Energihandel stiller høye krav til hastighet, presisjon og pålitelige data. Priser kan endre seg på få sekunder, og kvaliteten på en beslutning avhenger av kvaliteten på datagrunnlaget den blir tatt på.
Virksomheten hadde allerede sitt eget trading-rammeverk. Behovet var derfor ikke enda en plattform, men ekstra utviklingskapasitet som kunne jobbe direkte i den eksisterende løsningen.
Prosjektet omfattet:
I stedet for å bygge et nytt system ved siden av det eksisterende jobbet BCT direkte i virksomhetens oppsett.
En senior Python-utvikler fra BCT ble en del av utviklingsmiljøet og bygde videre på det eksisterende trading-rammeverket.
Fokuset var å forbedre måten tradingdata ble samlet inn, strukturert og gjort klar til analyse på - uten å forstyrre den omkringliggende infrastrukturen.
Målet var enkelt: bedre tilgang til data der de allerede fantes, og et sterkere grunnlag for rask og pålitelig statistisk analyse.
Vi erstattet manuelle prosesser med automatiserte datapipelines.
Det reduserte behovet for manuell håndtering og gjorde datainnsamlingen både raskere og mer ensartet.
Vi bygde backend-funksjoner og strukturerte datasett som gjorde det enklere å analysere trading performance.
Det ga tradingteamet raskere tilgang til de relevante dataene i et format de kunne jobbe videre med med en gang.
Alt ble utviklet direkte i kundens eksisterende Python-baserte trading-rammeverk.
Skalerbarhet, ytelse og stabilitet ble tenkt inn fra starten, slik at løsningen kunne fungere i et miljø med høye krav til både hastighet og drift.
Alle løsninger ble integrert direkte i virksomhetens eksisterende IT-miljø.
Ingen parallelle systemer og ingen midlertidige nødløsninger. Bare bedre funksjonalitet i løsningen teamet allerede jobbet i.
Ved å automatisere datainnsamlingen og bygge direkte videre på det eksisterende rammeverket fikk virksomheten en løsning som var raskere, mer stabil og bedre rustet til å skalere.
Det gjorde det mulig å:
Det viktigste var et bedre grunnlag for raskere og sikrere beslutninger i et marked der både timing og datakvalitet er avgjørende.
Vi hjalp Hafslund Kraft fra manuelle økonomiprosesser til en moderne, skybasert løsning.
Governance og sikkerhet for helsedata i nasjonal skala
Sikkert AI-søk, intern chat og direkte API-tilgang i én hybrid løsning.
