Naša sveobuhvatna rješenja i usluge vode vas kroz proces digitalizacije.
Govorimo vašim jezikom! Naša rješenja prilagođena vašoj industriji savršeno odgovaraju vašim potrebama.
Objedinjene financije, upravljanje projektima i inženjering u globalnom poslovanju.
Savjeti i novosti o našim rješenjima, blogovi, studije slučaja i vijesti o našoj tvrtki.
Izgradite pouzdane podatkovne temelje za analitiku i AI. BE-terna povezuje, transformira i strukturira vaše podatke u pouzdane i višekratno upotrebljive podatkovne proizvode – nadopunjujući ono što nedostaje postojećim sustavima, bez zamjene rješenja koja već dobro funkcioniraju.
Podatkovno inženjerstvo (Data Engineering) omogućuje izgradnju pouzdanih podatkovnih temelja za analitiku, AI i upravljanje podacima. Podaci spremni za AI trebaju biti objedinjeni, kontekstualizirani, aktualni, provjereni, sljedivi i višekratno upotrebljivi.BE-terna vam pomaže izgraditi takve podatkovne temelje kroz upravljane podatkovne proizvode kako bi analitika, AI agenti i poslovni timovi koristili isti pouzdani izvor podataka.
U složenim i heterogenim IT okruženjima povezujemo sustave koji već dobro funkcioniraju – Microsoft Dynamics 365, SAP, Infor, baze podataka, SaaS platforme, mainframe sustave, datoteke i tokove događaja.
Zatim oblikujemo skalabilne podatkovne arhitekture koristeći otvorene lakehouse i medallion obrasce te platforme kao što su Qlik Talend Cloud, Qlik Open Lakehouse i Microsoft Fabric.
Rezultat su pouzdani podatkovni temelji koji omogućuju kvalitetnije odlučivanje, stvaraju preduvjete za sigurniju primjenu AI-ja i zadržavaju fleksibilnost pri budućem odabiru tehnologija.
Prije nego što podaci mogu podržavati analitiku ili AI, potrebno ih je povezati. BE-terna integrira podatke iz sustava SAP, Microsoft Dynamics 365, Infor M3, Oracle, SQL Server i Salesforce te SaaS platformi, datoteka, mainframe sustava i tokova događaja. Batch integraciju koristimo kada je dovoljna, a obradu podataka u stvarnom vremenu kada poslovni procesi ovise o aktualnim informacijama.
Što omogućujemo:
Moderna lakehouse arhitektura kombinira fleksibilnost data lakea s pouzdanošću data warehousea. BE-terna oblikuje arhitekturu prilagođenu vašim slučajevima primjene, strategiji platforme i zahtjevima upravljanja podacima.
Brzi podatkovni tokovi ne stvaraju vrijednost ako isporučuju nepouzdane podatke. BE-terna ugrađuje kvalitetu, sljedivost i nadzor podataka izravno u podatkovne tokove te omogućuje jedinstveno definiranje KPI-jeva kroz zajednički semantički sloj.
AI agenti mogu stvarati vrijednost samo ako imaju pristup odgovarajućim, pouzdanim i upravljanim podacima. BE-terna povezuje podatkovne proizvode s AI platformama kao što su Azure AI Foundry, Microsoft Copilot, Amazon Bedrock, Microsoft Fabric i Qlik Cloud.
Modernizacija BI-ja najučinkovitija je kada se provodi postupno. BE-terna vam pomaže prijeći sa zastarjelih BI okruženja na platforme kao što su Qlik Cloud i Microsoft Fabric, uz nastavak korištenja postojećih izvještaja tijekom migracije.
Ne mora svaki projekt podatkovnog inženjerstva početi od nule. BE-terna Data Accelerators nude unaprijed konfigurirane podatkovne tokove, modele i podatkovne proizvode za česte ERP i analitičke slučajeve primjene.
Analiziramo vaše sustave, podatkovne tokove, izvještaje, poslovnu logiku, slučajeve primjene i nedostatke u upravljanju podacima. Na temelju toga definiramo backlog i jasnu ciljnu arhitekturu za poslovne i IT timove.
Tipično trajanje: 2 do 4 tjedna
Oblikujemo ciljane podatkovne temelje oko najvažnijih slučajeva primjene i provjeravamo ih kroz fokusirani pilot-projekt, primjerice prvi podatkovni proizvod, podatkovni tok u stvarnom vremenu ili ekstrakciju podataka iz SAP-a.
Tipično trajanje: 3 do 6 tjedana
Izgrađujemo nove podatkovne temelje dok postojeći izvještaji i procesi nastavljaju funkcionirati. Podatkovni proizvodi i tokovi uvode se postupno, čime se njihova vrijednost potvrđuje prije šire implementacije.
Tipično trajanje: 3 do12 mjeseci, ovisno o opsegu
Nakon što se potvrdi pouzdanost novih podatkovnih temelja, pružamo podršku pri prijelazu, usvajanju rješenja i dugoročnom radu. Edukacija i Managed Services pomažu vašim timovima preuzeti upravljanje, održavanje i daljnji razvoj platforme nakon puštanja u produkciju.
Trajanje: kontinuirano nakon puštanja u produkciju
Mnoge konzultantske tvrtke pokrivaju samo jedan dio podatkovnog putovanja. BE-terna povezuje poznavanje poslovnih procesa, podatkovno inženjerstvo i spremnost za AI u jedinstven pristup.Pomažemo organizacijama prijeći put od strategije i dizajna arhitekture do konfiguracije alata, usvajanja rješenja i kontinuiranog unaprjeđenja.
Od optimizacije naručivanja u maloprodaji do planiranja proizvodnje i automatizacije računovodstva: primjeri iz prakse pokazuju gdje umjetna inteligencija donosi mjerljiv poslovni učinak.
Podatkovno inženjerstvo obuhvaća povezivanje, integraciju, transformaciju i strukturiranje podataka kako bi bili pouzdani i dostupni za analitiku, izvještavanje i AI. Cilj je izgraditi podatkovne temelje koje različiti timovi i sustavi mogu sigurno i dosljedno koristiti.
Ne, i to je namjerno. Gradimo podatkovne temelje koji su agentima i modelima potrebni za pružanje pouzdanih odgovora te ih povezujemo s vašom AI platformom putem MCP servera, vektorskih baza podataka i kontroliranog API pristupa.
Samo okruženje za izvršavanje AI agenata – bilo da je riječ o Azure AI Foundryju, Amazon Bedrocku ili drugoj platformi – nadograđuje se na podatkovne temelje koje isporučujemo. Tako zadržavate slobodu izbora platforme i ne ovisite o jednom dobavljaču. Prema potrebi možemo pomoći i u definiranju vještina AI agenata te pružiti industrijsku ekspertizu povezanu s podatkovnim slojem.
Tradicionalni data warehouse prvenstveno je osmišljen za strukturirane podatke i statičko izvještavanje. Unaprijed definira strukturu podataka, učitava ih u batch obradama i učinkovito podržava standardizirane nadzorne ploče.
Podaci spremni za AI zahtijevaju više. Potreban im je kontekst za nestrukturirani sadržaj uz strukturirane tablice, zajedničko poslovno značenje podataka u različitim sustavima, gotovo trenutačna dostupnost te mogućnost korištenja u obliku višekratno upotrebljivih podatkovnih proizvoda umjesto jednokratnih ekstrakata.
Većina postojećih data warehouse sustava može biti dio takvih podatkovnih temelja, ali ih rijetko može samostalno osigurati.
Lakehouse kombinira fleksibilnost data lakea s pouzdanošću data warehousea. Podaci se mogu ekonomično pohranjivati u cloud objektnoj pohrani, dok otvoreni tablični formati omogućuju strukturu, metapodatke, ažuriranja, brisanje podataka, upravljanje podacima i pouzdan pristup.
To organizacijama omogućuje brzo prikupljanje sirovih podataka, njihovu postupnu obradu i stvaranje pouzdanih podatkovnih proizvoda za izvještavanje, analitiku, AI i RAG slučajeve primjene.
U usporedbi s pristupom koji se temelji isključivo na tradicionalnom data warehouseu, lakehouse može smanjiti nepotrebno premještanje podataka i troškove njihova učitavanja kako količina podataka raste.
Qlik Open Lakehouse upravljano je lakehouse rješenje izgrađeno na otvorenom tabličnom formatu Apache Iceberg. Objedinjuje unos podataka, optimizaciju, upravljanje podacima i sljedivost na jednoj platformi, omogućujući korisnicima prednosti lakehouse arhitekture bez potrebe da sami upravljaju infrastrukturom.
Važan je upravo njegov „open” pristup. Budući da je Iceberg otvoreni standard, iste podatke mogu paralelno koristiti različiti query enginei, uključujući Snowflake, Databricks i Spark. Time zadržavate neovisnost o pojedinačnom engineu, uz prednosti potpuno upravljanog okruženja.
Upravo takvu ovisnost nastojimo izbjeći. Prednost dajemo otvorenim tabličnim formatima kao što je Apache Iceberg jer omogućuju da različiti query enginei čitaju iste podatke bez njihova dupliciranja. Ako krenete s jednim cloud data warehouseom, a poslije ga želite zamijeniti, promjena se prvenstveno odnosi na konfiguraciju, a ne na ponovno stvaranje svih podatkovnih tokova.
Qlik Talend Cloud primjenjuje ovaj princip kroz Iceberg. Microsoft Fabric podatke pohranjuje u Delta formatu na OneLakeu, koji je otvoren, ali je okolna platforma pod Microsoftovim upravljanjem. Prelazak s Fabrica stoga je moguć, ali zahtijeva više od jednostavne zamjene query enginea.
Pri projektiranju arhitekture uzimamo u obzir obje mogućnosti kako biste unaprijed znali što određeni tehnološki odabir znači za vašu buduću fleksibilnost.
Da. Koristimo obrazac izlazne veze (outbound connection): siguran gateway instaliran unutar vaše mreže uspostavlja izlaznu vezu prema integracijskoj platformi, umjesto da platforma pristupa vašoj mreži izvana.
Nije potrebno otvarati dolazne portove niti uvoditi iznimke u vatrozidu. Osjetljiva polja mogu se maskirati ili pseudonimizirati unutar samog podatkovnog toka, čime se zahtjevi usklađenosti primjenjuju već na izvoru. On-premises sustavi pritom mogu ostati u vašem lokalnom okruženju koliko god je to potrebno.
Koristimo Change Data Capture (CDC) temeljen na zapisima transakcijskog dnevnika. Umjesto izravnog slanja upita izvornoj bazi podataka, čitamo transakcijski dnevnik koji baza ionako kontinuirano zapisuje.
Promjene se kontinuirano prenose u ciljni sustav uz minimalno dodatno opterećenje izvora i bez čekanja na sljedeći batch ciklus. Na taj način možemo omogućiti replikaciju podataka gotovo u stvarnom vremenu iz sustava kao što su SAP, Oracle, SQL Server, mainframe sustavi i drugi transakcijski sustavi, bez značajnog utjecaja na njihov operativni rad.
Regulatorni zahtjevi utječu na način na koji se podaci kreću kroz podatkovne tokove i na način na koji im AI sustavi pristupaju.
Za potrebe GDPR-a, osjetljiva polja mogu se maskirati ili pseudonimizirati unutar samog podatkovnog toka, uz praćenje njihove upotrebe kroz sljedivost podataka.
Za EU AI Act, podaci za treniranje i ulazni podaci koje koriste AI sustavi zahtijevaju sljedivost i kontrole kvalitete. Oba elementa ugrađujemo u podatkovne tokove.
Kod DORA-e, posebno u financijskim uslugama, pouzdani podatkovni tokovi dio su operativne otpornosti, a ne odvojena aktivnost.
Pritom surađujemo s vašim timovima zaduženima za usklađenost i upravljanje podacima, dok se upravljanje na razini programa oslanja na naš pristup Data Governance.
