Med vores omfattende løsninger og services hjælper vi jer sikkert gennem hele digitale transformation
Vi tilbyder løsninger som er skræddersyet til din industri. Læs hvordan vi kan hjælpe dig med at transformere din virksomhed.
Skab et pålideligt datagrundlag til analyse, AI og datastyring. BE-terna integrerer, modellerer og leverer dine data som genanvendelige dataprodukter, som både forretningen og AI kan stole på – uden at erstatte de systemer, der allerede fungerer.
AI-klare data er samlede, kontekstualiserede, opdaterede, kvalitetssikrede, sporbare og genanvendelige. BE-terna hjælper jer med at etablere dette fundament af styrede dataprodukter, så analyser, AI-agenter og forretningen arbejder ud fra den samme pålidelige datakilde.
I komplekse og heterogene IT-landskaber integrerer vi med de systemer, I allerede anvender, f.eks. Microsoft Dynamics 365, SAP, Infor, databaser, SaaS-platforme, mainframes, filer og event streams.
Herefter designer vi en skalérbar dataarkitektur baseret på åbne lakehouse- og medallionprincipper ved hjælp af platforme som Qlik Talend Cloud, Qlik Open Lakehouse og Microsoft Fabric.
Resultatet er et datagrundlag, der reducerer AI-risici, forbedrer beslutningskvaliteten og giver jer frihed ved fremtidige teknologivalg.
Før data kan skabe værdi gennem analyse eller AI, skal de være samlet og tilgængelige. BE-terna integrerer data fra SAP, Microsoft Dynamics 365, Infor M3, Oracle, SQL Server, Salesforce, SaaS-platforme, filer, mainframes og event streams. Vi anvender batchintegration, hvor det er tilstrækkeligt, og realtidsstreaming, hvor forretningsprocesser kræver opdaterede data.
Resultater:
Et moderne lakehouse kombinerer fleksibiliteten fra en data lake med pålideligheden fra et data warehouse. BE-terna designer en arkitektur, der matcher dine forretningsbehov, platformstrategi og krav til datagovernance.
Fast pipelines do not create value if they deliver unreliable data. BE-terna builds quality, lineage and observability directly into the pipeline and defines KPIs once in a shared semantic layer.
Outcomes:
AI-agenter skaber først værdi, når de har sikker adgang til de rette data. BE-terna forbinder virksomhedens pålidelige dataprodukter med AI-platforme som Azure AI Foundry, Microsoft Copilot, Amazon Bedrock, Microsoft Fabric og Qlik Cloud.
Modernisering af Business Intelligence lykkes bedst trin for trin. BE-terna hjælper dig med at migrere fra ældre BI-platforme til moderne løsninger som Qlik Cloud og Microsoft Fabric – uden at forstyrre den daglige rapportering.
Ikke alle data engineering-projekter behøver at starte fra bunden. BE-terna Data Accelerators indeholder prækonfigurerede integrationspipelines, datamodeller og dataprodukter til de mest almindelige ERP- og analysebehov, så du kommer hurtigere fra data til forretningsværdi.
Vi kortlægger systemer, datastreams, rapporter, forretningslogik, anvendelsesscenarier og governance-behov og udarbejder en backlog samt en målarkitektur for både forretning og IT.
Typisk varighed: 2–4 uger
Vi designer den nye dataplatform med udgangspunkt i de vigtigste use cases og validerer løsningen gennem et pilotprojekt – eksempelvis et første dataprodukt, en realtidspipeline eller en SAP-integration.
Typisk varighed: 3–6 uger
Vi opbygger den nye dataplatform, mens den eksisterende rapportering og de eksisterende processer fortsætter. Dataprodukter og pipelines sættes gradvist i drift, så værdien dokumenteres løbende.
Typisk varighed: 3–12 måneder (afhængigt af omfang)
Once the foundation is trusted, we support cutover, enablement and long-term operation. Training and Managed Services help your teams own, run and evolve the platform after go-live.
Ongoing after go-live
De fleste konsulenthuse dækker kun en del af rejsen. BE-terna kombinerer procesforståelse, data engineering og AI-parathed i én samlet leverancemodel. Vi hjælper virksomheder hele vejen fra strategi og arkitektur til implementering, adoption og løbende optimering.
rasmus.christjansen@be-terna.com
+45 31561020
Fra optimering af varebestillinger i retail til produktionsplanlægning og automatisering i finans: 5 konkrete cases, der viser, hvor og hvordan kunstig intelligens kan skabe målbar forretningsværdi.
AI-klare data er data, der består seks test på én gang. De er samlet på tværs af alle relevante systemer, har tilstrækkelig kontekst til, at både mennesker og maskiner fortolker dem ens, er aktuelle, så de afspejler situationen i dag og ikke i sidste uge, er kvalitetskontrollerede med målbar nøjagtighed, kan spores gennem hele dataflowet og leveres som dataprodukter, som jeres teams kan genbruge.
Hvis bare ét af de seks elementer mangler, risikerer AI-initiativer at gå i stå. Når alle seks er på plads, bygger analytics, AI og governance på det samme fundament.
Nej, og det er et bevidst valg. Vi bygger det datafundament, som agenter og modeller har brug for for at kunne levere pålidelige svar. Vi integrerer fundamentet med jeres AI-platform via MCP-servere, vektordatabaser og kontrolleret API-adgang.
Selve agentens runtime, hvad enten det er Azure AI Foundry, Amazon Bedrock eller en anden platform, ligger oven på det, vi leverer. Det betyder, at I kan holde valget åbent og forblive leverandøruafhængige. Hvor det er relevant, kan vi desuden bidrage med definitioner af agent-skills og branchespecifik ekspertise omkring datalaget.
Et traditionelt data warehouse er designet til ét formål: strukturerede data og statisk rapportering. Datamodellen defineres på forhånd, data indlæses i batches, og løsningen fungerer godt til faste dashboards.
AI-klare data kræver mere. De kræver kontekst for ustruktureret indhold sideløbende med strukturerede tabeller, en fælles forretningsmæssig forståelse på tværs af systemer, opdateringer tæt på realtid og levering som genanvendelige dataprodukter frem for enkeltstående dataudtræk. De fleste data warehouses kan bidrage til dette fundament, men de udgør sjældent hele fundamentet alene.
Et lakehouse kombinerer fleksibiliteten fra en data lake med driftssikkerheden fra et data warehouse. Data kan lagres omkostningseffektivt i cloud-baseret object storage, mens åbne tabelformater tilfører struktur, metadata, opdateringer, sletning, governance og pålidelig adgang.
Det gør det muligt for virksomheder hurtigt at indlæse rådata, raffinere dem trin for trin og skabe pålidelige dataprodukter til rapportering, analytics, AI og RAG-use cases. Sammenlignet med en løsning, der udelukkende bygger på et traditionelt data warehouse, kan et lakehouse reducere unødvendig flytning af data og omkostninger til dataindlæsning, efterhånden som datamængderne vokser.
Qlik Open Lakehouse er et administreret lakehouse baseret på det åbne tabelformat Apache Iceberg. Platformen håndterer dataindlæsning, optimering, governance og lineage samlet, så kunderne får fordelene ved et lakehouse uden selv at skulle drive infrastrukturen.
Den åbne arkitektur er vigtig. Fordi Iceberg er en åben standard, kan data læses parallelt af flere query engines, herunder Snowflake, Databricks og Spark. I forbliver uafhængige af en enkelt engine og får samtidig en fuldt administreret løsning.
Det er netop det, vi designer løsningen til at modvirke. Vi foretrækker åbne tabelformater som Apache Iceberg, fordi de gør det muligt for flere query engines at læse de samme data uden duplikation. Hvis I begynder med ét cloud data warehouse og senere vil skifte, kan det klares som en konfigurationsændring frem for en omskrivning af jeres pipelines. Qlik Talend Cloud understøtter dette princip direkte via Iceberg.
Microsoft Fabric lagrer data i Delta-formatet på OneLake. Formatet er åbent, men den omkringliggende platform administreres af Microsoft. Det er muligt at flytte væk fra Fabric, men det er mere omfattende end blot at skifte engine. Vi designer med begge realiteter for øje, så I ved, hvad I forpligter jer til, før I træffer beslutningen.
Ja. Vi anvender et outbound-forbindelsesmønster, hvor en sikker gateway, som installeres i jeres netværk, kommunikerer med integrationsplatformen. Platformen opretter dermed ikke forbindelse til jeres netværk. Det kræver hverken åbning af indgående porte eller undtagelser i firewallen.
Følsomme felter kan maskeres eller pseudonymiseres direkte i pipelinen, så compliance håndteres ved kilden. On-premise-systemer kan forblive on-premise, så længe I ønsker det.
Vi anvender logbaseret Change Data Capture. I stedet for at forespørge kildedatabasen direkte læser vi transaktionsloggen, som databasen allerede registrerer.
Ændringer overføres løbende til målsystemet med minimal belastning af kilden og uden ventetid i et batchvindue. Derfor kan vi levere replikering tæt på realtid fra SAP, Oracle, SQL Server, mainframes og andre transaktionssystemer, uden at driftsteamet mærker det.
Lovgivningen har betydning for, hvordan data bevæger sig gennem pipelines, og hvordan AI-systemer får adgang til dem. I forbindelse med GDPR kan følsomme felter maskeres eller pseudonymiseres direkte i pipelinen, mens lineage gør det muligt at spore enhver anvendelse.
EU AI Act stiller krav til sporbarhed og kvalitetskontrol af de trænings- og inputdata, som AI-systemer anvender. Begge dele indbygges i vores pipelines. For finansielle virksomheder betyder DORA, at pålidelige datapipelines er en del af den operationelle modstandsdygtighed og ikke et separat hensyn.
Vi samarbejder med jeres compliance- og governance-teams. I kan læse mere om governance på programniveau på vores side om Data Governance.
