Nogamy Think
ייעוץ מומחים - הדרך
המקצועית לקבלת
החלטות
כדאי לתכנן כראוי את מערך
ה־Data Analytics שלכם. כל הידע שתצטרכו כדי לעשות את הצעד הבא.
יצירת אסטרטגית Data Analytics, בניית ארכיטקטורה והתאמת הטכנולוגיה הנכונה לצרכי הארגון – זה בדיוק מה שהמומחים שלנו יודעים לעשות עבורכם.
נבחן את המצב הקיים ואת המענה הטכנולוגי הניתן לצרכי האנליזה שלכם. לאור הממצאים נדע להמליץ על אופן השדרוג האופטימלי של המערך לטובת מענה לצרכים.
אנו מתחייבים לשירות מעולה שיסייע לכם בקבלת החלטות.
1. מפת דרכים למערך Data Analytics
בין אם אתם שוקלים יישום של מערך BI, Big Data או אנליטיקה מתקדמת ובין אם יש לכם מערך כזה ואתם שוקלים כיצד לקחת אותו לשלב הבא - אנחנו נכין עבורכם תוכנית שתאפשר לכם ליישם זאת. מתודולוגיית מפת הדרכים שלנו סוקרת את הצרכים שלכם היום ובעתיד הצפוי, מנתחת את מקורות המידע ומייצרת עבורכם המלצה של ארכיטקטורת מערך Data Analytics מתקדם.
ההמלצות כוללות ארבעה רבדים:
א - ריכוז הצרכים והדרישות בצורה מתועדפת
ב - מודל לוגי של נתונים עבור מחסן הנתונים / Data Lake / שכבה סמנטית
ג - ארכיטקטורת זרימת מידע וכלים מומלצים של כל מערך הדאטה קצה-לקצה
ד - תוכנית עבודה ליישום מומלץ לפי חבילות עבודה
1. מפת דרכים למערך Data Analytics
בין אם אתם שוקלים יישום של מערך BI, Big Data או אנליטיקה מתקדמת ובין אם יש לכם מערך כזה ואתם שוקלים כיצד לקחת אותו לשלב הבא - אנחנו נכין עבורכם תוכנית שתאפשר לכם ליישם זאת. מתודולוגיית מפת הדרכים שלנו סוקרת את הצרכים שלכם היום ובעתיד הצפוי, מנתחת את מקורות המידע ומייצרת עבורכם המלצה של ארכיטקטורת מערך Data Analytics מתקדם. ההמלצות כוללות ארבעה רבדים: א - ריכוז הצרכים והדרישות בצורה מתועדפת ב - מודל לוגי של נתונים עבור מחסן הנתונים / Data Lake / שכבה סמנטית ג - ארכיטקטורת זרימת מידע וכלים מומלצים של כל מערך הדאטה קצה-לקצה ד - תוכנית עבודה ליישום מומלץ לפי חבילות עבודה
2. תכנון מעבר Data Analytics לענן
יש לכם מערך BI / Data Analytics המיושם על חומרה פיסית שלכם ואתם רוצים להעבירו לענן? אנחנו נוכל לתכנן את המעבר עבורכם. נסייע לכם לבחור את סביבת הענן המתאימה ואת הכלים בתוכה. נכין תוכנית שממזערת את סיכוני המעבר כולל אפשרות למעבר בשלבים של רכיבי המערך וכמובן, נבצע עבורכם את המעבר עצמו.
2. תכנון מעבר Data Analytics לענן
יש לכם מערך BI / Data Analytics המיושם על חומרה פיסית שלכם ואתם רוצים להעבירו לענן? אנחנו נוכל לתכנן את המעבר עבורכם. נסייע לכם לבחור את סביבת הענן המתאימה ואת הכלים בתוכה. נכין תוכנית שממזערת את סיכוני המעבר כולל אפשרות למעבר בשלבים של רכיבי המערך וכמובן, נבצע עבורכם את המעבר עצמו.
3. תכנון ארכיטקטורת BigData
בין אם לארגון שלכם עדיין אין מערך Data Analytics, ובין אם אתם ארגון בעל מערך כזה, ייתכן ואתם שוקלים להקים מערך התומך ב־BigData.
ניתן להקים מערך כזה כאבולוציה של המערך הקיים וללא צורך להיפרד מהנכסים שצברתם בו.
בכל מקרה, החלופות הארכיטקטוניות ושלל הכלים בעולם זה הנם רבים מאוד ונדרש תהליך הבוחן את הצרכים שלכם ואת הנתונים במקורות המידע שלכם. על סמך כך נבנה עבורכם תוכנית של המערך הנדרש.
3. תכנון ארכיטקטורת BigData
בין אם לארגון שלכם עדיין אין מערך Data Analytics, ובין אם אתם ארגון בעל מערך כזה, ייתכן ואתם שוקלים להקים מערך התומך ב־BigData. ניתן להקים מערך כזה כאבולוציה של המערך הקיים וללא צורך להיפרד מהנכסים שצברתם בו. בכל מקרה, החלופות הארכיטקטוניות ושלל הכלים בעולם זה הנם רבים מאוד ונדרש תהליך הבוחן את הצרכים שלכם ואת הנתונים במקורות המידע שלכם. על סמך כך נבנה עבורכם תוכנית של המערך הנדרש.
4. בניית תוכנית Data Science לארגון
אם הגעתם למסקנה שאתם בשלים לעלות שלב בניצול דאטה לתועלת עסקית, ראשית יש לבנות תוכנית - שתבטיח הצלחה. בבסיס התוכנית צריכים להיות מספר מרכיבים:
א) רשימת Use Cases למימוש. כאלה שלא ניתן לפתור בצורה אופטימלית על ידי אנליזה רגילה ושייתנו ערך עסקי משמעותי
ב) מתודולוגייה וכלי עבודה ל־Data Scientist
ג) מומחים מתאימים לביצוע המשימה
ד) מקורות הנתונים שישמשו לכל Use Case ותוכנית כיצד להביא אותם בצורה מטוייבת ומלאה לטובת הרצת מודלים סטטיסטיים או Machine Learning.
4. בניית תוכנית Data Science לארגון
אם הגעתם למסקנה שאתם בשלים לעלות שלב בניצול דאטה לתועלת עסקית, ראשית יש לבנות תוכנית - שתבטיח הצלחה. בבסיס התוכנית צריכים להיות מספר מרכיבים: א) רשימת Use Cases למימוש. כאלה שלא ניתן לפתור בצורה אופטימלית על ידי אנליזה רגילה ושייתנו ערך עסקי משמעותי ב) מתודולוגייה וכלי עבודה ל־Data Scientist ג) מומחים מתאימים לביצוע המשימה ד) מקורות הנתונים שישמשו לכל Use Case ותוכנית כיצד להביא אותם בצורה מטוייבת ומלאה לטובת הרצת מודלים סטטיסטיים או Machine Learning.
5. תהליך בחירת כלי BI / BigData
לעיתים לא נדרש לבצע תהליך מלא של מפת דרכים אלא רק את השלב הטכנולוגי של בחירת הכלים הטכנולוגיים. פעולה זו מומלצת רק כאשר הארגון יודע לאן הוא רוצה להגיע מבחינת צרכים ודרישות בעולמות האנליזה והבקרה שאותם אפיין.
בחינת הכלים צריכה להתבצע על כל שכבות מערך ה- Data Analytics: כלי ה־ ETL/ELT, כלי האחסון של מודל הנתונים
(Data Wareshouse, ODS / Data Lake), אפליקציות BI, כלי פרונט וכלי Data Science.
הבחינה כמובן צריכה להתבצע גם אל מול אפשרויות ענן וגם אל מול אפשרויות on-premises.
תנו לנסיון ולאובייקטיביות של נוגמי לעשות זאת עבורכם!
5. תהליך בחירת כלי BI / BigData
לעיתים לא נדרש לבצע תהליך מלא של מפת דרכים אלא רק את השלב הטכנולוגי של בחירת הכלים הטכנולוגיים. פעולה זו מומלצת רק כאשר הארגון יודע לאן הוא רוצה להגיע מבחינת צרכים ודרישות בעולמות האנליזה והבקרה שאותם אפיין. בחינת הכלים צריכה להתבצע על כל שכבות מערך ה- Data Analytics: כלי ה־ ETL/ELT, כלי האחסון של מודל הנתונים (Data Wareshouse, ODS / Data Lake), אפליקציות BI, כלי פרונט וכלי Data Science. הבחינה כמובן צריכה להתבצע גם אל מול אפשרויות ענן וגם אל מול אפשרויות on-premises. תנו לנסיון ולאובייקטיביות של נוגמי לעשות זאת עבורכם!
מהו המודל המסחרי של שירות ייעוץ המומחים?
נתאים את ההסכם המסחרי למידותיכם. יכול להיות במודל של תעריף שעתי, תעריף חודשי או תמחור לפי המשימה שעל הפרק.
יש לנו כלי שחשבנו להשתמש בו אך עדיין מתלבטים לגביו. כיצד תוכלו לסייע?
יש ל Nogamy מתודולוגיה סדורה של השוואת כלים טכנולוגיים בתחום ה- Data Analytics. לאחר שנבין את הצרכים והאילוצים שלכם נוכל להביא בפניכם יתרונות וחסרונות של הכלים שאתם בוחנים ולהשוותם לכלים נוספים הקיימים בשוק.
עד כמה אתם אובייקטיבים בבחירת הכלים הטכנולוגים עבורנו?
נוגמי חרטה על דגלה התאמת פתרונות בהתאם לצרכי הלקוח. לכן, Nogamy אינה מוכרת כלים אלא יישומים. Nogamy מבצעת תכנון ארכיטקטורה ובחינת כלים בצורה אובייקטיבית לחלוטין וללא השפעות זרות.
האם אתם גם מיישמים את מה שאתם ממליצים במפת הדרכים?
חד משמעית כן!