Przejdź do treści

Filar 03

Custom Development i Dane

Aplikacje na miarę i jedna prawda w danych

Custom Development i Dane - ikona filaru SNOK

Porządkujemy dane master (SNOK MDM), budujemy aplikacje tam, gdzie standardowy produkt nie wystarczy, łączymy świat danych z AI. Microsoft Azure (Solutions Partner Infrastructure), SAP BTP, Google Cloud, plus modern data stack (Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric).

Jak budujemy aplikacje i porządkujemy dane

Custom development z fundamentem w danych - bo aplikacja na śmietniku danych nic nie zmienia

Kupujesz SaaS - zaczyna się od integracji, a kończy na "to wymaga konfiguracji". Standard nie istnieje, każda firma jest inna. Robimy custom dev tam, gdzie standard się skończył: aplikacje na Microsoft Azure (Solutions Partner Infrastructure), SAP BTP (clean core), Google Cloud i SAP Build. Wcześniej zawsze: porządek w danych. SNOK MDM to nasz własny produkt do zarządzania danymi master, wyrosły z 3 wdrożeń u klientów enterprise. Plus modern data stack (Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric) - łączymy świat danych z AI tam, gdzie BigQuery i Excel już nie nadążają.

SNOK MDM - jedna prawda o pracownikach, klientach, materiałach

Centralny rejestr danych master z workflow zatwierdzania, kontrolą jakości (data stewardship), audit trail i synchronizacją do SAP, Salesforce, AD, M365. 6 domen: HR, klienci, dostawcy, materiały, lokalizacje, organizacja. Wyrosło z Medicover (45 000 pracowników, 21 krajów) - dziś produkt wdrażany od kwartału.

Aplikacje na SAP BTP - clean core, bez ABAP w S/4HANA

SAP BTP (Business Technology Platform) to miejsce, gdzie powinny żyć rozszerzenia SAP - poza systemem ERP. Budujemy w SAP CAP (Cloud Application Programming Model), Fiori, Workflow Service, integrujemy z S/4HANA przez OData/CPI. Efekt: konwersja S/4HANA bez bagażu custom kodu, bo extensions już są na BTP.

AI i LLM on-premise - dla danych, których chmura nie zobaczy

Sektor publiczny, finansowy, infrastruktura krytyczna - są branże, gdzie OpenAI/Claude przez API to nie opcja. Wdrażamy lokalne LLM (Ollama, Llama 3.3, Mistral) na infrastrukturze klienta, fine-tuning na własnych dokumentach, integracja z aplikacjami SAP/M365 przez API. RAG z lokalnym vector store (Qdrant, pgvector). Pełna kontrola, zerowy data leakage.

Integracje i API - middleware między SAP a światem

SAP CPI/Integration Suite, MuleSoft, Azure Logic Apps, custom API w Node/.NET. iDoc, BAPI, OData, REST, GraphQL, EDI - znamy wszystkie protokoły, którymi SAP rozmawia z resztą świata. Robimy też retry/dead-letter queues i obserwowalność (Application Insights, Datadog) - integracja, której nie trzeba pilnować ręcznie.

Modern Data Stack + AI - Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric

Łączymy świat danych z AI. Snowflake i Databricks jako lakehouse dla wolumenów, których SAP HANA nie utrzyma. Microsoft Fabric jako jeden plan zapytań od OneLake po Power BI. Pipeline danych do RAG (Qdrant, pgvector), feature store dla modeli ML, semantic layer dla SAP Joule i Microsoft Copilota. Plus governance: lineage (Purview, Unity Catalog), klasyfikacja danych, masking PII pod RODO. Dane pod AI - bez budowania jeziora bałaganu.

100k+

workflow rocznie na SAP BTP (Medicover)

Azure

Microsoft Solutions Partner - Infrastructure

Data + AI

Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric pod LLM/RAG

On-prem

LLM dla sektora publicznego (Ollama, Llama 3.3)

SAP Customer Reference

Medicover - oficjalna referencja SAP

Custom development bez ownership po go-live to dług techniczny. My zostajemy z aplikacją 24/7 - od deploya po feature request.

Jak pracujemy

Jak budujemy aplikacje i porządkujemy dane

Bez slajdów na 60 stron. Wdrażamy. Zostajemy, żeby utrzymać.

01

Discovery + data audit (2-4 tyg.)

Inwentaryzacja danych master: gdzie żyją (SAP, Salesforce, AD, Excel), kto za nie odpowiada, jaka jest jakość (duplikaty, braki, niespójności). Mapowanie wymagań biznesowych do domen MDM. Wynik - data quality scorecard i plan naprawy.

02

Architektura i prototyp (4-8 tyg.)

Projekt techniczny aplikacji (SAP CAP, Fiori, BTP services), schema MDM, integracje, autoryzacje. Prototyp 1-2 ekranów end-to-end z prawdziwymi danymi - po 6 tygodniach klient widzi i klika, zanim zainwestujemy w pełny scope.

03

Build + iteracje (3-9 mies.)

Sprinty 2-tygodniowe, demo co sprint, deployment do BTP/Azure/GCP. Code review, testy automatyczne (Vitest/Playwright), security scanning. Klient ma dostęp do repo, CI/CD, środowisk - pełna transparentność, zero black box.

04

Utrzymanie + rozwój 24/7

Po go-live: monitoring (Application Insights, Datadog), backup/DR, miesięczne aktualizacje, kwartalne security review, roadmap nowych feature'ów. Klient nie zostaje sam z aplikacją custom - my zostajemy z nią.

Czas na 30 minut bez slajdów

Powiedz, co Cię realnie boli – agenty AI, aplikacje, dane, compliance. Wrócimy z 3-5 priorytetami na piśmie. Jeśli to nie jest dla nas – powiemy, do kogo zadzwonić.