Integreer alle systemen in één uniform platform
Visuele workflow-bouwer voor geautomatiseerde informatieverwerking.
Haal inzichten uit voorheen onzichtbare gegevens.
Chat met informatie die verborgen zit in tekst, pdf's en afbeeldingen binnen uw organisatie.
Mako Architectuur
MAKO staat voor Modular Analytics & Knowledge Orchestration. Het is een modulaire, cloud-native verzameling van systemen die is gebouwd op gevestigde open-source technologie. MAKO is ontworpen met een focus op performance, schaalbaarheid en betrouwbaarheid en biedt middelgrote bedrijven toegang tot dezelfde geavanceerde functionaliteit als de grootste spelers.
Met MAKO hebt u altijd de meest actuele inzichten binnen handbereik, waardoor u sneller, slimmer en met meer vertrouwen beslissingen neemt.
De kern van het platform dat al uw systemen in realtime met elkaar verbindt. MAKO is gebouwd op gevestigde open-source technologie, cloud-native en veilig, en lost de grootste uitdagingen op het gebied van data op: het verplaatsen, analyseren en automatiseren van data, tot en met AI-integratie.
Zie wat echt belangrijk is. Zijn uw gegevens verspreid over allerlei systemen? MAKO doorbreekt datasilo's en brengt alles samen in één betrouwbaar datawarehouse. U krijgt 360 graden inzicht in al uw gegevens, duidelijk, up-to-date en bruikbaar.
Ons platform is geoptimaliseerd voor krachtige analyses, rapportages en dashboards.
Met Automate automatiseert u complexe processen één keer. Minder handwerk, minder fouten, meer tijd voor groei en innovatie. Onze gebruiksvriendelijke workflowtool maakt het eenvoudig om datagestuurde taken te automatiseren, onafhankelijk van IT. Dankzij uitgebreide monitoring behoudt u altijd het overzicht en de controle.
De AI-module tilt uw data-analyse naar een hoger niveau met Large Language Models en Computer Vision en een geïntegreerde Chat-interface. Zo kunt u letterlijk met uw data praten. Vraag in gewone taal naar cijfers, trends of verbanden, en krijg direct begrijpelijke antwoorden.
MAKO Platform
MAKO Platform is de kern van het platform. Een op containers gebaseerd systeem dat in elke cloud- of on-premise-omgeving kan worden geïmplementeerd. We kunnen hybride systemen, zoals cloud SaaS en on-premise sqlservers, integreren in MAKO.
Het dlt- integratieframework maakt gebruik van Python en verplaatst onze gegevens van het transactionele systeem naar het datawarehouse.
Mako Insights
In de modelleringsfase definiëren we de datastructuur van uw systeem. We gebruiken technieken zoals ‘dimensional modelling’ om de data te modelleren in een vorm waaruit we de benodigde inzichten kunnen afleiden.
Elk model heeft een duidelijke definitie, datatests en is geschreven in Python of SQL. Een datatest kan bijvoorbeeld zijn: “Is het veld ‘naam’ correct ingevuld?”
MAKO Insights
Ons datawarehouse vormt het hart van de insights-module. Alle gegevens komen terecht in het warehouse. Zoals u kunt zien, hebben we aan de linkerkant verschillende schema's, elk met hun eigen tabellen.
Mako Insights
Een dashboard dat verbinding maakt met het datawarehouse, waar we de verandering van onze statistieken en KPI's in de loop van de tijd kunnen zien. Dit is een klassiek monitoringdashboard.
MAKO Insights
We kunnen gegevensbeveiliging heel gedetailleerd definiëren. Stel u voor dat u een Excel-sheet heeft. We kunnen elke gebruiker een andere combinatie van dezelfde gegevens geven. Dit betekent dat uw manager bijvoorbeeld financiële cijfers kan zien, terwijl de teamleider alleen gegevens kan zien die betrekking hebben op zijn team en bijvoorbeeld geen financiële gegevens.
Mako Insights
Als uw organisatie technisch onderlegd is, kunnen we ook speciale Python-ontwikkelomgevingen creëren die met behulp van beveiligde inloggegevens verbinding maken met de gegevens waarover u beschikt. In het voorbeeld gebruiken we het Prophet-model van Facebook om onze dagelijkse ijsverkoop voor het komende jaar te voorspellen. Deze gegevens zijn beschikbaar in het magazijn voor verder gebruik.
MAKO Automations
Onze automations-module is een click-and-drag-oplossing om gegevens in de vorm van berichten tussen systemen uit te wisselen. Hierdoor kunnen organisaties actie ondernemen op basis van elk gegevenselement dat door hun tools wordt aangemaakt. We halen bijvoorbeeld al onze nieuwe klanten uit een bepaald systeem en sturen hen een welkomstmail.
In het tweede voorbeeld verrijken we de gegevens in ons interne CRM-systeem door ChatGPT te vragen wat het weet over een bedrijf. Na het antwoord van ChatGPT slaan we de informatie op in ons transactionele systeem.
Laten we een korte sessie inplannen om uw doelstellingen te bespreken en te bekijken hoe wij u daarbij kunnen helpen.
Copyright ©Understanding Data 2024
