Daarnaast hebben bijna alle moderne organisaties een datagedreven strategie en willen meer gebruik maken van dashboards, analytics en machine learning. We zien wel dat de meeste organisaties nog worstelen met de kwaliteit en beschikbaarheid van data.

Een herkenbaar probleem is dat het ontsluiten van data niet lukt of te langzaam gaat. Wij, als AMIS Conclusion, krijgen regelmatig de vraag om dit te versnellen. Een modern dataplatform is een belangrijke versneller voor het implementeren van datagedreven werken. Het is ook de plek waar data-engineering noodzakelijk is.

Data-engineering is het verzamelen en gebruiken van data voor grootschalige dataverwerking ten behoeve van rapportages, analytics en machine learning. Je kunt het zien als het robuuste loodgieterswerk van de datawereld dat ervoor zorgt dat de data altijd, van de juiste kwaliteit, veilig en betrouwbaar op de juiste plek aanwezig is. Net zoals je op ieder moment van de dag kunt vertrouwen op warm water uit de keukenkraan.

AMIS Conclusion heeft meer dan 30 jaar ervaring met data-engineering in data-intensieve organisaties. Wij realiseren en beheren de dataplatformen en zorgen dat de datagebruikers van onze klanten (bijv. op het gebied van BI, analytics en machine learning)) zich kunnen richten op het toepassen van domeinkennis om zo daadwerkelijk waarde uit data te halen voor hun organisatie.

Wij maken voor onze klanten het verschil door onze jarenlange ervaring met dataontsluiting via allerlei integraties en koppelingen te combineren met het toepassen van onze software-engineering-principes. Voorbeelden zijn werken onder source-control, continue kwaliteitsvalidatie, automatisering van herhaalbare taken, werken volgens best practices en peer review en het hanteren van standaarden. Daarnaast richten we klantspecifieke data-workspaces in, waarin de data op een betrouwbare en toegankelijke wijze beschikbaar wordt gesteld aan de data-analisten en machine learning-experts.

Met onze data-engineering-diensten leveren wij de volgende toegevoegde waarde:

• De beschikking over een generiek fundament dat dient als basis voor de diversiteit aan rapportages, analyses en machine learning-modellen.
• Data is betrouwbaar omdat we ontstaan, betekenis, kwaliteit, beschikbaarheid en actualiteit inzichtelijk maken, waardoor gebruikers zich volledig kunnen richten op het creëren van businesswaarde.
• Bron- en gebruikerssystemen worden modulair aangesloten, zodat elk onderdeel onafhankelijk kan schalen naar behoefte.
• De data-accumulatie en het bewerkingsproces is bewezen en herhaalbaar, zodat duidelijk is op welke wijze de conclusies tot stand komen.
• De beschikking over een omgeving waarin experimenten kunnen worden uitgevoerd.

Onze data-engineering-activiteiten leveren meetbare resultaten op voor onze klanten, bijvoorbeeld op het gebied van kostenbesparing, duurzaamheid, compliance, minder handwerk en nieuwe bedrijfsmodellen.

• Bij een gezondheidsorganisatie hebben we een vermindering van 20% van de werkdruk bij keuringsartsen gerealiseerd door, op basis van data, risicogevallen beter te detecteren. Hierdoor is ook de doorlooptijd van patiënten met 30% verbeterd.
• Voor een bedrijf in de diervoerderketen zijn we in staat geweest om de output van het data-analytics-team met 150% te verhogen door een groot deel van het data-engineering-werk te automatiseren.
• Een internationaal handelsbedrijf is door onze hulp in staat om grootschalige datasets met actuele data (dagcijfers) van betrouwbare kwaliteit te delen met de hele organisatie, zonder meerkosten bij de IT-afdeling.
• Voor een transportonderneming hebben we inzicht gecreëerd in de actuele status van de goederen en het materieel, waardoor de planning 15% nauwkeuriger is geworden.
• Voor een handelsbedrijf hebben we een datacatalogus gemaakt die toegankelijk is voor meer dan 300 dataprofessionals en 150 low-code data-applicaties. Dit heeft geleid tot een groei van 30% van nieuwe en innovatieve dataoplossingen.

Met onze jarenlange ervaring met software-engineering en enterprise-dataverwerking zijn we als geen ander in staat om data-engineering-trajecten effectief en succesvol uit te voeren. Onze best practices en toepassing van referentiearchitectuur zorgen voor een toekomstbestendig en duurzaam resultaat. Daarbij maken we gebruik van onze accelerators die zorgen voor een gedegen en goed beheersbaar fundament dat past in een omgeving die schaalbaar is en onderhevig aan actief lifecycle-management. We hanteren een iteratieve aanpak met een DevOps-team, waarin we kortetermijnresultaten combineren met een heldere toekomstvisie. Ook borgen we de benodigde kennis voor het realiseren van een dergelijk platform met koppelingen om zo te komen tot datadiensten (Data-as-a-Service).