Nextent Informatika Zrt.

☀️ Amíg Ön pihen, a rendszerei dolgoznak 💻

Beköszöntött a nyár, a csapatok pedig sorra kiveszik a megérdemelt szabadságukat. Az üzleti folyamatok számára azonban nincs nyári leállás: az ügyfelek folyamatosan jelen vannak, a tranzakciók zavartalanul pörögnek, a háttérben pedig megállás nélkül termelődik az adat. Ilyenkor mutatkozik meg igazán egy jól felépített, automatizált informatikai rendszer ereje.

Új blogsorozatunk első részében bemutatjuk, hogyan biztosítja az adatvezérelt működés a zavartalan üzletmenetet a nyári hónapokban is:

📥 Automatizált adatgyűjtés – emberi beavatkozás nélkül, a nap 24 órájában
🧹 Adattisztítás kompromisszumok nélkül – változatlan adatminőség a helyettesítések idején is
📊 Azonnali vezetői átláthatóság – maguktól frissülő műszerfalak, már a reggeli kávé mellett
🔮 Prediktív elemzések – a mesterséges intelligencia előrejelzi a nyári keresletet 🔒 Folyamatos adatbiztonság – éber védelem a csökkentett létszám idején is

A lényeg: Ön nyugodtan feltöltődhet, miközben a rendszerei megbízhatóan termelik az üzleti értéket.

➡️ A teljes poszt itt olvasható: https://nextentservices.hu/2026/06/17/adatvezerelt-mukodes-es-automatizacio-a-nyari-honapokban-1-resz/

Adatvezérelt működés és automatizáció (a nyári hónapokban) - 1. rész Ebben a bejegyzésben az adatvezérelt döntések és az automatizált adatfeldolgozás fontosságát mutatjuk be.

Fenntartható adattárház: FinOps és megfelelőség 2026-ban! 💰⚖️

Négyrészes blogsorozatunk záró cikkében arra a kérdésre keressük a választ, amely minden cégvezető fejében ott motoszkál: hogyan tehető a modern adattárház pénzügyileg és jogilag is fenntarthatóvá? Iparági adatok szerint a vállalatok felhő-kiadásainak akár 30-50%-a is strukturális pazarlásból fakad – ezt pedig egyetlen KKV sem engedheti meg magának. 📊

Eközben 2026 augusztusában teljeskörűen alkalmazandóvá válik az EU AI Act, amely új dokumentációs és átláthatósági követelményeket támaszt a vállalati AI rendszerekkel szemben. A jó hír: a modern platformok beépített eszközökkel támogatják a megfelelőséget. ⚡

Mire figyeljen 2026-ban? 🎯

💸 FinOps gyakorlatok bevezetése Erőforrás-címkézés, dinamikus skálázás és munkaterhelés-elszigetelés – a felhős költségek kordában tartásának alapjai.
📜 EU AI Act felkészülés Részletes dokumentáció a magas kockázatú AI rendszerekről, az adatforrásokról és a betanítási folyamatokról – kötelező, nem opcionális.
🛡️ Beépített megfelelőségi eszközök A Snowflake Horizon és a Databricks Unity Catalog automatikusan biztosítja az adathozzáférés naplózását, az adatmaszkolást és a Data Lineage követést.
🏛️ Stratégiai szemlélet A megfelelőség és a költséghatékonyság nem teher, hanem versenyelőny – a jól felépített architektúra mindkettőt magától hozza.

Sorozatunk négy pillére egyben: Data Lakehouse architektúra ➡️ tudatos platformválasztás (Fabric / Snowflake / Databricks) ➡️ AI-támogatott adatkezelés ➡️ FinOps és megfelelőség. Ez a négy elem együtt teszi a modern adattárházat valódi üzleti eszközzé. 🏗️

Szeretné megtudni, hol tart most az Ön vállalata az adatérettségben, és hová juthat el a következő 12-18 hónapban? Vegye fel velünk a kapcsolatot! 🤝

Olvassa el a teljes záró cikket, és ismerje meg szolgáltatásainkat: ➡️ https://nextentservices.hu/2026/06/03/finops-es-megfeleloseg-hogyan-tartsuk-kordaban-a-felhos-koltsegeket-4-resz/

FinOps és megfelelőség: hogyan tartsuk kordában a felhős költségeket? - 4. rész Ebben a részben a stratégiai pénzügyi tudatosságra (FinOps) és a szigorú európai adatbiztonsági szabályozásoknak való megfelelésre fókuszálunk

A mesterséges intelligencia új korszaka az adattárházakban! 🤖📊

A generatív mesterséges intelligencia 2026-ra gyökeresen átalakította az adattárházak életciklusát. Az autonóm AI ügynökök ma már nem csupán elemzik az adatokat, hanem aktívan részt vesznek a tervezésben, a kódolásban és az adattisztításban is. Ez azt jelenti, hogy az adatprojektek már nem hónapokig tartó, drága IT vállalkozások, hanem agilis, üzleti felhasználók által is irányítható folyamatok. 💡

A Microsoft Copilot for Fabric például képes egy elemző természetes nyelvű utasításait azonnal működő sématervekre és SQL kódokra fordítani. A Querri-hoz hasonló autonóm eszközökkel pedig a felhasználó csevegőablakban, magyar nyelven utasíthatja az AI-t a kaotikus Excel táblázatok rendbetételére – drága IT erőforrások bevonása nélkül. ⚡

Mit hoz az AI a KKV adatprojekteknek? 🚀

🧠 Demokratizált adatmodellezés Természetes nyelvű utasításokból sématervek és SQL kódok – az adatmodellezés már nem csak az adatmérnökök kiváltsága.
🔄 Önjavító DataOps Az AI folyamatosan tanul a korábbi javításokból, és felismeri az anomáliákat – az adatminőség nem projekt, hanem állapot.
💬 Csevegőablakos adattisztítás Duplikációk eltávolítása, dátumok szabványosítása természetes nyelven – percek alatt, IT segítség nélkül.
⚠️ Szemantikus réteg: a megbízhatóság alapja Az üzleti definíciók pontos rögzítése elengedhetetlen ahhoz, hogy az AI ne "hallucináljon" – pontatlan adat, pontatlan válasz.

Blogsorozatunk harmadik részében részletesen bemutatjuk, hogyan használhatja ki vállalata a generatív AI nyújtotta lehetőségeket az adatkezelésben. 📈

Olvassa el a teljes cikket, és ismerje meg szolgáltatásainkat: ➡️ https://nextentservices.hu/2026/05/27/mesterseges-intelligencia-az-adatmodellezesben-es-az-adattisztitasban/

Mesterséges intelligencia az adatmodellezésben és az adattisztításban - 3. rész Ebben a részben azt járjuk körbe, hogyan forradalmasítja a generatív AI az adattárházak tervezését, az integrációt és az adatok tisztítását.

Platformválasztás az adatok új korszakában: melyik út az Önöké? 🌐📊

A modern Data Lakehouse architektúrák elterjedésével egy új korszak köszöntött be: a nyílt táblaformátumok (Apache Iceberg, Delta Lake) végre felszabadították a vállalatokat a szoftvergyártói függés alól. Ma már ugyanahhoz az adatvagyonhoz natívan hozzáférhet a Databricks, a Snowflake és a Microsoft Fabric is – drága adatmásolások nélkül. 🔓
A magyar középvállalati szektor számára a platformválasztás azonban továbbra is az egyik legfontosabb stratégiai döntés. Blogsorozatunk második részében bemutatjuk a három domináns ökoszisztémát, amelyek mindegyike más-más üzleti célhoz illeszkedik. 💡

A három út, amely közül választhat: ⚡

⚙️ Microsoft Fabric – a sebesség útja A leggyorsabb megtérülés azoknak, akik már a Microsoft ökoszisztémában dolgoznak. SaaS modell, minimális üzemeltetés.

🔒 Snowflake – a függetlenség útja A legstabilabb választás érzékeny adatokhoz és multi-cloud stratégiához. Zero-admin filozófia, biztonságos adatmegosztás.

🤖 Databricks – az innováció útja A legfejlettebb technológiai háttér a saját prediktív AI modellek és gépi tanulási projektek építéséhez.

A jó hír: a nyílt szabványoknak köszönhetően a döntés ma már nem visszafordíthatatlan. A kulcs az, hogy a választott platform illeszkedjen az Ön vállalatának üzleti céljaihoz. 📈

📢 Olvassa el a teljes cikket, és ismerje meg, hogyan segíthetünk a megfelelő platform kiválasztásában: ➡️ https://nextentservices.hu/2026/05/19/a-modern-adattarhazak-forradalma-a-kkv-szektorban-2-resz/

A modern adattárházak forradalma a KKV szektorban - 2. rész Ebben a cikkben megvizsgáljuk az adatszabadságot biztosító nyílt formátumokat, és összehasonlítjuk a piacvezető felhős platformokat

Forradalom az adattárházak világában – itt az új korszak! 🚀📊

A 2026-os év fordulópontot hozott a vállalati adatkezelésben. A hagyományos, monolitikus adattárházakat felváltották a felhőalapú adat-ökoszisztémák és a Data Lakehouse architektúrák, amelyek valós időben, beépített mesterséges intelligencia támogatással kezelik a strukturált és strukturálatlan adatokat egyaránt. 💡

A hazai KKV szektor számára ez egyszerre jelent hatalmas üzleti lehetőséget és komoly kihívást. A szakemberhiány miatt a cégvezetők egyre inkább a teljesen menedzselt (SaaS) szolgáltatások felé fordulnak – és joggal, hiszen ma már egy adattárház nem szerverek konfigurálását jelenti, hanem okos üzleti integrációt.

Miért éri meg most lépni? ⚡

1️⃣ Költséghatékonyság: a számítási és tárolási kapacitások szétválasztása drasztikusan csökkenti a kiadásokat
2️⃣ Rugalmasság: a klaszterek másodperc törtrésze alatt skálázhatók a tényleges igények szerint
3️⃣AI-felkészültség: a modern architektúra natívan támogatja a mesterséges intelligencia alkalmazásokat

Új blogsorozatunkban négy részben mutatjuk be, hogyan navigálhat a középvállalati szektor magabiztosan az adattárházak új korszakában – a platformválasztástól a FinOps gyakorlatokig. 📈

Olvassa el az első részt, és ismerje meg szolgáltatásainkat: ➡️ https://nextentservices.hu/2026/05/14/a-modern-adattarhazak-forradalma-a-kkv-szektorban-1-resz/

A modern adattárházak forradalma a KKV szektorban - 1. rész Bemutatjuk, hogyan alakultak át az adattárházak és miért elengedhetetlen az új, felhőalapú adat-ökoszisztémák használata a középvállalatok számára az AI korában.

Az adatmenedzsment ma már nem IT-kérdés – hanem vezetői döntés 📊🔧

Sokan azt gondolják, hogy az ETL-folyamatok, az adatszerződések vagy a Zero-ETL architektúra kizárólag az IT osztály asztalára való. Legújabb cikkünkben azonban azt mutatjuk meg, hogy ezek a fejlesztések közvetlen üzleti hatással bírnak – és a döntés, hogy egy vállalat felkészül-e rájuk, már nem a rendszergazdáé.

Négy olyan trendet foglaltunk össze, amelyek már most formálják az élenjáró cégek működését:

🔄 Öngyógyító ETL – Ha megváltozik egy forrásrendszer adatstruktúrája, a mesterséges intelligencia automatikusan korrigál. Vége az éjszakai hibajelzéseknek és az üres reggeli riportoknak.
🚫 Zero-ETL – Az adatok ott maradnak, ahol keletkeznek, de az elemzőeszközök azonnal elérik őket. Nincs adatkettőzés, nincs késés, nincs felesleges tárolási költség.
📋 Adatszerződések – Csak az az adat kerül az elemzőrendszerbe, amely megfelel az előre rögzített minőségi követelményeknek. Az eredmény: visszatér a bizalom a riportok iránt.
🧠 Vector-ETL – A PDF-ekben, szerződésekben és e-mailekben rejtőző tudás is hasznosítható lesz. Így épülhet fel a vállalat saját, privát AI-tudásbázisa.

Az összefüggés egyértelmű: aki ma rendbe teszi az adatfolyamatait, holnap gyorsabban reagál, megbízhatóbban dönt – és az AI-projektjeit valódi adatvagyonra tudja építeni.

📖 A teljes cikket elolvashatják a Nextent blogján ➡️➡️➡️ https://nextentservices.hu/2026/05/07/adatvezereltbol-adat-cselekvo-mi-van-a-dashboard-mogott/

Adatvezéreltből “adat-cselekvő” - mi van a dashboard mögött? Mostanra az adatmenedzsment túllépett a puszta „tároláson”: ma már az automatizált minőség és a mozgás nélküli adatelérés a norma.

📊 Az adat már nem elég – a cselekvési sebesség a verseny igazi tétje ❗️ ❗️ ❗️

2026 tavaszán a BI piac egy fontos fordulóponthoz érkezett. Nem az a kérdés többé, hogy van-e elég adatunk – hanem az, hogy mennyi idő telik el az adat és a belőle fakadó döntés között.

A Nextentnél ezt a váltást figyeljük, és az alábbi trendek rajzolják ki legélesebben az irányt:
A Microsoft Power BI már nem visszatekint – beavatkozik. A Translytical Task Flows lehetővé teszi, hogy a vezető a riporton belül hajtsa végre a szükséges intézkedést: legyen szó készletrendelésről vagy folyamatkorrekció elindításáról. Az adat és a cselekvés egyetlen felületen találkozik. ⚡

A Google Data Studio visszatér – és proaktív lesz. Az AI-ügynökök már nem várják, hogy mi vegyük észre a bajt a grafikonon. Ők figyelik az adatokat, és ha eltérést látnak, egy kész javaslattal kopognak: Slack-üzenettel, e-mail tervezettel, korrekciós opcióval. Ez a kivétel alapú menedzsment új szintje. 🔔

A Tableau már nemcsak megmutatja, mi történt – hanem azt is segít megérteni, miért. A “kauzalitás” vizsgáló funkciók és a "Mi lenne, ha?" típusú szimulációk valódi döntéstámogatást nyújtanak, nem csak visszatekintő riportokat. 🔍

És ami mindezek mögött áll: a Metrics Store. Ha a marketing és a pénzügyi vezető ugyanazon az értekezleten más számot mond ugyanarra a mutatóra, az nem technikai probléma – az bizalmi probléma. A szemantikai réteg egyetlen, hiteles forrásból látja el az összes rendszert. Aki ma ebbe fektet, az holnap AI-alapú elemzésének alapot épít. 🏗️

👉 Amennyiben Önöknél is felmerül a kérdés, hogy a meglévő BI rendszer valóban kiszolgálja-e a döntéshozatalt, szívesen segítünk felmérni a lehetőségeket.

🔗 Link a teljes cikkhez: https://nextentservices.hu/2026/04/30/az-adatvezerelt-vezetes-update-vagyis-mit-latunk-2026-tavaszan/

Az adatvezérelt vezetés update - vagyis mit látunk 2026 tavaszán A Nextentnél mindig is hittünk abban, hogy a technológia akkor ér a legtöbbet, ha közvetlenül szolgálja az üzleti célokat.

A szoftverfejlesztés jövője már itt van – és elszigetelt homokozókban épül fel 🏗️🤖

Sorozatunk záró részében a legmerészebb lépést tesszük meg: megvizsgáljuk az autonóm MI platformokat, amelyek saját, virtuális operációs rendszerben dolgoznak.🦾

A kérdés, amelyre ezek az eszközök választ adnak, nagyon is valós: megengedhető-e, hogy egy algoritmus tartósan módosítsa a munkaállomásunk beállításait, önállóan telepítsen szoftvercsomagokat, vagy külső függőségeket töltsön le? 🤖 Az autonóm platformok úgy adják meg erre a választ, hogy a kockázatot teljesen kikerülik. Az MI egy dedikált homokozó-környezetben dolgozik, ahol szervereket indít el, portokat nyit meg, adatbázisokat hoz létre – anélkül, hogy a gazdagép stabilitását bármilyen módon érintené. 🛡️

A gyakorlati hozadék kézzelfogható: a fejlesztőcsapatok összetett, többlépcsős feladatokat adhatnak ki az asszisztensnek. Az MI megírja a kódot, feltelepíti a szükséges keretrendszereket, lefuttatja az integrációs teszteket, majd csak a már validált eredményt szinkronizálja vissza. A „nálam működik" típusú anomáliák a múlté válnak. ✅

💥 Összegzésképpen: az MI bevonása a szoftverfejlesztésbe ma már nem trend, hanem versenyelőny. A kihívás nem az, hogy képesek vagyunk-e használni ezeket az eszközöket – hanem az, hogy mennyire tudatosan és gyorsan építjük be őket a mindennapi munkafolyamatokba.

👉 A teljes cikk olvasásához kattintos ide: https://nextentservices.hu/2026/04/22/a-mesterseges-intelligencia-mint-mindent-tudo-felautonom-programozo-asszisztens-3-resz/

A mesterséges intelligencia mint mindent tudó félautonóm programozó asszisztens – 3. rész Fókuszban az autonóm MI platformok, amelyek saját operációs rendszerükben, szigetelt környezetben végzik a komplex fejlesztési feladatokat.

A “terminál” hatalma: amikor az MI már nem csak javasol, hanem cselekszik is 🖥️⚡

🧨 Sorozatunk második részében egy szinttel mélyebbre merülünk a mesterséges intelligencia programozási alkalmazásaiban – a parancssori (CLI) eszközök világába, ahol az MI valódi autonómiát kap.

Amíg az IDE-beépülők a vizuális, valós idejű kódtámogatásban jeleskednek, addig a CLI-alapú megoldások a fejlesztési folyamat mélyebb rétegeibe integrálódnak. Látják a teljes fájlrendszert, a projektstruktúrát és a verziókövetési előzményeket – így képesek önállóan módosítani fájlokat, futtatni szkripteket és kezelni a tesztkörnyezetet. 🔧

Az egyik legfontosabb üzleti előnyük a rugalmas modellválasztás lehetősége: a fejlesztők az API-kulcsokon keresztül a feladat komplexitásához igazíthatják a használt MI-modellt. Egyszerűbb feladathoz gyorsabb és olcsóbb modell, összetettebb architekturális munkához prémium megoldás – ez a célzott optimalizálás komoly költségmegtakarítást hozhat intenzív, nagyprojektes környezetben. 💰📈

Természetesen ezek az eszközök nagyobb technikai érettséget igényelnek a felhasználótól. Cserébe viszont az MI itt már nem csak ajánl – parancsokat hajt végre, fájlokat hoz létre, módosít és töröl. Ez egy egészen más szintű együttműködés.

👉 De mi történik, ha még ennél is nagyobb szabadságot adunk az MI-nek – miközben megőrizzük rendszereink biztonságát? Erről szól sorozatunk következő része.

🔗 https://nextentservices.hu/2026/04/14/a-mesterseges-intelligencia-mint-mindent-tudo-felautonom-programozo-asszisztens-2-resz/

A mesterséges intelligencia mint mindent tudó félautonóm programozó asszisztens – 2. rész Ebben a részben a parancssori (CLI) MI alkalmazások világát térképezzük fel, amelyek költséghatékonyabb működéssel támogatják a folyamatokat.