Zostaw swoje dane kontaktowe, a wyślemy Ci nasze omówienie e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu otrzymywania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Polityką prywatności. Potwierdzając wysłanie formularza, wyrażasz zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękujemy!

Formularz został pomyślnie wysłany.
Dalsze informacje znajdziesz w swojej skrzynce e-mail.

Dane AI Mobile Finanse Nauki przyrodnicze ERP
Innowise logo
O nas
Usługi
Technologie
Branże i sektory
Portfolio
Flash hire iconZatrudnij nas Flash hire iconZatrudnij nas
Napisz do nas Napisz do nas
PL
Jak operujemy Zarządzanie jakością Zarządzanie bezpieczeństwem Społeczna odpowiedzialność biznesu Zarząd spółki Nasi eksperci Blog Porady
Nasze referencje Partnerzy technologiczni Certyfikaty Nagrody Wydarzenia Aktualności
Rozwój oprogramowania in-house vs outsourcing w 2026: zalety, wady, koszty i jak wybrać
Przeczytaj artykuł
Kompleksowe usługi tworzenia oprogramowania
Doradztwo IT Tworzenie aplikacji webowych Tworzenie aplikacji mobilnych Tworzenie oprogramowania wbudowanego Tworzenie oprogramowania na zamówienie Tworzenie MVP Rozwiązania chmurowe Tworzenie ERP Wsparcie Mainframe Modernizacja starszych systemów
 
Projektowanie UX/UI Projektowanie 3D Testowanie oprogramowania i QA Testowanie bezpieczeństwa Administracja bazami danych DevOps DevSecOps Sieci IT staff augmentation Dedykowany zespół
Wdrażanie zaawansowanych technologii
Big data Zarządzanie danymi Analityka danych Inżynieria danych Wizualizacja danych Business intelligence Uczenie maszynowe Sztuczna inteligencja Data science Zrównoważony rozwój i ESG
 
Transformacja cyfrowa Automatyzacja procesów biznesowych Zrobotyzowana automatyzacja procesów Cyberbezpieczeństwo Internet Rzeczy (IoT) Blockchain NFT Metawersum AR& VR
Frontend
React Angular Vue.js JavaScript
Backend
Java .NET Python PHP Rust C/C++
 
Node.js Unity Ruby Golang Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI
 
Swift Kotlin
Chmura
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce Creatio
Finanse Bankowość Trading Ubezpieczenia eCommerce Handel detaliczny
Opieka zdrowotna Farmacja Edukacja Telekomunikacja Media i rozrywka
Enterprise Produkcja Automotive Logistyka Transport Reklama i marketing Reklama
Administracja Energetyka i usługi publiczne Ropa i gaz Budownictwo Nieruchomości Rolnictwo Turystyka
Case studies
Bankowość Finanse Opieka zdrowotna Farmacja
E-commerce Handel detaliczny Produkcja Enterprise
Nasze platformy
System śledzenia aplikacji (ATS) System HRM System zarządzania nauczaniem (LMS) System rezerwacji miejsc pracy
Zunifikowany system finansowy AI dla walut fiat i kryptowalut
Zobacz studium przypadku
Zatrudnij dedykowanych programistów
IT staff augmentation Dedykowane zespoły Programiści offshore
Zatrudnij programistów webowych
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack
.NET Java PHP Python Golang Cobol
Wynajmij programistów mobilnych
iOS Android Kotlin React Native Swift
Zatrudnij innych inżynierów
AI Chmura AWS Azure DevOps QA
FinTech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
Dane AI Mobile Finanse Nauki przyrodnicze ERP
Innowise logo
O nas
Usługi
Technologie
Branże i sektory
Portfolio
Flash hire iconZatrudnij nas
Skontaktuj się z nami
pl Polski

Wybierz język

Mobile menu arrow iconO nas
O nas
Jak operujemy Zarządzanie jakością Zarządzanie bezpieczeństwem Społeczna odpowiedzialność biznesu Zarząd spółki Nasi eksperci Blog Porady
Nasze referencje Partnerzy technologiczni Certyfikaty Nagrody Wydarzenia Aktualności
Rozwój oprogramowania in-house vs outsourcing w 2026: zalety, wady, koszty i jak wybrać
Przeczytaj artykuł
Mobile menu arrow iconUsługi
Wszystkie usługi
Kompleksowe usługi tworzenia oprogramowania
Doradztwo IT Tworzenie aplikacji webowych Tworzenie aplikacji mobilnych Tworzenie oprogramowania wbudowanego Tworzenie oprogramowania na zamówienie Tworzenie MVP Rozwiązania chmurowe Tworzenie ERP Wsparcie Mainframe Modernizacja starszych systemów
Projektowanie UX/UI Projektowanie 3D Testowanie oprogramowania i QA Testowanie bezpieczeństwa Administracja bazami danych DevOps DevSecOps Sieci IT staff augmentation Dedykowany zespół
Wdrażanie zaawansowanych technologii
Big data Zarządzanie danymi Analityka danych Inżynieria danych Wizualizacja danych Business intelligence Uczenie maszynowe Sztuczna inteligencja Data science Zrównoważony rozwój i ESG
Transformacja cyfrowa Automatyzacja procesów biznesowych Zrobotyzowana automatyzacja procesów Cyberbezpieczeństwo Internet Rzeczy (IoT) Blockchain NFT Metawersum
AR &VR
Mobile menu arrow iconTechnologie
Wszystkie technologie
Frontend
React Angular Vue.js JavaScript
Backend
Java .NET Python PHP Node.js Unity Ruby Golang Rust C/C++ Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI Kotlin Swift
Chmura
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce Creatio
Mobile menu arrow iconBranże i sektory
Wszystkie branże i sektory
Finanse Bankowość Trading Ubezpieczenia eCommerce Handel detaliczny
Opieka zdrowotna Farmacja Edukacja Telekomunikacja Media i rozrywka
Enterprise Produkcja Automotive Logistyka Transport Reklama i marketing Reklama
Administracja Energetyka i usługi publiczne Ropa i gaz Budownictwo Nieruchomości Rolnictwo Turystyka
Mobile menu arrow iconPortfolio
Portfolio
Case studies
Bankowość Finanse Opieka zdrowotna Farmacja
E-commerce Handel detaliczny Produkcja Enterprise
Nasze platformy
System śledzenia aplikacji (ATS) System HRM System zarządzania nauczaniem (LMS) System rezerwacji miejsc pracy
Zunifikowany system finansowy AI dla walut fiat i kryptowalut
Zobacz studium przypadku
Mobile menu arrow icon Zatrudnij nas
Zatrudnij nas
Zatrudnij dedykowanych programistów
IT staff augmentation Dedykowane zespoły Programiści offshore
Zatrudnij programistów webowych
Angular React.js Vue.js JavaScript Ruby on Rails Full stack MEAN stack .NET Java PHP Python Golang Cobol
Wynajmij programistów mobilnych
iOS Android Kotlin React Native Swift
Zatrudnij innych inżynierów
AI Chmura AWS Azure DevOps QA FinTech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath

Technologie Palantir: przekształcanie analityki korporacyjnej za pomocą sztucznej inteligencji

10 kwietnia 2026 r. Czas czytania: 15 minut
Dmitry Nazarevich, CTO..
Autor: Dmitry Nazarevich
Dyrektor ds. technologii
Zweryfikowany ekspert
Każdy artykuł na stronie Innowise jest tworzony przez autorów posiadających praktyczne doświadczenie. Rozumieją oni dany temat nie tylko z teoretycznego punktu widzenia, ale także dzielą się spostrzeżeniami wynikającymi z rzeczywistych projektów.
12+ lat doświadczenia
Zweryfikowany ekspert
12+ lat doświadczenia
Jako wizjonerski architekt, Dmitry wypełnia lukę między surową innowacją a komercyjną rentownością. Nadzoruje plan rozwoju technologicznego firmy, zapewniając, że każde rozwiązanie jest zbudowane na stosie, który rozwiązuje bezpośredni ból biznesowy.
Wiedza
Full-stack development Architektura Technologie
Wyróżniony w
CIO logo. Consumer Affairs logo.
Poznajmy się

Najważniejsze wnioski

  • Technologie Palantir ujednolica silosy danych korporacyjnych poprzez dwuwarstwową architekturę, w której warstwa integracji danych konsoliduje odłączone źródła, a ontologia semantyczna znajduje się bezpośrednio na górze, aby modelować rzeczywiste obiekty biznesowe.
  • Platforma sztucznej inteligencji (AIP) pozwala bezpiecznie organizować publiczne modele LLM, VLM i niestandardowe modele wewnętrzne bezpośrednio na zastrzeżonych danych w ściśle regulowanym środowisku, które minimalizuje wrażliwe wycieki.
  • Bezproblemowe wdrożenie tego złożonego oprogramowania dostawcy wymaga skomplikowanej inżynierii danych i ręcznego mapowania nieprzetworzonych tabel, aby sztuczna inteligencja faktycznie rozumiała rzeczywiste procesy biznesowe.
  • Analityka predykcyjna systemu przekłada spostrzeżenia na poziomie biznesowym na konkretne działania API w czasie rzeczywistym, takie jak przebudowa przepływów logistycznych lub zapobieganie awariom ciężkiego sprzętu.
Podsumuj artykuł za pomocą AI
Dodaj do ulubionych źródeł

Kiedy wkraczam w nowy projekt korporacyjny, punkt sporny jest często taki sam: ogromne korporacje rozpaczliwie toną w swoim własnym bagnie i terabajtach nieustrukturyzowanych danych.

Cały ten chaos informacyjny jest rozproszony w dziesiątkach niezgrabnych systemów ERP, nieprzetworzonych jeziorach danych i starej infrastrukturze. Z powodu tego technologicznego zoo, firma nieuchronnie cierpi z powodu fragmentacji danych, powolnego podejmowania decyzji i niewiarygodnie splątanych, złożonych przepływów pracy.

Z drugiej strony, zauważyłem, że problemem dla korporacji może nie być brak oprogramowania, ponieważ włożyły one już miliony dolarów w IT. Mogą mieć zabójczą pamięć masową w chmurze, ciężkie systemy ERP od najlepszych dostawców i mnóstwo drogiego oprogramowania analitycznego, ale punkt bólu pozostaje: cały ten ciężki krajobraz IT nadal działa w sztywnych silosach danych.

Koszt tych odłączonych systemów jest ogromny, ponieważ silosowe i pofragmentowane dane mogą pozbawić firmę nawet 30% swoich rocznych przychodów. W innym badaniu podkreślono, że firmy tracą średnio $5 milionów rocznie, z 7% zgłaszając straty w wysokości $25 milionów A dokładniej dlatego, że trafiają w ślepy zaułek głuchych silosów danych i słabej integracji.

Sztuczna inteligencja jest w stanie wypełnić tę lukę, ale tylko wtedy, gdy ma odpowiednie podstawy. Jeśli potrzebujesz dogłębnej Przegląd technologii Palantir Z praktycznego punktu widzenia powiem to tak: jest to surowy silnik backendowy, który wyciąga firmę z chaosu.

Przeanalizujmy dokładnie, jak ten silnik działa od wewnątrz i dlaczego zmusza starszą infrastrukturę do tworzenia dokładnych prognoz w czasie rzeczywistym.

Czym jest Palantir?

Podczas rozmów kickoffowych CTO klientów regularnie pytają mnie, dlaczego powinni inwestować w kolejny system oprócz tych, które już mają. Rozumiem to i ostrzegam zespoły przed traktowaniem tego oprogramowania jako kolejnego pulpitu nawigacyjnego BI lub podstawowej piaskownicy ML.

W rzeczywistości wdrażamy fundamentalną infrastrukturę w stylu systemu operacyjnego, która łączy dane, modele i przepływy pracy w jedną warstwę. Dokładnie ta warstwa zasila zarządzane aplikacje danych, zautomatyzowane podejmowanie decyzji i działania operacyjne w czasie rzeczywistym w każdej jednostce biznesowej.

W ciągu ostatnich kilku lat inżynierowie dostawcy dokonali zabójczego zwrotu architektonicznego, aby stworzyć idealne środowisko do orkiestracji generatywnej sztucznej inteligencji. Daje to możliwość korzystania z mózgów nowoczesnych modeli językowych przy jednoczesnym zachowaniu paranoiczna kontrola (ale w dobry sposób) nad tym, czego dokładnie te modele mogą dotykać w zamkniętych bazach danych.

Platforma pobiera ogromną ilość nieprzetworzonych informacji z korporacyjnego obwodu, takich jak dzienniki, telemetria i transakcje, i zmusza sztuczną inteligencję do pracy ściśle w zarządzanym środowisku. Ponieważ inteligencja działa zarówno na podstawowej warstwie surowych danych, jak i bezpośrednio na ontologii, zyskujesz ogromną elastyczność. Wykonujesz niskopoziomowe przetwarzanie uczenia maszynowego na surowych zestawach danych, a następnie stosujesz wysokopoziomowe, zorientowane biznesowo rozumowanie na rzeczywistych obiektach, aby ustanowić jedno wiarygodne źródło prawdy.

Boisz się pozwolić AI dotknąć swoich baz danych? Zamknij ją w zarządzanym systemie operacyjnym.

Bezpieczna sztuczna inteligencja

Czym są technologie Palantir?

Platforma opiera się na czterech różnych filarach: infrastrukturze pozyskiwania danych i potoku, ontologii semantycznej, która znajduje się na jej szczycie, analizie predykcyjnej i automatyzacji przepływu pracy. Podłączenie tego wszystkiego do bieżącej konfiguracji IT jest ogromnym zadaniem, które wymaga całkowicie hardkorowej inżynierii danych i niestandardowych łączników.Korzyści płynące z tych wdrożeń są jednak oszałamiające. Narzędzia AI i automatyzacja predykcyjna Zabij przestoje operacyjne dzięki 40%, ale absolutnie trzeba je dobrze zintegrować, w przeciwnym razie liczba ta pozostanie równa zero.Przyjrzyjmy się, co napędza tę magię.

Integracja danych

Zaczynamy od omówienia sposobu pozyskiwania danych i konfiguracji infrastruktury potoków. Zanim jeszcze dotkniemy sztucznej inteligencji, Foundry musi połączyć się z wysoce rozdrobnionymi systemami ERP, bazami danych SQL i NoSQL, jeziorami danych, strumieniami IoT w czasie rzeczywistym, repozytoriami dokumentów i zewnętrznymi interfejsami API.

Bierzemy wszystkie te różne źródła informacji i łączymy je w jedno, zarządzane środowisko. Opisuję to w ten sposób, że zasadniczo budujemy duże rury, które obsługują cały system.

Ontologia semantyczna

Gdy warstwa integracji jest już stabilna, budujemy na niej ontologię. Jest to warstwa semantyczna i operacyjna, która pobiera zbiory danych utworzone poniżej i mapuje je na rzeczywiste jednostki i procesy, które reprezentują.

Mamy tu do czynienia z dwoma różnymi wymiarami.

Pierwsza kategoria danych jest określana jako elementy semantyczneobiekty, właściwości i powiązania. Są to rzeczowniki i reprezentują główne komponenty firmy: np. linię produkcyjną fabryki, pojazd dostawczy, zamówienia klientów, partie surowców, personel itp. Każdy typ obiektu jest wspierany przez zbiory danych z warstwy integracji i posiada właściwości, które pochodzą z danych strukturalnych, kanałów strumieniowych, danych wyjściowych modelu lub dowolnej kombinacji tych trzech.

Po drugie, istnieją elementy kinetyczne które obejmują akcje, funkcje i dynamiczne bezpieczeństwo, które są czasownikami, które mogą faktycznie wystąpić w ontologii. Akcja aktualizuje stan obiektu, uruchamia zewnętrzne wywołanie API lub przekazuje decyzję z powrotem do systemu niższego szczebla. Dynamiczne zabezpieczenia kontrolują, kto może zobaczyć i zrobić co w ramach ścisłych parametrów danego obiektu.

Sztuczna inteligencja jest uwalniana specjalnie na tych powiązanych obiektach, dzięki czemu rozumie rzeczywisty kontekst Twojej firmy, zamiast po prostu analizować martwe kolumny SQL.

Analityka predykcyjna

Ta część silnika analizuje kolosalne ilości historycznych dzienników i generuje dokładne prognozy w czasie rzeczywistym, umożliwiając firmom rozpoczęcie gry ofensywnej zamiast gaszenia pożarów po fakcie.

Wbudowane modele ML nieustannie skanują dane telemetryczne i wskazują przyszły stan systemu. Na przykład, zostaniesz powiadomiony z wyprzedzeniem o czasie, w którym określony przenośnik produkcyjny lub pompa ulegną awarii lub gdy części w magazynie wkrótce się skończą.

Oczywiście każdy model ML zawsze będzie miał probabilistyczne wyniki. Cóż, przynajmniej takie mamy obecnie. Algorytm po prostu rzuca potężne spostrzeżenia, które twoja załoga musi odebrać i przekształcić w rzeczywiste ruchy, a bądźmy szczerzy, prognozy są absolutnie bezużytecznymi liczbami na ekranie, jeśli nie prowadzą do konkretnych działań.

Automatyzacja przepływu pracy w przedsiębiorstwie

Jest to dokładne miejsce, w którym surowe analizy przekształcają się w agresywne działania biznesowe. System zaczyna naciskać na ruchy, które odwracają sytuację przy niewielkiej lub żadnej interwencji człowieka.

Na przykład platforma otrzymuje dane z czujników IoT wskazujące, że ciężarówka z ładunkiem utknęła w tranzycie i prawdopodobnie nie dotrzyma twardej umowy SLA. Platforma wyda czerwony alert, a także wyśle wyzwalacz API bezpośrednio do systemu ERP.

Ostatecznym celem jest usunięcie jak największej części czynnika ludzkiego z rutynowego procesu decyzyjnego. System może automatycznie przesłać polecenie do SAP klienta, natychmiast przekierować logistykę i wysłać ładunek do magazynu zapasowego.

Masz dość tego, że Twoje starsze technologiczne zoo przynosi straty? Ujednolic swoje potoki danych.

Ujednolić dane

Produkty i platformy Palantir

Ekosystem Palantir jest inteligentnie podzielony na wyspecjalizowane moduły, które chirurgicznie wdrażamy w celu zwalczania konkretnych bolączek biznesowych. Nie musisz kupować wszystkich Oprogramowanie Palantir na raz. Zaczynamy od małych rozwiązań, udowadniamy ich wartość, a następnie zwiększamy skalę. Budujemy architekturę jak z klocków Lego, gdzie każdy element łączy się z następnym bez naruszania tego, co już jest na swoim miejscu.

Zacznijmy od podstaw historycznych i płynnie przejdźmy do absolutnych hitów korporacyjnych.

Gotham

Ta bestia została początkowo stworzona dla agencji wywiadowczych i sektora rządowego. Przywołuję to tylko po to, aby podkreślić jedną kwestię: paranoiczne, wojskowe zabezpieczenia wspierające całą tę platformę zaczęły się tutaj. Gotham został zaprojektowany do obsługi ekstremalnych obciążeń i informacji niejawnych.

Chociaż standardy izolacji danych są w zupełnie innej lidze w porównaniu z tradycyjnymi narzędziami, dostawca zdecydowanie ma znacznie lepiej dopasowane opcje do codziennych potrzeb korporacyjnych.

Foundry

W oparciu o mój własny czas spędzony z Technologie Palantir, Wiem, że Foundry jest zdecydowanie głównym mózgiem backendu segmentu B2B. Działa również jako niezwykle potężna piaskownica dla naszych inżynierów danych do pracy z analitykami, aby mogli zburzyć silosy danych, stworzyć niestandardową ontologię i połączyć surową logikę z systemów korporacyjnych z przepływami danych w czasie rzeczywistym. 

Chciałbym przypomnieć wszystkim zaangażowanym stronom, że usługi AIP zostały zintegrowane na wszystkich poziomach Foundry. Innymi słowy, każdy inżynier we wszystkich zespołach ma teraz płynny dostęp do usług AIP i całego potoku danych.

Aby bezpiecznie wdrażać aktualizacje w tak dużym środowisku bez przerywania produkcji, korzystamy z kolejnego modułu.

Apollo

Apollo służy jako szkieletowe rozwiązanie CI/CD dla inżynierów DevOps, pomagając złagodzić komplikacje związane z infrastrukturą serwerową. Wszystkie trzy platformy, w tym Gotham, Foundry i AIP, wykorzystują Apollo natywnie, co oznacza, że nie będziesz musiał polegać na specjaliście od jednorożców przy każdej aktualizacji produktu.

Apollo automatyzuje bezpieczne wdrażanie modeli ML w środowiskach chmurowych AWS i Azure, a także na fizycznych serwerach bare-metal i urządzeniach brzegowych zlokalizowanych w zakładach produkcyjnych. Wszystkie trzy metody wdrażania odbywają się jednocześnie, bez konieczności ręcznej interwencji na jakimkolwiek etapie procesu.

Platforma sztucznej inteligencji

Zrzucanie tajemnic handlowych do publicznego ChatGPT i innych systemów botów AI bez większego zastanowienia wywołuje wiele obaw z punktu widzenia bezpieczeństwa i całkowicie rozumiem, dlaczego tak jest. Podłączyliśmy moduł AIP, aby elegancko wyleczyć ten ogromny strach przed wyciekiem danych do sieci.

AIP wykorzystuje potężne publiczne LLM (tj. GPT lub Claude) i bezpiecznie orkiestruje je bezpośrednio nad ontologią korporacyjną, jednocześnie utrzymując całą aktywność AI w zamkniętym obwodzie. W ten sposób AI działa jako bardzo inteligentna i bezpieczna brama, która umożliwia dostęp do złożonych wskaźników przy użyciu zwykłego ludzkiego języka bez publicznego ujawniania tajemnic handlowych firmy

Rubix

Rubix jest podstawą wszystkiego, co istnieje w Palantir, a Gotham, Foundry i AIP opierają się na nim natywnie. Nie jest sprzedawany oddzielnie od żadnego z tych produktów, ale działa jako wewnętrzny silnik wykonawczy zasilający cały pakiet produktów Palantir. Bez niego nie ma możliwości utrzymania ekosystemu Palantir.

Rubix zapewnia podstawową infrastrukturę, która zapewnia platformie ogromną spójność działania w zupełnie różnych środowiskach wdrożeniowych (technicznie rzecz biorąc, określiłbym ją jako substrat infrastruktury). Opierając się na rozbudowanych funkcjach zaplecza, pomaga również złagodzić złożoność zaplecza, umożliwiając płynne i bezpieczne wdrażanie głównych platform na dowolnym z poniższych: AWS, Azure lub lokalnie.

To, co uważam za najbardziej znaczące w Rubix, to fakt, że jest on wbudowany w platformę, a nie przykręcony do niej, więc nie ma luki między tym, co mówi polityka, a tym, co system faktycznie egzekwuje.

Rzeczywiste przypadki użycia Palantir

Jeśli zapytasz, co Palantir robi w praktyce, opisałbym architekturę Palantir jako bardzo elastyczną i zdolną do przetwarzania ogromnej ilości różnych rodzajów danych, od światowych transakcji bankowych po bardzo złożone łańcuchy dostaw i różne protokoły medyczne.

Przeanalizujmy teraz kilka rzeczywistych przykładów.

Bankowość i AML

Platforma Palantir może zidentyfikować ukryte, wielowarstwowe sieci przeciwdziałające praniu pieniędzy (AML), a także znacznie ułatwić i przyspieszyć analitykom przeprowadzanie KYC. Modele maszynowe przesiewają globalne przepływy finansowe w czasie rzeczywistym, oznaczają anomalie i umieszczają je w kolejce triage, aby zespół ds. zgodności mógł je zbadać i ewentualnie podjąć działania, zanim zadzwonią organy regulacyjne. A uwierz mi, w bankowości zawsze w końcu zapukają.

Energia i konserwacja predykcyjna

Konserwacja predykcyjna to absolutna kopalnia złota, która zapewnia szalony zwrot z inwestycji. System może prognozować zużycie sprzętu na długo przed wystąpieniem prawdziwej awarii, wykorzystując surowe dane telemetryczne pobrane z czujników IoT umieszczonych na morskich platformach wiertniczych lub silnikach samolotów. Korzystanie z konserwacji predykcyjnej pozwala firmom zaplanować wymianę/naprawę krytycznych komponentów, aby uniknąć nieplanowanych, katastrofalnych przestojów, które mogą skutkować znacznymi stratami w dolarach.

Opieka zdrowotna

W tej niszy koncentrujemy się na optymalizacji wewnętrznego łańcucha dostaw, umożliwiając systemowi przydzielanie krytycznych zasobów z matematyczną precyzją. Na przykład w większych systemach szpitalnych system śledzi wszystkie istotne zapasy leków i poziomy zatrudnienia, a także dostępną pojemność łóżek, dzięki czemu klinika działa tak płynnie, jak to możliwe, jak precyzyjnie dostrojona maszyna.

Logistyka i łańcuch dostaw

Duże centra logistyczne zyskują możliwość obserwowania swoich łańcuchów dostaw z lotu ptaka. W przypadku sztormu na morzu lub strajku pracowników w porcie, dyspozytor natychmiast otrzyma powiadomienie, aby podjąć działania i rozwiązać problem.

System automatycznie oblicza alternatywne trasy i natychmiast aktualizuje ERP. Dyspozytorzy mogą wykorzystać te dane do zmiany trasy gigantycznych kontenerowców w czasie rzeczywistym, a tym samym zaoszczędzić setki milionów dolarów na kontraktach, które w przeciwnym razie poszłyby na marne.

Awarie sprzętu pochłaniają pieniądze? Przewiduj awarie sprzętu z wyprzedzeniem.

Zatrzymaj przestoje

Kwestie etyczne i dotyczące prywatności

Dyrektorzy ds. bezpieczeństwa informacji po stronie klienta często podnoszą poważne sygnały ostrzegawcze na samą myśl o wprowadzeniu generatywnej sztucznej inteligencji. Wyrażają silne obawy o wycieki własności intelektualnej i szczerze mówiąc, nie mogę ich za to winić.

Jeśli jednak przyjrzymy się bliżej podstawowemu poziomowi infrastruktury, zobaczymy paradygmat Zero Trust. Architektura ta została pierwotnie zaprojektowana w celu wyeliminowania obaw korporacji przed wielomilionowymi karami regulacyjnymi. 

Przeanalizujmy dokładnie, w jaki sposób chronione są tajemnice marki.

Prywatność danych

Na najgłębszym poziomie infrastruktury cała macierz danych jest silnie szyfrowana w spoczynku i podczas przesyłania, a system jest zbudowany ze ścisłą izolacją danych jako punktem odniesienia. W większości konfiguracji wdrożeniowych nawet integratorzy tacy jak my pracują z anonimowymi zrzutami danych, a nie z surowymi produkcyjnymi bazami danych. W każdym razie dokładne wzorce dostępu zawsze zależą od konfiguracji zarządzania, modelu uprawnień i sposobu wdrożenia środowiska. Poza tym, każde działanie wymaga wyraźnego zatwierdzenia systemu przez zespół ds. bezpieczeństwa.

Zarządzanie i bezpieczeństwo danych w przedsiębiorstwie

Granularny model bezpieczeństwa platformy wykracza daleko poza pojedynczą, zabójczą funkcję. System wymusza dynamiczne maskowanie danych, ścisłe uprawnienia na poziomie obiektu, kontrolę dostępu opartą na celu (PBAC) i nie tylko. 

Oprócz sprawdzania tytułów zawodowych użytkowników, silnik zarządzania weryfikuje dokładny kontekst biznesowy stojący za nimi DLACZEGO pracownik potrzebuje konkretnego wycinka danych. Generatywna sztuczna inteligencja w pełni przestrzega tych surowych zasad i nigdy nie przekaże wykonawczych raportów finansowych zwykłemu przedstawicielowi handlowemu, ponieważ nie ma zweryfikowanego kontekstu biznesowego dla tego żądania.

Zgodność i bezpieczeństwo

Platforma zapewnia zaawansowane narzędzia techniczne do dogłębnej kontroli każdego kroku użytkownika i odpowiedzi AI. Z łatwością zamkniesz pytania dotyczące RODO w Europie, CCPA w USA, HIPAA w opiece zdrowotnej i szerokiej gamy podobnych surowych obowiązków w zakresie zgodności. Oprogramowanie nie neguje zasad inżynierii społecznej, ale zapewnia bezbłędną, kuloodporną bazę dzienników dla każdego organu regulacyjnego.

Dlaczego przedsiębiorstwa wybierają Palantir z Innowise

Raport MIT opublikowany przez Fortune potwierdza, że 95% pilotów generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach aktywnie zawodzi. Bez odpowiednich inżynierów kierujących Integracja z Palantir, to oprogramowanie na zawsze pozostanie tylko bardzo drogą i bezużyteczną zabawką w twoim stosie.

Oprócz naszej głębokiej wiedzy technicznej z Palantir, zapewniamy ogromne globalne możliwości dostawy. To właśnie dlatego duże przedsiębiorstwa ufają Innowise w zakresie transformacji cyfrowej:

  • Posiadamy 20 biur na całym świecie, aby zapewnić solidną i bezpieczną infrastrukturę dla Twoich projektów.
  • Utrzymujemy ogromny wskaźnik stałych klientów na poziomie 93%, dzięki czemu firmy ufają nam wielokrotnie po pierwszym udanym wdrożeniu.
  • 85% naszych programistów to inżynierowie średniego i wyższego szczebla, co znacznie zmniejsza liczbę błędów na poziomie juniorów w bazie kodu.
  • Zatrudniamy ponad 100 konsultantów technicznych, którzy kierują architekturą korporacyjną od pierwszego dnia.
  • Innowise zatrudnia tylko najbardziej utalentowanych inżynierów na rynku.
  • Nasza struktura zarządzania pozwala nam tworzyć zespoły inżynieryjne w ciągu zaledwie 1-2 tygodni.
  • Obejmujemy dni robocze do 24 godzin, aby przyspieszyć terminy dostaw.

Obejmuje to naszą globalną skalę dostaw i podstawy biznesowe, które wnosimy do każdego projektu. Teraz przybliżmy rzeczywisty stos techniczny Palantir.

Certyfikowani inżynierowie

Nasz zespół składa się z wysoce wyspecjalizowanych inżynierów danych, kierowników technicznych i architektów posiadających wszystkie trzy oficjalne uprawnienia. Certyfikaty Palantir Foundry, i znają tajniki wdrażania ciężkich infrastruktur chmurowych.

Dogłębnie rozumiemy wewnętrzną logikę rozwiązań dostawców i nie próbujemy uczyć się podstaw na koszt klienta. Dostarczamy ekspertów Usługi Palantir pisząc natywny kod Python i PySpark bezpośrednio w repozytoriach kodu Foundry, polegając całkowicie na rygorystycznej, rzeczywistej wiedzy technicznej naszych zespołów programistów.

Niestandardowa ontologia i integracja ML

Podejmujemy się najbardziej złożonych prac backendowych, których inni integratorzy zwykle unikają. Nasz zespół konstruuje kompleksowe potoki danych przy użyciu Konstruktor rurociągów i Repozytoria kodu.

W przypadku transformacji na dużą skalę na wieloterabajtowych zbiorach danych ze złożonymi złączeniami i poważną logiką agregacji, stosujemy PySpark. W przypadku prostszych operacji na poziomie wierszy lub gdy szybkość ma większe znaczenie niż surowa przepustowość, dostępne są lekkie silniki obliczeniowe, które często są bardziej praktyczne niż uruchamianie pełnego zadania Spark. 

Silniki te uruchamiają się szybciej, zużywają znacznie mniej mocy obliczeniowej i w wielu przypadkach wykonują zadanie w ułamku czasu. Ciągle słyszę o zespołach sięgających po Sparka z przyzwyczajenia i przepalających swój budżet obliczeniowy na pracę, która nigdy nie była potrzebna.

Używamy również potoków przyrostowych w Konstruktor rurociągów, które przetwarzają tylko te dane, które faktycznie uległy zmianie, zamiast za każdym razem ponownie wykonywać pełne odświeżanie. W przypadku dużych zbiorów danych samo to może skrócić czas działania potoku o rząd wielkości. Co więcej, integrujemy możliwości Foundry AIP bezpośrednio z operacyjnymi przepływami pracy i Warsztaty, Dzięki temu sztuczna inteligencja może dokładnie pomagać analitykom w złożonych, regulowanych środowiskach.

Wdrożenie i optymalizacja

Podczas fazy produkcyjnej konfigurujemy niezawodne potoki CI/CD, aby bezpiecznie wdrażać wszystkie przyszłe aktualizacje platformy. Nasi eksperci Palantir optymalizują istniejące obciążenia poprzez refaktoryzację starszego kodu do natywnych potoków Foundry i przeprojektowanie potoków pełnego odświeżania danych w przyrostowe przepływy przetwarzania, znacznie zmniejszając wykorzystanie mocy obliczeniowej.

Wdrażamy również warstwy architektury Medallion w celu poprawy jakości danych i wydajności analitycznej. Nasze ukierunkowane optymalizacje obejmują nawet projektowanie logiki, która minimalizuje niepotrzebne zewnętrzne wywołania przesiewowe API.

Jeśli chcesz wprowadzić tę moc do infrastruktury swojego przedsiębiorstwa, skontaktuj się z nami. skontaktuj się z nami, a my zbudujemy odpowiednią architekturę od podstaw lub zmodernizujemy stare rozwiązanie.

FAQ

Po pierwsze, dostawca demonstruje podstawową wartość biznesową swoich produktów przed sprzedażą licencji korporacyjnej kadrze kierowniczej. Po uzyskaniu przez organizację oficjalnego dostępu do ekosystemu Palantir, nasz zespół konfiguruje podstawowe potoki integracji danych, modeluje ontologię semantyczną bezpośrednio na tych ujednoliconych danych, a następnie wdraża niestandardową logikę biznesową w nowej infrastrukturze.

Oprogramowanie ma wbudowaną w pełni funkcjonalną ścieżkę audytu zarówno dla kroków użytkownika, jak i algorytmu, co tworzy idealną bazę techniczną do przejścia audytu zgodności.

Platforma Palantir automatycznie gromadzi dane telemetryczne z sieci logistycznej i przesyła działania API do systemu ERP, aby szybko zoptymalizować trasy podczas zdarzenia siły wyższej.

Łączymy rozłączne starsze bazy danych w ujednoliconą warstwę integracji, a następnie mapujemy te surowe dane na pojedynczą ontologię semantyczną, dzięki czemu sztuczna inteligencja może uzyskać dostęp do tych baz danych bez konieczności wymiany istniejących serwerów fizycznych.

Łączymy rozłączne starsze bazy danych w ujednoliconą warstwę integracji, a następnie mapujemy te surowe dane na pojedynczą ontologię semantyczną, dzięki czemu sztuczna inteligencja może uzyskać dostęp do tych baz danych bez konieczności wymiany istniejących serwerów fizycznych.

Platforma jest wysoce bezpieczną bramą, która umożliwia zespołowi łatwe wyodrębnianie złożonych danych z korporacyjnych baz danych przy użyciu prostego języka angielskiego bez konieczności pisania pojedynczej linii kodu SQL.

Platforma opiera się na module Apollo do bezpiecznego przesyłania aktualizacji i ciężkich modeli uczenia maszynowego w środowiskach chmurowych, serwerach lokalnych i sprzęcie brzegowym. Organizuje wdrożenia w kontrolowany, świadomy środowiska sposób, dzięki czemu aktualizacje bezpiecznie lądują w rozproszonej infrastrukturze bez przerywania tego, co już działa.

Mamy dedykowany zespół inżynierów, którzy stale zarządzają potokami wdrożeń i optymalizują architekturę zaplecza, aby zapewnić płynne działanie analiz nawet przy ogromnych codziennych obciążeniach.

Pokaż więcej Pokaż mniej

Spis treści

    Skontaktuj się z nami

    Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my odezwiemy się do Ciebie po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

    Wyślij nam wiadomość głosową
    Załącz dokumenty
    Prześlij plik

    Możesz załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Dozwolone formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

    Klikając "Wyślij", wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Innowise zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu przekazania Ci odpowiednich informacji. Podając numer telefonu, zgadzasz się na kontakt za pośrednictwem połączeń głosowych, SMS-ów lub komunikatorów. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

    Możesz także wysłać swoje zapytanie
    na [email protected]
    Co dalej?
    1

    Po otrzymaniu i przeanalizowaniu Twojego zapytania skontaktujemy się z Tobą, aby omówić szczegółowe wymagania dotyczące projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności (NDA).

    2

    Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami nasz zespół przygotuje propozycję realizacji projektu, uwzględniającą zakres prac, liczebność zespołu, przewidywany czas realizacji i szacunkowe koszty.

    3

    Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

    4

    Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.

    Powiązane treści

    Blog
    AI in education: applications, use cases, and implementation.
    Sztuczna inteligencja w edukacji: zastosowania, przykłady wykorzystania i wdrażanie
    Zobacz, jak sztuczna inteligencja zmienia proces uczenia się i nauczania, gdzie sprawdza się najlepiej oraz co wciąż spowalnia jej wdrażanie
    Philip Tikhanovich
    23 października 2026 r.
    Blog
    How to hire fintech developers: a practical guide for US teams.
    Jak zatrudniać programistów z branży fintech: praktyczny przewodnik dla zespołów w USA
    Dowiedz się, jak zatrudniać programistów z branży fintech, oceniać ich umiejętności, porównywać koszty i unikać ryzyka związanego z zatrudnieniem.
    Siarhei Sukhadolski
    18 września 2026 r.
    Blog
    What is a transaction processing system? A complete guide to TPS types and benefits.
    Czym jest system przetwarzania transakcji? Kompleksowy przewodnik po rodzajach systemów TPS i ich zaletach
    Praktyczny przewodnik po rodzajach, elementach składowych, architekturze, zaletach i typowych zastosowaniach systemu TPS.
    Siarhei Sukhadolski
    24 sierpnia 2026 r.
    Blog
    Embedded finance trends 2026: what’s next for payments, lending and banking.
    Trendy w dziedzinie finansów wbudowanych w 2026 r.: co nas czeka w obszarze płatności, kredytów i bankowości
    Poznaj trendy w dziedzinie finansów wbudowanych, które będą kształtować rynek płatności, kredytów i platform cyfrowych w 2026 roku.
    Siarhei Sukhadolski
    5 lipca 2026 r.
    Blog
    Top core banking software in 2026: complete review & comparison.
    Najlepsze oprogramowanie bankowe w 2026 r.: kompleksowy przegląd i porównanie
    Wybór oprogramowania do obsługi podstawowych funkcji bankowych w 2026 roku: najlepsze platformy, kluczowe funkcje i nadchodzące trendy.
    Siarhei Sukhadolski
    25 czerwca 2026 r.
    Blog
    Agentic AI in banking: use cases, architecture, and how banks move beyond chatbots.
    Sztuczna inteligencja oparta na agentach w bankowości: przykłady zastosowań, architektura oraz sposoby, w jakie banki wykraczają poza chatboty
    Dowiedz się, w jaki sposób banki mogą wdrażać autonomiczną sztuczną inteligencję, stosując bezpieczniejsze procesy, mechanizmy kontroli ryzyka oraz etapy wdrażania.
    Andrew Nalichaev
    24 czerwca 2026 r.
    Blog
    How to tokenize real-world assets: steps to take and best practices.
    Jak przeprowadzić tokenizację aktywów z realnego świata: kolejne kroki i najlepsze praktyki
    Praktyczny przewodnik po tokenizacji aktywów w rzeczywistych warunkach, obejmujący kwestie związane z konstrukcją prawną, zgodnością z przepisami, projektowaniem tokenów, emisją, przechowywaniem oraz zarządzaniem cyklem życia tokenów.
    Andrew Nalichaev
    23 czerwca 2026 r.
    Blog
    Islamic banking software solutions: problems, features, and core system architecture.
    Oprogramowanie dla bankowości islamskiej: problemy, funkcje i podstawowa architektura systemu
    Dowiedz się, w jaki sposób oprogramowanie dla bankowości islamskiej wspiera finanse zgodne z szariatem, bezpieczną architekturę, zautomatyzowane obliczenia oraz integrację z bankowością cyfrową.
    Siarhei Sukhadolski
    17 czerwca 2026 r.
    Blog
    Wealth management software development: a complete guide for financial institutions.
    Tworzenie oprogramowania do zarządzania majątkiem: kompletny przewodnik dla instytucji finansowych
    Przewodnik po rozwoju oprogramowania do zarządzania majątkiem, funkcjach, kosztach, trendach i kluczowych korzyściach dla firm finansowych.
    Siarhei Sukhadolski
    14 maja 2026 r.
    Blog
    Top financial analysis software in 2026.
    Najlepsze oprogramowanie do analizy finansowej w 2026 roku
    Znajdź odpowiednie oprogramowanie finansowe na rok 2026, aby zautomatyzować raportowanie, prognozowanie i planowanie.
    Siarhei Sukhadolski
    14 maja 2026 r.
    Blog
    What is a core banking system and why it matters in 2026.
    Czym jest centralny system bankowy i dlaczego ma znaczenie w 2026 roku?
    Podstawowe systemy bankowe – wyjaśnienie: korzyści, wyzwania, trendy oraz sposoby modernizacji starszej infrastruktury przez banki.
    Siarhei Sukhadolski
    12 maja 2026 r.
    Blog
    Why AI credit scoring outperforms traditional models: predicting reality, not history.
    Dlaczego scoring kredytowy AI przewyższa tradycyjne modele: przewidywanie rzeczywistości, a nie historii
    Kompleksowy przewodnik po tym, jak działa scoring kredytowy AI, jak zmniejsza straty kredytowe i koszty budowy niestandardowego modelu ryzyka.
    Siarhei Sukhadolski
    10 kwietnia 2026 r.

    Interesują Cię inne usługi?

    AI i ML, Rozwój
    Rozwój AI
    Zobacz więcej
    Automatyzacja, zwiększenie liczby pracowników
    Programiści RPA Programiści UiPath
    Zobacz więcej
    Programowanie back-endu
    Programowanie backendowe C++ Golang Node.js Ruby on Rails
    Zobacz więcej
    Web
    Portal internetowy B2B Codeigniter Aplikacje wieloplatformowe MEAN stack MERN Stack Implementacja PIM Rozwój PWA React Responsywne projektowanie stron internetowych Projektowanie stron internetowych dla startupów Symfony Tworzenie aplikacji webowych Doradztwo w zakresie stron internetowych Portale internetowe Przeprojektowanie strony internetowej
    Zobacz więcej

    arrow