business intelligence (BI)
data engineering
datamigrering
dataanalyse
automatisering (RPA)
nordic_data
nordic_data
data engineering
konsulenter til 450 kr. i timen
med data engineering gør due diligence en forskel – hos nordic_data får du dine data renset, transformeret og klar til brug.
Solid data engineering er rygraden i ethvert succesfuldt projekt. Rene, pålidelige og velstrukturerede data sikrer, at dashboards, automatiseringer og analyser rent faktisk fungerer som tiltænkt. Uden det bliver indsigter ufuldstændige eller misvisende, og projekter mister hurtigt værdi. Ved at forme og forberede data fra starten gør data engineering hvert efterfølgende trin mere effektivt og værdiskabende.
forklaret:
hvad er data engineering?
Data engineering er processen med at indsamle, rense og organisere rå data, så de kan bruges effektivt. De fleste data kommer ikke i det rette format — de stammer fra forskellige systemer og indeholder ofte huller, fejl eller uoverensstemmelser. Data engineers sikrer, at dataene er pålidelige, strukturerede og klar til brug.
Hos nordic_data ser vi data engineering som fundamentet for hvert projekt. Ved at bygge pipelines og modeller med værktøjer som Azure Databricks og Microsoft Fabric sikrer vi, at data flyder gnidningsfrit og kan stoles på. Uden dette fundament ville dashboards, rapporter og automatisering ganske enkelt ikke levere reel værdi.
fordele ved data engineering
pålidelighed
Data engineering sikrer, at jeres data er nøjagtige, konsistente og troværdige. Når fundamentet er solidt, leverer hvert dashboard og hver analyse reel værdi.
skalerbarhed
Veludformede datapipelines kan håndtere stigende datamængder uden at bryde sammen. Det betyder, at jeres systemer forbliver hurtige og stabile, efterhånden som organisationen vokser.
integration
Data engineering forbinder data fra forskellige systemer — cloud, on-prem eller tredjepart — i ét samlet overblik. Denne helhed gør beslutningstagning enklere og hurtigere.
fleksibilitet
Med stærk data engineering bliver jeres data modelleret på en måde, der kan tilpasse sig nye behov. Uanset om det gælder et nyt dashboard, en ny platform eller et nyt værktøj, er dataene klar til at understøtte det.hvilket data engineering-økosystem er bedst?
Azure, AWS eller GCP?
At vælge mellem Azure, AWS og GCP handler mindre om, hvilken platform der er “den bedste”, og mere om hvilken der passer til jeres virksomheds behov. Alle tre tilbyder stærke værktøjer til lagring, pipelines, machine learning og analyse. AWS er den mest modne og funktionsrige løsning, Azure integrerer gnidningsfrit med Microsoft-produkter som Power BI og Office 365, og GCP excellerer inden for machine learning og big data-behandling.
Hos nordic_data møder vi jer dér, hvor I er. Hvis jeres forretning allerede kører på Microsoft, giver Azure som regel den mest smidige vej. Hvis fleksibilitet og bredde i tjenester er vigtigst, kan AWS være det bedste valg. Og hvis avanceret AI og datavidenskab er centralt i jeres projekter, er GCP ofte førende. Det bedste økosystem er dét, der matcher jeres nuværende stack, kompetencer og fremtidige mål.
NYHED: Microsoft Fabric
en all-in-one-løsning
Microsoft Fabric er en moderne end-to-end-analyseplatform, der samler dataintegration, data engineering, realtidsanalyse og business intelligence i ét samlet SaaS-miljø.
samlet platform
sømløs integration
skalerbarhed og ydeevne
klar til at komme i gang?
lad os tage en snak
kontakt os og book en gratis 30-minutters samtale
ofte stillede spørgsmål
Det er mange ting. Data engineering kan omfatte dele af dataindsamling (via API’er, web scraping osv.), datarensning (fx fjernelse af dubletter eller sikring af ISO-standarder), datatransformation (fx beregnede felter eller sammenkobling med andre data) og mere.
Vi er Microsoft-partner og arbejder derfor mest i Microsoft-økosystemet, dvs. Azure og Fabric. Men hvis I allerede bruger AWS, GCP, Snowflake eller et andet værktøj, kan vi også få det til at fungere.
Selvfølgelig. Hvis I har specifikke ændringer i tankerne, kan vi implementere dem i den eksisterende kode. Hvis I er i tvivl om, hvad jeres data engineering-pipeline skal opfylde for at matche jeres nye forretningslogik, finder vi ud af det sammen.
Ja. Ved projektets afslutning får I fuld adgang til og ejerskab over al kode, vi skriver. I får også fuld dokumentation, hvis det er nødvendigt.