Legg igjen kontaktinformasjonen din, så sender vi deg oversikten vår på e-post
Jeg samtykker til behandling av mine personopplysninger for å sende personlig tilpasset markedsmateriell i samsvar med Personvernerklæringen. Ved å bekrefte innsendingen godtar du å motta markedsmateriell.
Takk skal du ha!

Skjemaet er sendt inn.
Du finner mer informasjon i innboksen din.

Finans Data og AI Biovitenskap
Om oss
Tjenester
Teknologier
Bransjer
Portefølje
Lei oss Lei oss
Kontakt oss Kontakt oss
NB
Innowise er et internasjonalt fullsyklus programvareutviklingsselskap grunnlagt i 2007. Vi er et team av IT-fagfolk som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.
Hvordan vi jobber Kvalitetsstyring Samfunnsansvar Blogg
Tilbakemeldinger Teknologipartnere Sertifiseringer Arrangementer Nyhetsrom
Fullsyklus programvareutviklingstjenester
IT-rådgivning og veiledning Nettutvikling Mobilutvikling Innebygd programvareutvikling Tilpasset programvareutvikling MVP-utvikling Skyutvikling ERP-utvikling Mainframe-støtte Modernisering av eldre systemer
UI/UX-design 3D-design Programvaretesting og QA Sikkerhetstesting Databaseadministrasjon DevOps DevSecOps Nettverk Utvidelse av IT-personell Dedikert team
Implementering av avanserte teknologier
Big Data Datahåndtering Dataanalyse Data engineering Datavisualisering Business intelligence Maskinlæring Kunstig intelligens Datavitenskap Bærekraft og ESG
 
Digital transformasjon Automatisering av forretningsprosesser Roboterprosessautomatisering Cybersikkerhet Tingenes internett Blockchain NFT Metaverse AR& VR
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Rust C/C++
 
Node.js Unity Ruby Golang Unreal Engine Cobol
Mobil
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI
 
Swift Kotlin
Sky
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Finans Bankvirksomhet Handel Forsikring e-handel Detaljhandel
Helsevesen Farmasi Utdanning Telekommunikasjon Medier og underholdning
Bedrift Produksjon Bilindustri Logistikk Transport Markedsføring Annonsering
Offentlig sektor Energi og forsyning Olje og gass Bygg og anlegg Eiendom Landbruk Reise
Casestudier
Bankvirksomhet Finans Helsevesen Legemidler
e-handel Detaljhandel Produksjon Bedrift
Våre plattformer
Søkersporingssystem (ATS) HRM-system Læringsstyringssystem (LMS) Booking av arbeidsplass
Lei dedikerte utviklere
Utvidelse av IT-personell Dedikerte team Offshore-utviklere
Lei webutviklere
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack
.NET Java PHP Python Golang Cobol
Lei mobilutviklere
iOS Android Kotlin React Native Swift
Lei andre ingeniører
AI Sky AWS Azure DevOps QA
Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
Finans Data og AI Biovitenskap
Om oss
Tjenester
Teknologier
Bransjer
Portefølje
Lei oss
Kontakt oss
nb Norsk

Velg språk

Om oss
Innowise er et internasjonalt fullsyklus programvareutviklingsselskap grunnlagt i 2007. Vi er et team av IT-fagfolk som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.
Hvordan vi jobber Kvalitetsstyring Samfunnsansvar Blogg Tilbakemeldinger Teknologipartnere Sertifiseringer Arrangementer Nyhetsrom
Tjenester
Alle tjenester
Fullsyklus programvareutviklingstjenester
IT-rådgivning og veiledning Nettutvikling Mobilutvikling Innebygd programvareutvikling Tilpasset programvareutvikling MVP-utvikling Skyutvikling ERP-utvikling Mainframe-støtte Modernisering av eldre systemer
UI/UX-design 3D-design Programvaretesting og QA Sikkerhetstesting Databaseadministrasjon DevOps DevSecOps Nettverk Utvidelse av IT-personell Dedikert team
Implementering av avanserte teknologier
Big Data Datahåndtering Dataanalyse Data engineering Datavisualisering Business intelligence Maskinlæring Kunstig intelligens Datavitenskap Bærekraft og ESG
Digital transformasjon Automatisering av forretningsprosesser Roboterprosessautomatisering Cybersikkerhet Tingenes internett Blockchain NFT Metaverse
AR &VR
Teknologier
Alle teknologier
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Node.js Unity Ruby Golang Rust C/C++ Unreal Engine Cobol
Mobil
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI Kotlin Swift
Sky
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Bransjer
Alle bransjer
Finans Bankvirksomhet Handel Forsikring e-handel Detaljhandel
Helsevesen Farmasi Utdanning Telekommunikasjon Medier og underholdning
Bedrift Produksjon Bilindustri Logistikk Transport Markedsføring Annonsering
Offentlig sektor Energi og forsyning Olje og gass Bygg og anlegg Eiendom Landbruk Reise
Portefølje
Casestudier
Bankvirksomhet Finans Helsevesen Legemidler
e-handel Detaljhandel Produksjon Bedrift
Våre plattformer
Søkersporingssystem (ATS) HRM-system Læringsstyringssystem (LMS) Booking av arbeidsplass
Lei oss
Lei dedikerte utviklere
Utvidelse av IT-personell Dedikerte team Offshore-utviklere
Lei webutviklere
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack .NET Java PHP Python Golang Cobol
Lei mobilutviklere
iOS Android Kotlin React Native Swift
Lei andre ingeniører
AI Sky AWS Azure DevOps QA Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath

Palantir Technologies: transformerer bedriftsanalyse med AI

10. april 2026 15 minutters lesning
Summarize article with AI

Viktige læringspunkter

  • Palantir-teknologierforener bedriftens datasiloer gjennom en todelt arkitektur der et dataintegrasjonslag konsoliderer frakoblede kilder, og en semantisk ontologi ligger på toppen for å modellere reelle forretningsobjekter.
  • Med Artificial Intelligence Platform (AIP) kan du trygt orkestrere offentlige LLM-er, VLM-er og tilpassede interne modeller direkte over dine proprietære data i et strengt regulert miljø som minimerer sensitive lekkasjer.
  • Sømløs implementering av denne komplekse leverandørprogramvaren krever hardcore datateknikk og manuell mapping av råtabeller, slik at AI faktisk forstår de virkelige forretningsprosessene dine.
  • The system’s predictive analytics translates business‑level insights into concrete API actions in real time, such as rebuilding logistics flows or preventing heavy equipment breakdowns.

Når jeg går inn i et nytt bedriftsprosjekt, er konfliktpunktet ofte det samme: Store selskaper drukner desperat i sin egen gamle sump og terabytevis av ustrukturerte data.

Alt dette informasjonskaoset er spredt utover dusinvis av klønete ERP-systemer, rå datasjøer og eldgammel infrastruktur. På grunn av dette tekniske kaoset lider virksomheten uunngåelig under fragmenterte data, treg beslutningstaking og utrolig innfløkte, komplekse arbeidsflyter.

På den annen side så jeg at problemet for selskaper kanskje ikke er mangel på programvare, ettersom de allerede har investert millioner av dollar i IT. De har kanskje skylagring, kraftige ERP-systemer fra de beste leverandørene og massevis av kostbar analyseprogramvare, men problemet gjenstår: Hele dette tunge IT-landskapet opererer fortsatt i rigide datasiloer.

Kostnadene ved disse frakoblede systemene er enorme, fordi silerte og fragmenterte data kan tappe en bedrift for opptil30% av selskapets årlige inntekter. En annen studie viser at bedrifter i gjennomsnitt blør$5 millioner kroner hvert år, med7% rapporterer tap på $25 millionereller mer presist fordi de har havnet i en blindgate av døve datasiloer og dårlige integrasjoner.

Kunstig intelligens kan tette dette gapet, men bare hvis den har det rette grunnlaget. Hvis du trenger en grundigOversikt over Palantir-teknologier from a practitioner, I’ll say it like it is: this is a harsh backend engine that drags a business out of chaos.

Let’s break down exactly how this engine works from the inside and why it forces legacy infrastructure to produce accurate predictions in real time.

Hva er Palantir?

Under oppstartssamtalene spør CTO-er hos kunder meg regelmessig hvorfor de skal investere i enda et system i tillegg til de de allerede har. Jeg skjønner det, og jeg advarer teamene mot å behandle denne programvaren som bare nok et BI-dashbord eller en grunnleggende ML-sandkasse.

I virkeligheten implementerer vi en grunnleggende, operativsystemlignende infrastruktur som samler data, modeller og arbeidsflyter i ett enkelt lag. Dette laget driver styrte dataprogrammer, automatisert beslutningstaking og operative handlinger i sanntid på tvers av alle forretningsenheter.

Over the last few years, the vendor’s engineers made a killer architectural pivot to create the perfect environment for orchestrating generative AI. They give you the ability to use the brains of modern language models while retaining paranoid kontroll (men på en god måte)over nøyaktig hva disse modellene kan berøre i de lukkede databasene dine.

Plattformen henter en enorm mengde rådata fra bedriftens perimeter, som logger, telemetri og transaksjoner, og tvinger AI til å jobbe innenfor et strengt regulert miljø. Fordi intelligensen kjører både på det underliggende rådatalaget og rett på toppen av ontologien, får du enorm fleksibilitet. Du kan utføre ML-knusing på lavt nivå på rådatasett, og deretter bruke forretningsorientert resonnering på høyt nivå over virkelige objekter for å etablere en enkelt pålitelig sannhetskilde.

Er du redd for å la kunstig intelligens røre databasene dine? Lås den inne i et styrt operativsystem.

Sikker AI

Hva er Palantir-teknologi?

Slik jeg ser det, hviler plattformen på fire forskjellige søyler: datainntak og pipeline-infrastruktur, en semantisk ontologi som ligger på toppen av den, prediktiv analyse og automatisering av arbeidsflyten. Å koble alt dette til ditt nåværende IT-oppsett er en enorm oppgave som krever hardcore datateknikk og tilpassede koblinger.Gevinsten av disse implementeringene er imidlertid svimlende. AI-verktøy og prediktiv automatiseringdrep driftsstans med 40%,men du må absolutt integrere dem riktig, ellers forblir tallet null.Let’s look at what fuels this magic.

Dataintegrasjon

Vi begynner med å ta for oss hvordan du tar inn data og setter opp pipeline-infrastruktur. Før vi i det hele tatt kommer inn på AI, må Foundry koble seg til de svært fragmenterte ERP-ressursene dine, SQL- og NoSQL-databaser, datasjøer, IoT-strømmer i sanntid, dokumentlagre og eksterne API-er.

Vi tar alle disse ulike informasjonskildene og kombinerer dem i ett enkelt, styrt miljø. Slik jeg beskriver det, bygger vi i hovedsak de store rørene som støtter det overordnede systemet.

Den semantiske ontologien

Når integrasjonslaget er stabilt, bygger vi ontologien på toppen av det. Dette er det semantiske og operasjonelle laget som tar datasettene som er produsert nedenfor, og tilordner dem til de virkelige enhetene og prosessene de representerer.

Vi har å gjøre med to forskjellige dimensjoner her.

Den første kategorien av data omtales somsemantiske elementer: objects, properties, and links. These are the nouns and represent the main components of your business: e.g., your factory’s production line, delivery vehicle, customer orders, raw material batches, staff, etc. Each object type is backed by datasets from the integration layer and carries properties that come from structured data, streaming feeds, model outputs, or any combination of the three.

For det andre finnes detkinetiske elementersom omfatter handlinger, funksjoner og dynamisk sikkerhet, som er verbene som faktisk kan skje gjennom ontologien. En handling oppdaterer tilstanden til et objekt, utløser et eksternt API-kall eller sender en beslutning tilbake til et nedstrøms system. Dynamisk sikkerhet kontrollerer hvem som kan se og gjøre hva innenfor de strenge parameterne til et gitt objekt.

AI blir sluppet løs spesifikt på disse koblede objektene, slik at den forstår den faktiske konteksten til virksomheten din i stedet for bare å analysere døde SQL-kolonner.

Prediktiv analyse

Denne delen av motoren går gjennom enorme mengder historiske logger og genererer nøyaktige prognoser i sanntid, slik at virksomhetene endelig kan begynne å spille offensivt i stedet for bare å slukke branner i etterkant.

Innebygde ML-modeller skanner kontinuerlig telemetri og fremhever systemets fremtidige tilstand. Du vil for eksempel bli varslet på forhånd om når en bestemt produksjonstransportør eller pumpe vil svikte, eller når delene på et lager er i ferd med å bli utsolgt.

Naturally, any ML model will always have probabilistic outputs. Well, at least that’s what we have these days. The algorithm simply drops powerful actionable insights that your crew has to pick up and turn into real moves, and let’s be honest, predictions are absolutely useless numbers on a screen if they don’t lead to concrete actions.

Automatisering av arbeidsflyten i bedriften

Det er akkurat her de rå analysene forvandles til aggressiv forretningsvirksomhet. Systemet begynner å iverksette tiltak som snur situasjonen på hodet, med liten eller ingen menneskelig inngripen.

Plattformen mottar for eksempel data fra IoT-sensorer som indikerer at en lastebil er strandet under transport og sannsynligvis ikke vil overholde en hard SLA. Plattformen utsteder et rødt varsel, og den sender også en API-utløser direkte til ERP-systemet.

The ultimate goal is to remove as much of the human factor from the routine decision-making process as possible. The system can automatically push a command into the client’s SAP, instantly reroute the logistics, and send the cargo to a backup warehouse.

Er du lei av at den gamle tekniske dyrehagen din taper inntekter? Samkjør datarørledningene dine.

Samle data

Palantir-produkter og -plattformer

Palantir-økosystemet er smart delt inn i spesialiserte moduler som vi kirurgisk implementerer for å løse spesifikke forretningsproblemer. Du trenger ikke å kjøpe allePalantir-programvare at once. Start small, prove the value, then scale up. We build the architecture like Lego blocks, where each piece snaps into the next without breaking what’s already in place.

Let’s start with the historical foundation and smoothly move to the absolute enterprise hits.

Gotham

Dette beistet av et produkt ble opprinnelig bygget for etterretningsbyråer og den offentlige sektoren. Jeg nevner det bare for å understreke én ting: Den paranoide, militære sikkerheten som ligger til grunn for hele denne plattformen, startet her. Gotham ble utviklet for å håndtere ekstremt klassifisert informasjon.

Selv om standardene for dataisolering er i en helt annen liga enn tradisjonelle verktøy, har leverandøren definitivt mye bedre egnede alternativer for bedriftens daglige behov.

Foundry

Basert på min egen tid medPalantir-teknologier, I know that Foundry is definitely the B2B segment’s main backend brain. It also functions as an extremely powerful sandbox for our data engineers to work with your analysts so that they can demolish data silos, create a custom ontology, and connect raw logic from enterprise systems to real-time data flows. 

Jeg vil gjerne minne alle involverte parter om at AIP-tjenestene er integrert i alle nivåer av Foundry. Med andre ord har alle ingeniører i alle team nå sømløs tilgang til AIP-tjenestene og hele datapipelinen.

For å kunne distribuere oppdateringer trygt i et så stort miljø uten å forstyrre produksjonen, bruker vi den neste modulen.

Apollo

Apollo fungerer som en CI/CD-løsning for DevOps-ingeniører og bidrar til å redusere komplikasjoner knyttet til serverinfrastruktur. Alle de tre plattformene, inkludert Gotham, Foundry og AIP, bruker Apollo direkte, noe som betyr at du ikke trenger å være avhengig av en enhjørningsspesialist for å oppgradere produktet.

Apollo automatiserer sikker distribusjon av ML-modeller til AWS og Azure-skyen, samt til fysiske servere og edge-enheter som befinner seg på gulvet i produksjonsanlegg. Alle tre distribusjonsmetodene skjer samtidig, uten manuell inngripen på noe tidspunkt i prosessen.

Plattform for kunstig intelligens

Å dumpe kommersielle hemmeligheter i offentlige ChatGPT og andre AI-botsystemer uten særlig omtanke skaper mye frykt fra et sikkerhetssynspunkt, og jeg skjønner godt hvorfor det er sant. Vi kobler opp AIP-modulen for å kurere den massive frykten for å lekke data til nettet på en elegant måte.

AIP tar kraftige offentlige LLM-er (f.eks. GPT eller Claude) og orkestrerer dem trygt direkte over bedriftens ontologi, samtidig som all AI-aktivitet holdes innenfor en lukket perimeter. Dermed fungerer AI som en svært intelligent og sikker gateway som gir deg tilgang til komplekse beregninger ved hjelp av vanlig menneskespråk, uten at bedriftens forretningshemmeligheter blir eksponert for offentligheten.

Rubix

Rubix er ryggraden i alt som finnes i Palantir, og Gotham, Foundry og AIP er alle avhengig av det. Det selges ikke separat fra noen av disse produktene, men fungerer som den interne kjøringsmotoren som driver hele Palantir-produktsuiten. Det er umulig å holde Palantir-økosystemet sammen uten den.

Rubix utgjør den grunnleggende infrastrukturen som gir plattformen den enorme konsistensen i utførelsen på tvers av helt ulike distribusjonsmiljøer (teknisk sett vil jeg kalle det et infrastruktursubstrat). Basert på de omfattende backend-funksjonene bidrar den også til å redusere kompleksiteten i backend, noe som muliggjør sømløs og sikker distribusjon av hovedplattformene på en av følgende: AWS, Azure eller lokalt.

What I regard to be most significant about Rubix is that it is baked into the platform rather than bolted on top, so there’s no gap between what the policy says and what the system actually enforces.

Bruk av Palantir i den virkelige verden

If you ask what Palantir does in practice, I would describe Palantir’s architecture as very flexible and capable of processing an enormous amount of different types of data, from worldwide banking transactions to very complex supply chains to various medical protocols.

Now let’s examine some real-life examples.

Bankvirksomhet og AML

Palantir-plattformen kan identifisere skjulte, flerlagede nettverk for bekjempelse av hvitvasking av penger (AML) og gjøre det betydelig enklere og raskere for analytikere å utføre KYC. Maskinmodeller går gjennom globale finansstrømmer i sanntid, flagger avvik og setter disse avvikene i en triagekø slik at compliance-teamet kan undersøke dem og eventuelt iverksette tiltak før tilsynsmyndighetene kommer på besøk. Og tro meg, i bankverdenen banker de alltid på til slutt.

Energy & predictive maintenance

Forutseende vedlikehold er en absolutt gullgruve som gir vanvittig god avkastning. Systemet kan forutse slitasje på utstyr lenge før det oppstår en reell feil ved hjelp av telemetridata fra IoT-sensorer plassert på oljerigger til havs eller flymotorer. Ved hjelp av prediktivt vedlikehold kan bedrifter planlegge utskifting/reparasjon av kritiske komponenter for å unngå uplanlagte, katastrofale driftsstanser som kan føre til betydelige tap.

Helse

I denne nisjen fokuserer vi på å optimalisere den interne forsyningskjeden ved å sette systemet i stand til å allokere kritiske ressurser med matematisk presisjon. I større sykehussystemer sporer systemet for eksempel alle viktige medisinbeholdninger og bemanningsnivåer, i tillegg til tilgjengelig sengekapasitet, slik at klinikken fungerer så smidig som mulig, som en finjustert maskin.

Logistics & supply chain

Massive logistics hubs gain the ability to see their supply chains from a bird’s-eye view. If there is a storm in the sea or if there is a staff strike at a port, the dispatcher will get an alert right away to take action and resolve the problem.

Systemet beregner de alternative rutene automatisk og oppdaterer ERP-systemet med en gang. Disponentene kan bruke disse dataene til å omdirigere gigantiske containerskip i sanntid, og dermed spare hundrevis av millioner av dollar i kontrakter som ellers ville ha gått i vasken.

Krasjer utstyret ditt og koster penger? Forutse maskinvarefeil på forhånd.

Stopp nedetid

Etiske hensyn og personvernhensyn

Informasjonssikkerhetssjefer på kundesiden heiser ofte alvorlige røde flagg bare ved tanken på å innføre generativ AI. De uttrykker sterk bekymring for lekkasjer av immaterielle rettigheter, og jeg kan ærlig talt ikke klandre dem.

But if you look closely at the base infrastructure level, you’ll see a Zero Trust paradigm. This architecture was originally designed to eliminate corporate fears of multimillion-dollar regulatory fines. 

Let’s break down exactly how your brand secrets are protected.

Personvern

På det dypeste infrastrukturnivået er hele datarekken sterkt kryptert i hvile og under transport, og systemet er bygget med streng dataisolasjon som grunnlinje. I de fleste distribusjonskonfigurasjoner jobber selv integratorer som oss med anonymiserte datadumper i stedet for rå produksjonsdatabaser. De nøyaktige tilgangsmønstrene avhenger uansett alltid av styringsoppsettet, rettighetsmodellen og hvordan miljøet er distribuert. Dessuten krever enhver handling eksplisitt systemgodkjenning fra sikkerhetsteamet.

Enterprise data governance & security

The platform’s granular security model goes way beyond a single killer feature. The system enforces dynamic data masking, strict object-level permissions, purpose-based access control (PBAC), and more. 

I tillegg til å sjekke brukernes stillingstittel, verifiserer styringsmotoren den nøyaktige forretningskonteksten bakWHYen ansatt trenger et spesifikt datautsnitt i utgangspunktet. Generative AI følger disse strenge retningslinjene fullt ut, og vil aldri utlevere finansielle rapporter til en vanlig selger fordi det ikke finnes noen verifisert forretningskontekst for en slik forespørsel.

Compliance & security

The platform provides powerful technical tools out of the box for deep auditing of every user step and AI response. You will easily close out questions regarding GDPR in Europe, CCPA in the US, HIPAA in healthcare, and a wide range of similar strict compliance obligations. The software doesn’t negate the rules of social engineering, but it will hand you a flawless, bulletproof baseline of logs for any regulator.

Hvorfor bedrifter velger Palantir med Innowise

En MIT-rapport omtalt av Fortune bekrefter at95% av generative AI-piloteri store bedrifter mislykkes aktivt. Uten de rette ingeniørene til å drivePalantir-integrering, vil denne programvaren for alltid forbli bare et veldig dyrt og ubrukelig leketøy i bunken din.

I tillegg til vår dype tekniske ekspertise med Palantir, har vi en enorm global leveransekapasitet. Det er nettopp derfor store bedrifter stoler på Innowise i forbindelse med sine digitale transformasjoner:

  • Vi har 20 kontorer over hele verden for å kunne tilby en bunnsolid og sikker infrastruktur for prosjektene dine.
  • Vi har en massiv 93% tilbakevendende kundefrekvens, slik at bedrifter faktisk stoler på oss igjen og igjen etter den første vellykkede distribusjonen.
  • 85% av utviklerne våre er ingeniører på mellom- og seniornivå, noe som i stor grad reduserer feil på juniornivå i kodebasen din.
  • Vi har mer enn 100 tekniske konsulenter om bord for å veilede bedriftsarkitekturen din fra dag én.
  • Innowise ansetter kun de 5% beste ingeniørtalentene på markedet.
  • Ledelsesstrukturen vår gjør det mulig for oss å starte opp ingeniørgrupper på bare 1-2 uker.
  • Vi dekker arbeidsdager på opptil 24 timer for å fremskynde leveringstidene dine.

That covers our global delivery scale and the business foundation we bring to every project. Now let’s zoom in on the actual Palantir technical stack.

Sertifiserte ingeniører

Teamet vårt består av høyt spesialiserte dataingeniører, tekniske ledere og arkitekter som innehar alle tre offisiellePalantir Foundry-sertifiseringer, De har kunnskap om hvordan man implementerer tunge skyinfrastrukturer.

We deeply understand the internal logic of vendor solutions and don’t try to learn the basics on the client’s dime. We deliver expert Palantir-tjenester by writing native Python and PySpark code right inside Foundry’s Code Repositories, relying entirely on the rigorous, real-world technical expertise of our development squads.

Custom ontology & ML integration

Vi tar på oss det mest komplekse backend-arbeidet som andre integratorer vanligvis unngår. Teamet vårt konstruerer ende-til-ende-datapipelines ved hjelp avRørledningsbyggerogKodelagre.

For tunge transformasjoner på datasett på flere terabyte med komplekse sammenføyninger og seriøs aggregeringslogikk bruker vi PySpark. For enklere operasjoner på radnivå eller når hastighet er viktigere enn rå gjennomstrømning, finnes det lettvektsberegningsmotorer som ofte er mer praktiske enn å spinne opp en full Spark-jobb. 

Disse motorene spinner raskere, bruker langt mindre databehandling og får i mange tilfeller jobben gjort på en brøkdel av tiden. Jeg hører stadig om team som av gammel vane tyr til Spark og bruker opp databehandlingsbudsjettet på arbeid som aldri hadde trengt det i utgangspunktet.

Vi bruker også inkrementelle pipelines iRørledningsbygger, som bare behandler de dataene som faktisk er endret, i stedet for å kjøre fullstendige oppdateringer hver gang. På store datasett kan dette alene redusere kjøretiden for pipelinen med en størrelsesorden. I tillegg integrerer vi Foundry AIP-funksjonene direkte i operative arbeidsflyter ogWorkshops, slik at AI kan bistå analytikerne dine på en nøyaktig måte i komplekse, regulerte miljøer.

Implementation & optimization

I produksjonsfasen setter vi opp pålitelige CI/CD-pipelines for sikker distribusjon av alle fremtidige plattformoppdateringer. Palantir-ekspertene våre optimaliserer eksisterende arbeidsbelastninger ved å omarbeide eldre kode til Foundry-native pipelines og redesigne fullstendig oppdaterte datapipelines til inkrementelle prosesseringsflyter, noe som reduserer databruken betydelig.

Vi implementerer også Medallion-arkitekturlag for å forbedre datakvaliteten og den analytiske ytelsen. Våre målrettede optimaliseringer omfatter til og med utforming av logikk som minimerer unødvendige eksterne API-screeninganrop.

Hvis du har behov for å tilføre denne kraften til bedriftens infrastruktur, ikke nøl med å ta kontakt medsend oss en melding, Vi bygger den riktige arkitekturen fra bunnen av eller moderniserer den gamle løsningen din.

FAQ

Først demonstrerer leverandøren den forretningsmessige verdien av produktene sine før de selger en bedriftslisens til lederne dine. Etter at organisasjonen din har fått offisiell tilgang til Palantir-økosystemet, setter teamet vårt opp de viktigste dataintegrasjonsrørledningene, modellerer den semantiske ontologien din på toppen av de enhetlige dataene og implementerer deretter tilpasset forretningslogikk i den nye infrastrukturen.

Programvaren har et fullt funksjonelt revisjonsspor for både bruker- og algoritmetrinn, noe som skaper det perfekte tekniske grunnlaget for å bestå en samsvarsrevisjon.

Palantir-plattformen samler automatisk inn telemetri fra logistikknettverket ditt og sender API-handlinger til ERP-systemet ditt for raskt å reoptimalisere rutingen under en force majeure-hendelse.

Vi kobler sammen de usammenhengende eldre databasene dine til et enhetlig integrasjonslag, og tilordner deretter rådataene til en enkelt semantisk ontologi, slik at kunstig intelligens får tilgang til disse databasene uten at du må bytte ut de eksisterende fysiske serverne.

Vi kobler sammen de usammenhengende eldre databasene dine til et enhetlig integrasjonslag, og tilordner deretter rådataene til en enkelt semantisk ontologi, slik at kunstig intelligens får tilgang til disse databasene uten at du må bytte ut de eksisterende fysiske serverne.

Plattformen er en svært sikker gateway som gjør det enkelt for teamet ditt å hente ut komplekse beregninger fra bedriftens databaser på vanlig engelsk uten å måtte skrive en eneste linje med SQL-kode.

Plattformen er avhengig av Apollo-modulen for å trygt pushe oppdateringer og tunge maskinlæringsmodeller på tvers av skymiljøer, lokale servere og edge-maskinvare. Den orkestrerer distribusjoner på en kontrollert og miljøbevisst måte, slik at oppdateringer lander trygt på tvers av en distribuert infrastruktur uten å ødelegge det som allerede kjører.

Vi har et dedikert team av ingeniører som kontinuerlig administrerer distribusjonspipelines og optimaliserer backend-arkitekturen for å sikre at analysene dine kan fungere sømløst, selv når de opplever massiv daglig belastning.

Dmitry Nazarevich
Dmitry Nazarevich
Linkedin icon

Teknologidirektør

Dmitry leder den tekniske strategien bak tilpassede løsninger som faktisk fungerer for kundene – nå og når de vokser. Han bygger bro mellom store visjoner og praktisk utførelse, og sørger for at hver eneste utvikling er smart, skalerbar og tilpasset virksomheten.

Les mer

Innholdsfortegnelse

    Kontakt oss

    Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så vil vi kontakte deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

    Send oss en talemelding
    Legg ved dokumenter
    Last opp fil

    Du kan legge ved én fil opptil 2MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

    Ved å klikke Send, samtykker du til at Innowise behandler dine personopplysninger i henhold til vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi telefonnummeret ditt, godtar du at vi kan kontakte deg via talesamtaler, SMS og meldingsapper. Samtale-, meldings- og datakostnader kan påløpe.

    Du kan også sende oss forespørselen din
    til contact@innowise.com
    Hva skjer videre?
    1

    Når vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi kontakte deg for å diskutere prosjektbehovene dine og signere en NDA for å sikre konfidensialitet.

    2

    Etter å ha undersøkt dine ønsker, behov og forventninger, vil teamet vårt utarbeide et prosjektforslag med omfang av arbeid, teamstørrelse, tids- og kostnadsestimater.

    3

    Vi vil arrangere et møte med deg for å diskutere tilbudet og fastsette detaljene.

    4

    Til slutt vil vi signere en kontrakt og starte arbeidet med prosjektet ditt umiddelbart.

    Relatert innhold

    Blog
    Hvorfor AI-kredittscoring utkonkurrerer tradisjonelle modeller: Forutsi virkeligheten, ikke historien
    Hvorfor AI-kredittscoring utkonkurrerer tradisjonelle modeller: Forutsi virkeligheten, ikke historien
    En omfattende veiledning om hvordan AI-kredittscoring fungerer, hvordan den reduserer kredittap og kostnadene ved å bygge en tilpasset risikomodell.
    Siarhei Sukhadolski
    Apr 10, 2026
    Blog
    Bank-API-integrasjon: en komplett guide til API-er for åpen bankvirksomhet og bankdata
    Bank-API-integrasjon: en komplett guide til API-er for åpen bankvirksomhet og bankdata
    En komplett guide til de viktigste valgene som ligger bak oppsettet av API-et for åpen bankvirksomhet.
    Siarhei Sukhadolski
    Apr 7, 2026
    Blog
    Elbillading er et programvareproblem: nøkkelen til å skalere opp elektrisk mobilitet
    Elbillading er et programvareproblem: nøkkelen til å skalere opp elektrisk mobilitet
    Viktige utfordringer og programvareløsninger for oppskalering av elektrisk mobilitet.
    Dmitry Nazarevich
    Mar 25, 2026
    Blog
    Nearshore-programvareutvikling i Europa: en ultimate guide
    Nearshore-programvareutvikling i Europa: en ultimate guide
    Kostnader, talent og andre faktorer du bør ta hensyn til når du søker etter nearshore programvareutvikling i Europa.
    Dmitry Nazarevich
    Mar 20, 2026
    Blog
    De beste ServiceNow-alternativene i 2026: 7 verktøy for ERP
    De beste ServiceNow-alternativene i 2026: 7 verktøy for ERP
    Sammenlign 7 ServiceNow-alternativer som støtter ERP og tjenesteutførelse. Velg det rette og migrer uten problemer.
    Kiryl Drabysheuski
    Mar 11, 2026
    Blog
    Frontier Deployment Engineer: det manglende leddet i bedriftens AI-integrasjon
    Frontier Deployment Engineer: det manglende leddet i bedriftens AI-integrasjon
    Et dypdykk i rollen som Frontier Deployment Engineer og hvordan FDE-er forvandler eksperimentelle AI-piloter til sikre, målbare og skalerbare AI-produksjonssystemer.
    Dmitry Nazarevich
    Mar 11, 2026
    Blog
    Bygningsstyringssystem (BMS) for forretningsbygg: praktisk veiledning
    Bygningsstyringssystem (BMS) for forretningsbygg: praktisk veiledning
    En praktisk guide til bygningsstyringssystemer: kutt driftskostnader, spar energi og øk komforten.
    Dmitry Nazarevich
    Mar 9, 2026
    Blog
    Cloud vs. lokal ERP: Strategisk innsikt for bedriftsledere
    Cloud vs. lokal ERP: Strategisk innsikt for bedriftsledere
    Lær forskjellen mellom lokal ERP og ERP i skyen, og bruk deretter klare beslutningskriterier for å velge riktig modell for dine behov.
    Kiryl Drabysheuski
    Mar 6, 2026
    Blog
    Odoo ERP for produksjon: Mestre produksjon med viktige funksjoner og fordeler
    Odoo ERP for produksjon: Mestre produksjon med viktige funksjoner og fordeler
    Få innsikt i lagerbeholdning, kapasitet og kostnader i sanntid med Odoo manufacturing, slik at du kan ta datadrevne beslutninger.
    Kiryl Drabysheuski
    Mar 5, 2026
    Blog
    Utvikling av aksjehandelsapper: en komplett guide til sikre, skalerbare og kompatible plattformer
    Utvikling av aksjehandelsapper: en komplett guide til sikre, skalerbare og kompatible plattformer
    Lær hva som skal til for å bygge en handelsapp som brukerne stoler på. Fra beste utførelse til valg av teknologi og kostnadsdrivere.
    Siarhei Sukhadolski
    Feb 27, 2026
    Blog
    Hva er en RAG-chatbot? Fordeler, bruksområder og hvordan du implementerer en
    Hva er en RAG-chatbot? Fordeler, bruksområder og hvordan du implementerer en
    Få klarhet i hva en RAG-chatbot er, hvilke bruksområder det lønner seg å bruke den i, og hvilke byggetrinn som sikrer at svarene er knyttet til kilder og tilgangsregler.
    Artsiom Kozak
    Feb 25, 2026
    Blog
    In-house vs outsourcing av programvareutvikling 2026: fordeler, ulemper, kostnader og hvordan du velger
    In-house vs outsourcing av programvareutvikling 2026: fordeler, ulemper, kostnader og hvordan du velger
    Beskrivelser, påvirkningsfaktorer og nye data om in-house kontra outsourcing.
    Dmitry Nazarevich
    Jan 30, 2026

    Flere tjenester vi dekker

    AI og ML, Utvikling
    utvikling av kunstig intelligens
    See more
    Automatisering, Personalforsterkning
    RPA-utviklere UiPath-utviklere
    See more
    Back-end-utvikling
    Backend-utvikling C++ Golang Node.js PHP Ruby on Rails
    See more
    Web
    Apper på tvers av plattformer B2B-nettportal Codeigniter Implementering av PIM MEAN stack MERN Stack Nettdesign for oppstartsbedrifter Nettportaler Nettutvikling PWA-utvikling React Responsiv nettdesign Rådgivning innen webutvikling Symfony
    See more

    arrow