top of page

Döntések támogatása

Üzleti döntéseket támogatunk biztonságos AI,  adatplatform és üzleti intelligencia megoldások integrációjával.

Érettségfelmérés

  • Adatmenedzsment

A legtöbb szervezet számára stratégiai cél, hogy a működés során keletkező adatvagyont strukturáltan és hatékonyan hasznosítsa az üzleti döntéshozatal és versenyképesség támogatására. Ennek érdekében sokan már bevezettek különféle adattárházakat, BI-megoldásokat és analitikai eszközöket.


Az Abesse szakértői gyakorlatias, nemzetközi keretrendszerekre épülő módszertannal mérik fel a szervezet aktuális adatkezelési gyakorlatát.


A felmérés kiterjed az adatmenedzsment és adatirányítási (data governance) folyamatokra, a technológiai architektúrára és eszközkészletre, valamint a szervezeti szerepkörökre és felelősségi mátrixokra.


Az értékelés eredményeként objektív képet adunk az adatérettség szintjéről, és konkrét, priorizált fejlesztési javaslatokat fogalmazunk meg a hatékonyabb adatvezérelt működés kialakításához.

Data Governance

  • Unity Catalog

  • Microsoft Purview

  • OpenMetaData

A megbízható adatvezérelt működés alapja a jó minőségű, szabályozottan kezelt adat. Az Abesse szakértői segítenek olyan keretrendszer kialakításában, amely biztosítja az adatok pontosságát, konzisztenciáját és üzleti értelmezhetőségét. 


Az adatminőségi szabályok és validációs folyamatok révén csökkenthető a hibás döntések kockázata, míg a metaadat-kezelés és adatvagyon-nyilvántartás átláthatóvá teszi az adatfolyamatokat.


A governance keretrendszer lefedi a szerepkörök, jogosultságok, adat-hozzáférési szabályok és auditálási mechanizmusok kialakítását.


A Unity Catalog, Microsoft Purview, OpenMetadata típusú eszközök integrációjával biztosítjuk a megfelelőséget és a hosszú távon fenntartható adatkezelést.

AI ready adatplatform

  • Databricks

  • Snowflake

  • Microsoft Fabric

  • Apache Spark

  • Lakehouse

  • Delta lake

  • Warehouse

  • Medallion architecture

  • Data Vault

A nagyvállalati adatvezérelt működés kialakításának egyik legnagyobb kihívása napjainkban egy olyan egységes adatplatform létrehozása, amely egyszerre képes kiszolgálni a gyors, önkiszolgáló riporting igényeket, valamint megbízható, strukturált adatokat biztosítani a mesterséges intelligencia és gépi tanulási modellek számára.


Az Abesse szakértői üzleti és technológiai szempontokat egyaránt figyelembe véve támogatják ügyfeleiket egy jól skálázható, rugalmas adatplatform kialakításában. 


Ennek alapját a jól strukturált adatarchitektúra adja, amely biztosítja az adatok konzisztens, skálázható és üzletileg értelmezhető kezelését.


A tervezés során kiemelt figyelmet kapnak a logikai és fizikai adatmodellek, az adatminőség, a metaadat-kezelés és a jövőbeli analitikai felhasználhatóság. A cél egy olyan architektúra megvalósítása, amely képes integrálni a szétszórt nyers adatforrásokat, biztosítja az adatok minőségét és konzisztenciáját, valamint támogatja a különböző felhasználási szinteket – az operatív riportoktól a prediktív analitikáig. Ez lehet komplex, egyedi igényekre szabott, de akár gyorsan bevezethető, sablonalapú (template-based) megközelítés is.

Üzleti intelligencia

  • PowerBI

  • OpenMetaData

  • UnityCatalog

  • dbt

  • Python

  • SQL

  • Azure AutoML

  • Machine Learning

  • Generative AI

  • Copilot

Az üzleti felhasználók számára kialakított önkiszolgáló analitikai környezet jelentősen javítja az adatvezérelt döntéshozatal hatékonyságát. Ezek a megoldások lehetőséget biztosítanak az adatok gyors elérésére, szűrésére és elemzésére informatikai beavatkozás nélkül.


Az Abesse által tervezett kétsebességes riporting architektúra révén az üzleti területek rugalmasan alkalmazkodhatnak a piaci változásokhoz, miközben az IT-háttér biztosítja a rendszerek stabilitását és megfelelőségét.


A BI-megoldások során a governance elvek következetes érvényesítésével garantáljuk a jogosultságok kezelését, az egységes adatértelmezést, valamint a verziókövetés szabályozottságát; illetve kiemelt prioritásként kezeljük a megbízható és optimalizált adatbetöltési folyamatokat. 


Támogatjuk az ETL-folyamatok tervezését és implementálását, gondoskodva az adatok tisztításáról, normalizálásáról, valamint az üzleti logikák szerinti transzformációjáról.


A klasszikus riporting környezetet kiegészítjük mesterséges intelligencián alapuló analitikai komponensekkel, amelyek képesek a múltbeli adatok alapján előrejelzéseket készíteni, trendeket azonosítani és automatizált döntéstámogatást nyújtani.


A gépi tanulási modellek az üzleti logikák mentén kerülnek integrálásra, így a riportok nemcsak leíró, hanem prediktív és elemző funkciókat is elláthatnak, valamint a jelentések, adatok hagyományos megjelenítési módok mellett már nyelvi modellen keresztül is elérhetővé válnak.

Adatcentrikus üzleti alkalmazások

  • Egyedi alkalmazásfejlesztés

Az Abesse több mint két évtizedes tapasztalattal rendelkezik üzletkritikus alkalmazások fejlesztésében.


A gyakorlatban sokszor előfordul, hogy az üzleti igények lokálisan optimalizált megvalósítása során háttérbe szorul az adatvagyon hosszú távú hasznosíthatósága.


Ennek következményeként az alkalmazásokból történő adatkinyerés később külön adatprojektek keretében, jelentős technikai ráfordítással történik meg.


Szakértőink már a tervezési fázisban olyan szemlélettel közelítenek az alkalmazásfejlesztéshez, amely figyelembe veszi az adatok későbbi felhasználhatóságát – legyen szó riportingról, analitikáról vagy AI-alapú döntéstámogatásról. A cél, hogy az alkalmazások ne csak adatforrásként működjenek, hanem integrált részei legyenek az adatplatformnak és képesek legyenek üzleti logikát megvalósító, adatvezérelt működésre.


Az adatmegoldások végterméke így nem pusztán jelentés vagy dashboard, hanem egy olyan üzleti alkalmazás, amely közvetlenül az adatokra épül, és azokkal dolgozik – valós idejű döntéstámogatást, automatizált folyamatokat vagy prediktív funkciókat biztosítva.

Kapcsolodó referenciáink

Erőforrás optimalizálás  egy  építőipari vállalatnál

Több mint egy PowerBI bevezetés

Energiaközösség adatgyűjtő és optimalizáló rendszer

Machine learning a gyakorlatban

IFRS17 adatkonszolidáció egy biztosítótársaságnál

Átláthatóság és hatékonyság jegyében

  • 1. oldal
bottom of page