המומחים שלכם לעולמות ה־Data
הבית המקצועי המוביל
ל־Data Analytics, BI, AI
במהלך השנים זכינו להוביל פרויקטים משמעותיים במגוון תחומים וסדרי גודל.
לכל צורך או אתגר של לקוח, אנחנו יודעים לתת מענה מותאם התפור לצרכיו ומדויק עבורו.
התאמת הפתרון מתחילה בהבנת הצרכים הטכנולוגיים והעסקיים, עוברת דרך תכנון ארכיטקטורת מערך אנליטי ובחירת כלים וממשיכה בפיתוחו, הטמעתו ותחזוקתו.
בשלבים מתקדמים משולבים גם מודלי AI למימוש ערכים נסתרים מתוך המידע.
לצד היכולת הרחבה שלנו ליישם פתרון Data Analytics לכל סוג ארגון, ישנם מספר תחומים ועולמות תוכן בהם יש לנו מומחיות ספציפית וניסיון רב, שבזכותם נוכל לתפור עבורכם פתרון אפקטיבי ולקצר את זמן ועלות היישום באופן משמעותי.
Nogamy איתכם בכל התהליך עד לקבלת תוצר מושלם
בחרו סביבת העבודה מתאימה לכם:
ניתן ליישם את כל המערך המוצג כאן בענן. היישום יכול להיות בענן פרטי או באחד מספקי הענן הגדולים - AWS, Microsoft Azure, Google. לספקי ענן אלה יש כלים משלהם לכל שכבות הפתרון, אך קיימת גם אפשרות להשתמש בכלים של צד שלישי על גבי עננים אלו (דוגמא: Snowflake ככלי DWH או Tableau Public Cloud). ליישום ענן יש יתרונות של פשטות הקמה ותחזוקה, ובדרך כלל גם של ביצועים טובים יותר בשל משאבים זמינים.
יישומי on-premises הם עדיין נתח גדול בשוק. הם קיימים הן בחברות אשר ברשותן יישום וותיק, עוד לפני שהיו בנמצא אפשרויות ענן ראויות, והן בחברות אשר בשל הגבלות רגולטוריות / אבטחת מידע אינן עוברות ליישומי ענן. מגוון האפשרויות של הכלים הטכנולוגים הקיימים ליישומי on-premises הוא מוגבל יותר מאשר אלו המוכוונים לענן ונדרש תכנון מעמיק על מנת לבחור את הכלים הנכונים.
המערך תמיד ניזון ממקורות מידע - בסיסי נתונים של מערכות מידע ארגוניות (ERP, CRM וכד'), אפליקציות ארגוניות בענן ( SalesForce, Google Analytics וכד'), קבצים (למשל קובץ אקסל יעדים ארגוניים), מערכות ליבה של הארגון ועוד.
במערך Data Analytics נדרש להעביר את המידע מהמקורות אל מחסן נתונים (DWH) או ישירות אל אפליקציית BI.
העברת הנתונים מבוצעת באמצעות כלים טכנולוגיים מתמחים - כלי ETL / ELT. בכלים אלה ניתן להתחבר למקורות המידע ולתזמן את שליפת הנתונים ולוגיקת השליפה. בכלי ה־ETL בדרך כלל גם מבוצעת מניפולציה של לוגיקה שמבצעת אינטגרציה בין נתוני המקורות ו־"שופכת" אותם כמודל נתונים מוכוון תחקור אל מחסן הנתונים או ישירות לאפליקציית ה- BI.
מחסן הנתונים (DWH) הוא רכיב חשוב מאוד בארגונים בהם נפח הנתונים גדול ו/או נדרשת אינטגרציה בין הרבה מקורות ו/או נדרשת לוגיקה מורכבת במעבר בין נתוני המקור לבין שכבת התחקור. במקרה של מערכים פשוטים מאוד ניתן לוותר על רכיב מחסן הנתונים היות ולאפליקציות ה- BI המודרניות יש כלי ETL משל עצמן שיכולים להתמודד עם נפח/מורכבות מסויימת של נתונים.
קיימים מצבים בהם מחסן נתונים מבוסס DB אינו מספיק / אינו יעיל בהתמודדות עם נתוני BigData ואז נדרש לשלב רכיב נוסף במערך - Data Lake.
אפליקציית ה־BI היא הכלי הבסיסי באמצעותו יכול המשתמש להפיק דוחות, דשבורדים או אנליזות אד-הוק.
אפליקצייה זו ניזונה מהנתונים המאוחסנים במחסן הנתונים (DWH) או ישירות ממקורות המידע (אם אין מחסן נתונים).
לעיתים נדרש להפעיל כלים מעולם המודלים הסטטיסטיים לטובת ניתוח אנליטי מתקדם ולכך נועדו כלי ה־M/L שניזונים ממחסן הנתונים.
לקוחות ממגוון מגזרים, סוגים וגדלים. הייטק, בטחון, תקשורת, ייצור, קמעונאות, מסחר, לוגיסטיקה, הפצה, פיננסי.
המומחיות של Nogamy אינה בטכנולוגיה מסוימת בלבד, אלא בפתרון בעיות מורכבות בעזרת ארגז כלים רחב של טכנולוגיות שונות. ניסיוננו הרב ביישום הכלים השונים מאפשר לנו להתאים לכל ארגון באובייקטיביות את הכלים הטכנולוגיים המתאימים לו.