Aveți un ERP care nu vorbește cu producția. Un strat de raportare în care nu mai are nimeni încredere. Integrări cârpite peste ani, care au crescut mai repede decât compania. Sisteme cumpărate acum cinci ani care au rezolvat o problemă și au mai creat încă trei. Exact astfel de lucruri reparăm.
Fără pachete standard. Fiecare proiect începe cu o fază scurtă, plătită, în care stabilim exact ce intră în lucrare: primiți constatări, un plan de acțiune și recomandări, în scris. Apoi urmează livrarea, cu preț fix și cu un om care răspunde, cu nume și prenume.
Două-patru săptămâni. Ne uităm la fluxurile de date, la arhitectura de integrare și la stratul de raportare. Primiți, în scris, lista lucrurilor de reparat, în ordinea priorității, și cât costă fiecare. AI pe datele pe care le aveți deja. Cele mai multe companii au datele. Le au împrăștiate.
Temelia de date pe care stă o raportare de încredere. Aducem datele din sistemele care le produc într-un singur loc, o singură sursă de adevăr pentru toți cei care folosesc rapoartele mai departe. Două-trei tablouri de bord pe care oamenii chiar le deschid în ședințele de management.
ERP, contabilitate, sisteme de producție, API-uri externe. Proiectăm și construim stratul de integrare care face sistemele pe care le aveți să vorbească între ele. Standarde deschise, cu datele exportabile oricând, ușor de întreținut.
15 ani de inginerie, livrată prin firme de consultanță ca OpenCredo și Mesh-AI, pentru clienți ca Sainsbury's, Metro, Demica, Centrica și Toyota Connected Europe. Experiență în platforme de date și AI la scară enterprise, în UK. Aducem același nivel de calitate la companii medii din România și UE, la o parte din prețul unei firme echivalente din Marea Britanie sau Germania.
Snowflake, BigQuery, arhitecturi lakehouse. Aducem datele cu Airbyte, le transformăm cu dbt, cu guvernanță de la bun început. AI-ul nu se împiedică de model. Se împiedică de datele de dedesubt.
API-first, event-driven, contracte de date versionate în cod. Genul de strat de integrare care rezistă și după ce se schimbă echipa.
Metabase, Superset, Looker Studio. Construim cele două-trei vizualizări care se folosesc, nu cele douăzeci pe care nu le deschide nimeni.
Python, TypeScript, Postgres. Kubernetes când chiar își merită locul, soluții mai simple când nu.
Spuneți-ne ce nu funcționează, ce ați încercat și cum ar arăta un rezultat bun pentru dvs. Revenim cu ce am face de la început și cu ce am evita.
Începeți o discuție