modell använder samma definitioner och relationer.
Databasdesign och prestanda
Relationsdatabaser och dokumentdatabaser utformade efter hur dina applikationer läser och skriver, med långsamma frågor hittade och åtgärdade genom planer, index och konfiguration.
Hälsokontroll av databaser
En genomgång av konfiguration, prestanda, säkerhet, säkerhetskopior och kapacitet, med varje fynd rangordnat efter risk och arbete.
Hög tillgänglighet, säkerhetskopiering, återställning och migrering
Replikering och failover dimensionerade efter dina återställningsmål, krypterade säkerhetskopior som återställs enligt schema och migreringar repeterade med data avstämd före och efter.
Åtkomst, kryptering och granskning
Roller med minsta möjliga behörighet, kryptering i vila och under överföring samt loggar över vem som läst eller ändrat känsliga data.
Databasövervakning och driftsmanualer
Larm för kapacitet, replikeringsfördröjning, långsamma frågor och misslyckade jobb, rutinmässigt underhåll och en driftsmanual för varje procedur.
Hur det fungerar
Kartlägg källorna
Vi granskar dina system, databaser, datavolymer och rapporter och enas om vilka frågor och modeller plattformen först måste betjäna.
Utforma målbilden
Vi utformar lakehouset, strömningslagret, datamodellerna och återställningsmålen och dokumenterar varje beslut med sitt skäl.
Bygg en del i taget
Vi tar in källor en domän i taget, med kvalitetskontroller och lineage, så att användbar data kommer tidigt.
Migrera och stäm av
Vi flyttar gamla rapporter och databaser i repeterade steg och stämmer av antal och summor innan något gammalt stängs av.
Drift och överlämning
Vi övervakar pipelines och databaser, testar failover och återställning och driver plattformen eller lämnar över den till ditt team med driftsmanualer.
Tekniker och standarder
Den moderna datagrunden körs på Snowflake, Databricks och Apache Iceberg, med strömning via Apache Kafka och Flink och behörighetsmedveten GraphRAG ovanpå. Regler för åtkomst på rad- och rollnivå tillämpas innan någon modell läser datan.
- Språk
- SQL
- Data och analys
- Apache Kafka
- Snowflake
- Databricks
- Apache Spark
- Apache Airflow
- dbt
- BigQuery
- Amazon Redshift
- Databaser
- pgvector
- Elasticsearch
- Metoder och arbetssätt
- ETL- och ELT-pipelines
- Realtidsströmning av händelser
- Vektordatabaser
- Kunskapsgrafer
Så börjar du
Kunder med tydlig omfattning går direkt till ett förslag. Där källor, scheman eller volymer ännu inte är kartlagda börjar vi med en datagranskning inom Blueprint Studio.
Vad som händer härnäst
Förberedande samtal
En kostnadsfri förkonsultation online i 30 minuter: vi går igenom dina mål, system och begränsningar.
Mognadsgenomgång
I en kostnadsfri mognadsgenomgång på 48 timmar prövar en ledande arkitekt ditt projekt mot de sex kriterierna för Definition of Ready och rekommenderar det spår som passar.
Val av spår
Projekt med tydlig omfattning får ett bindande förslag inom 3 till 5 arbetsdagar. Projekt i konceptfasen börjar i Blueprint Studio. Ett system i drift som fallerar, är odokumenterat eller behöver integreras börjar med en diagnostik på 1 till 2 veckor. Blueprint Studio och diagnostiken har var sitt fasta pris som anges i förslaget.
Leverans i fem steg
Mobilisering, sprintar med livedemonstrationer, integration och härdning, acceptans och driftsättning, sedan förvaltade tjänster. Efter driftsättningen följer en garantitid, därefter valfri support och förvaltning.
AI-native produktteam
Hanterade, tvärfunktionella team av seniora ingenjörer, utrustade med agentiska arbetsmiljöer för kodning och QA.
Projekt med fastställt resultat och förvaltade tjänster dygnet runt
Leverans med fast omfattning och milstolpar under namngivna leveransansvariga, samt förvaltade applikationstjänster dygnet runt under SLA-styrning.
Frågor och svar
Hur börjar ett databasuppdrag?
Oftast med en hälsokontroll. Vi granskar konfiguration, prestanda, säkerhet, säkerhetskopior och kapacitet och ger dig en skriftlig lista över fynd rangordnade efter risk och arbete. Sedan avgör du vad vi ska åtgärda, migrera eller driva, och i vilken ordning. Om behovet redan är tydligt, som en planerad migrering, börjar vi i stället med dess design.
Vilken dataplattform ska väljas?
Det beror på dina data, din kompetens, var datan måste ligga och hur du ska fråga den. Vi jämför Snowflake, Databricks och ett öppet lakehouse på Apache Iceberg mot dina arbetsbelastningar och regler för datalokalisering och rekommenderar den enklaste som passar.
Behövs realtidsdata?
Bara där ett beslut beror på den, som bedrägerikontroller, lagernivåer eller agenters åtgärder. Vi strömmar dessa händelser med Kafka och Flink och behåller batchladdningar där dygnssiffror räcker, eftersom batch är billigare att driva.
Kan data hämtas ur ERP:t utan att det saktar ner?
Ja. Vi läser ändringar genom ERP:ts stödda gränssnitt eller dess databasloggar i stället för tunga frågor och schemalägger bulkladdningar utanför belastade timmar. Vi mäter belastningen på ERP:t före och efter.
Hur säkerställs att siffrorna är rätt?
Varje pipeline har kvalitetskontroller av volymer, nycklar, summor och aktualitet, och fel stoppar dålig data från att nå rapporterna. Vi stämmer av nyckeltal mot dina källsystem tillsammans med dina ägare för ekonomi och drift.
Hur mycket driftstopp och dataförlust ska planeras för?
Det är ett affärsbeslut, fattat som två mål. Målet för återställningspunkt är hur mycket av den senaste datan du kan förlora. Målet för återställningstid är hur länge ett system får ligga nere. Vi utformar replikering, failover och säkerhetskopior för att uppfylla dem och testar dem sedan.
Hur migreras en databas utan att data förloras eller verksamheten stannar?
Vi repeterar varje migrering på en skyddad kopia och stämmer av radantal och kontrollsummor mellan källa och mål. För system som inte kan stanna håller vi båda synkroniserade och växlar över i ett kort planerat fönster, med en testad återställning redo.
Vilka typer av databaser hanteras?
Relationsdatabaser samt dokument-, nyckelvärdes- och sökdatabaser, på dina egna servrar eller som förvaltade molntjänster. I början bekräftar vi vilka motorer och versioner du kör och tilldelar ingenjörer som kan dem. Om du väljer en ny databas eller förvaltad tjänst jämför vi först alternativen mot din arbetsbelastning, kompetens, licenser och driftkostnad.
Vem äger plattformen och pipelines?
Det gör du. Koden, datamodellerna, pipelines och dokumentationen vi producerar för dig tillhör dig när varje milstolpe är betald, och dina data förblir dina hela tiden.
Databasen är långsam. Var börjar arbetet?
Med mätning, inte gissningar. Vi fångar de långsammaste och vanligaste frågorna, läser deras exekveringsplaner och kontrollerar väntetider, lås, minne och lagring. Index, frågeändringar och konfiguration hjälper ofta mer än ny hårdvara och kostar mycket mindre. Vi åtgärdar de största orsakerna först och mäter varje ändring mot en baslinje.
Kan den dagliga databasadministrationen tas över?
Ja. Vi kan övervaka, patcha, säkerhetskopiera och trimma dina databaser enligt ett supportavtal, med svarstider och rapportering avtalade skriftligt. Om du hellre driver dem själv dokumenterar vi varje procedur och utbildar ditt team före överlämningen. Du kan också dela upp arbetet och behålla rutinuppgifterna internt men anlita oss för uppgraderingar, migreringar och incidenter.
Hur hanteras åtkomst till produktionsdata?
Varje ingenjör har ett namngivet konto med bara de behörigheter uppgiften kräver, beviljade för arbetets varaktighet och loggade. Vi arbetar med maskerad data eller exempeldata där det är möjligt. Uppgifterna stannar i ditt valv för hemligheter, och varje ändring i produktion följer din ändringsprocess, med en återställning redo.
Vad styr kostnaden för databasarbete?
Antalet och storleken på databaserna, hur kritiska de är, vilka motorer och versioner som ingår samt skicket på dokumentation och säkerhetskopior. Migreringar kräver mer arbete för validering, repetitioner och samordning med applikationsteamen. Löpande administration beror på hur många timmar av beredskap och vilka svarstider du behöver.
Börja med ett samtal, inte ett avtal.
Berätta vad du behöver bygga, koppla samman eller skydda. En arkitekt går igenom det med dig och rekommenderar sedan var du ska börja.
Vad som händer härnäst
Vi enas om en tid
Vårt team mejlar dig för att enas om en tid för samtalet.
Förberedande samtal
En kostnadsfri förkonsultation online i 30 minuter: vi går igenom dina mål, system och begränsningar.
Mognadsgenomgång
I en kostnadsfri mognadsgenomgång på 48 timmar prövar en ledande arkitekt ditt projekt mot de sex kriterierna för Definition of Ready och rekommenderar det spår som passar.
Val av spår
Projekt med tydlig omfattning får ett bindande förslag inom 3 till 5 arbetsdagar. Projekt i konceptfasen börjar i Blueprint Studio. Ett system i drift som fallerar, är odokumenterat eller behöver integreras börjar med en diagnostik på 1 till 2 veckor. Blueprint Studio och diagnostiken har var sitt fasta pris som anges i förslaget.