Energihandel stiller høje krav til hastighed, præcision og pålidelige data. Priser kan ændre sig på få sekunder, og kvaliteten af en beslutning afhænger af kvaliteten af det datagrundlag, den bliver truffet på.
Virksomheden havde allerede sit eget trading-framework. Behovet var derfor ikke endnu en platform, men ekstra udviklingskapacitet, der kunne arbejde direkte i den eksisterende løsning.
Projektet omfattede:
I stedet for at bygge et nyt system ved siden af det eksisterende arbejdede BCT direkte i virksomhedens setup.
En senior Python-udvikler fra BCT blev en del af udviklingsmiljøet og byggede videre på det eksisterende trading-framework.
Fokus var på at forbedre den måde, tradingdata blev indsamlet, struktureret og gjort klar til analyse på - uden at forstyrre den omkringliggende infrastruktur.
Målet var enkelt: bedre adgang til data dér, hvor de allerede fandtes, og et stærkere grundlag for hurtig og pålidelig statistisk analyse.
Vi erstattede manuelle processer med automatiserede datapipelines.
Det reducerede behovet for manuel håndtering og gjorde dataindsamlingen både hurtigere og mere ensartet.
Vi byggede backend-funktioner og strukturerede datasæt, der gjorde det lettere at analysere trading performance.
Det gav tradingteamet hurtigere adgang til de relevante data i et format, de kunne arbejde videre med med det samme.
Alt blev udviklet direkte i kundens eksisterende Python-baserede trading-framework.
Skalerbarhed, performance og stabilitet blev tænkt ind fra starten, så løsningen kunne fungere i et miljø med høje krav til både hastighed og drift.
Alle løsninger blev integreret direkte i virksomhedens eksisterende IT-miljø.
Ingen parallelle systemer og ingen midlertidige workarounds. Bare bedre funktionalitet i den løsning, teamet allerede arbejdede i.
Ved at automatisere dataindsamlingen og bygge direkte videre på det eksisterende framework fik virksomheden en løsning, der var hurtigere, mere stabil og bedre rustet til at skalere.
Det gjorde det muligt at:
Det vigtigste var et bedre grundlag for hurtigere og mere sikre beslutninger i et marked, hvor både timing og datakvalitet er afgørende.
Vi hjalp Hafslund Kraft fra manuelle finansprocesser til en moderne, cloud-baseret løsning.
Governance og sikkerhed til sundhedsdata i national skala
Sikker AI-søgning, intern chat og direkte API-adgang i én hybrid løsning.
