Ready Solutions Databricksin kumppaniksi
Azure Databricks tarjoaa kokonaisvaltaista analytiikan kehittäjäkokemusta
Databricks kehittää analytiikan kokonaispalvelua, jossa yhdistyy erilaisia datankäsittelyn moottoreita yhdessä avointeiden tiedostomuotojen kanssa Object Storage – tyyppisissä tiedontallennusratkaisuissa, joista Azure Storage on yksi esimerkki. Spark on ollut pitkään keskeinen datankäsittelyn moottori Databricksissa ja yhtiön perustajilla on ollut suuri rooli Sparkin kehityksessä. Databricks palveluna on käytettävissä kaikissa kolmessa suuressa globaalissa pilvipalvelussa.
Kumppanuutemme Databricksin kanssa
Tarjoamme Databricksiin liittyvää osaamistamme erityisesti Azure Databricksiin keskittyvän konsultointipalvelumme kautta. Meillä on pitkä kokemus Microsoftin Azuren palveluista organisaatioiden data-alustojen kehittämisessä ja olemme tottuneet käyttämään erilaisia teknologioita joista Databricksilla on tarjolla kattava kokonaisuus.
Lisää ajankohtaisia julkaisuja:
Mikä on semanttinen kerros?
Organisaatiot investoivat data-alustoihin, rakentavat lakehouse-arkkitehtuureja ja lataavat dataa kymmenistä lähteistä. Silti kun joku kysyy "paljonko liikevaihto oli viime kvartaalilla asiakasryhmittäin ja tuotteittain?", kolme ihmistä antaa kolme eri vastausta. Ongelma ei ole datassa vaan siinä, ettei kukaan ole määritellyt, mitä data tarkoittaa. Semanttinen kerros ratkaisee tämän.
Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Lisää ajankohtaisia julkaisuja:
Mikä on semanttinen kerros?
Organisaatiot investoivat data-alustoihin, rakentavat lakehouse-arkkitehtuureja ja lataavat dataa kymmenistä lähteistä. Silti kun joku kysyy "paljonko liikevaihto oli viime kvartaalilla asiakasryhmittäin ja tuotteittain?", kolme ihmistä antaa kolme eri vastausta. Ongelma ei ole datassa vaan siinä, ettei kukaan ole määritellyt, mitä data tarkoittaa. Semanttinen kerros ratkaisee tämän.
Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
