Data Science

Wykorzystujemy metody uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do analizy zgromadzonych danych.

Obszary rozwiązań
Data Science

Automatyzuj,
przewiduj i napędzaj innowacje

Popraw jakość produktów

i doświadczenia użytkownika poprzez analizę zebranych danych.

Ogranicz koszty

potencjalnych napraw i przeglądów, dzięki utrzymaniu predykcyjnemu

Odkryj przyszłość

i przygotuj się na nią już dziś, dzięki prognozowaniu i optymalizacji

Zautomatyzuj procesy

wykorzystujące dane niestrukturalne – teksty, obrazy, dokumenty

Tworzenie aplikacji kontekstowych opartych na danych
Przechowywanie i zarządzanie danymi we wszystkich ich odmianach
Analizowanie danych w całym spektrum typów danych przy użyciu jednego interfejsu zapytań
Wyświetlanie danych za pomocą aplikacji opartych na świadomym wyszukiwaniu
Wizualizacja danych jako całości
Raportowanie ponad silosami danych i granicami organizacyjnymi
Monitorowanie i zarządzanie danymi, w tym ich ładem, bezpieczeństwem, pochodzeniem i wartością zasilanie, rozszerzanie i pozyskiwanie danych z innych repozytoriów danych, takich jak hurtownie danych, jeziora danych
Czyszczenie i wzbogacanie danych do wykorzystania w analityce opartej na sztucznej inteligencji.
Przeprowadzanie analizy opartej na obiektach i działaniach z wykorzystaniem wiedzy o danych, a nie samych danych.

Specjalizujemy się w

Analityka predykcyjna

Optymalizacja

Przetwarzanie języka naturalnego

Odkrywanie wzorców i anomalii

Automatyczna klasyfikacja i segmentacja

Odkrywanie powiązań

Modelowanie predykcyjne
Wykorzystujemy zaawansowaną analitykę w oparciu o dane historyczne w celu prognozowania prawdopodobieństwa przyszłych wydarzeń związanych z danym działaniem. Zaawansowane analizy obejmują analizy statystyczne, modelowanie predykcyjne, eksplorację danych, analizę tekstu, analizę jednostek (Entity Analytics), ocenianie w czasie rzeczywistym, uczenie maszynowe i inne techniki.
Analiza biznesowa
Przekształcamy dane wewnętrzne i zewnętrzne w spostrzeżenia i rekomendacje, które prowadzą do trafniejszych decyzji biznesowych dając naszym klientom przewagę konkurencyjną. Po zrozumieniu wszystkich specyficznych warunków rynkowych analizujemy i identyfikujemy kluczowe czynniki, które za nimi stoją. W następstwie tych działań przedstawiamy nasze rekomendacje.
Odkrywanie wzorców i anomalii
Analizujemy duże zbiory danych w celu wyciągnięcia z nich użytecznych wniosków, które wspierają podejmowanie trafnych decyzji lub ulepszanie strategii. Określamy, czy rynek rośnie, jest w stagnacji, czy spada i jak szybko. Identyfikujemy anomalie, które są częstym zjawiskiem w różnych branżach i sektorach. Szczególnie przydatne w branżach finansowej i e-commerce.
Automatyczna klasyfikacja i segmentacja
Wykorzystujemy sztuczną inteligencję, aby szybko analizować dostępne informacje i inteligentnie je klasyfikować. Wykorzystując uczenie maszynowe do automatyzacji tych zadań sprawiamy, że cały proces jest superszybki i wydajny. Uchwycenie wglądu użytkownika w proces klasyfikacji danych ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia podejmowania decyzji we właściwym kontekście.
Odkrywanie asocjacji (powiązań)
Nasza metodologia ma na celu odkrycie najbardziej użytecznych powiązań między atrybutami opisującymi obiekty, które znajdują się w zbiorze danych (bazie danych, hurtowni). Obejmuje ona eksplorację asocjacji, eksplorację wzorców, wykrywanie reguł asocjacyjnych, wykrywanie podgrup, wykrywanie pojawiających się wzorców czy odkrywanie kontrastów.
Natural Language Processing (NLP)
Dzięki technologii przetwarzania języka naturalnego jesteśmy w stanie szybko wydobyć szczegółowe informacje z dokumentów. Korzystając z analizy tekstu możemy stworzyć narzędzia do monitorowania mediów społecznościowych, narzędzia do opisywania dokumentów i filtrowania spamu, identyfikować kluczowe frazy i jednostki, uzyskać wgląd w opinie klientów. Możliwości wykorzystania NLP w biznesie są nieograniczone.