Решения за Data Science

Адастра е Вашият избран партньор, който помага екипите Ви да интегрират изкуствен интелект и машинно самообучение във Вашите бизнес процеси, за да увеличат те бизнес стойността си.

Организациите са изразходвали значително количество финансови ресурси и човекочасове при създаването на своите централизирани хранилища за данни и решения за интеграция на данни. Достъпните данни са важни, но ключовото изискване на повечето организации е да получат нови идеи от това многообразие от данни. Чрез иновативните си подходи за управление на информацията Адастра помага на организациите да интегрират стратегически оперативни рипорти в рамките на своите планове за развитие на бизнес аналитичността. Една по-скорошната промяна е в извличането на по-дълбоки знания отвъд обобщените отчети и количествените показатели. Това е мястото, където прогнозните и предписващите анализи са важни и както при много от нашите клиенти това се превърна в основна дейност за Адастра.

Data science проектите прилагат изкуствен интелект, за да опишат моделите, тенденциите, корелацията и причинно-следствената връзка в данните. Използваните модели за машинно самообучение могат да варират от прости линейни модели до сложни изкуствени невронни мрежи. Проектите също могат да бъдат доста разнообразни в целевите им резултати – алгоритми, които поддържат операциите, упражнения за прогнозиране, когнитивни аналитични приложения за обработка на неструктурирани данни, граф-базирани анализи, анализи в реално време, и много други. Обемът на данните може да варира от малки извадки (MBs) до големи обеми корпоративни данни (TBs), в зависимост от обхвата и фазата на проекта. В контекста на бизнеса тези проектите са насочени към бизнес проблеми и резултатите се използват за насърчаване на по-голяма ефективност и подобрена рентабилност.

DATA SCIENCE РЕШЕНИЯ

Разработване на алгоритми: Създаване на алгоритми за подпомагане на скалируемостта и разнообразието от инструменти за работа с данните, като платформи за големи данни и граф-базирани системи. Изграждане на алгоритми за подпомагане на извличането на информация.

Неконтролирано самообучение: Използване на индуктивни статистически методи за откриване на модели, взаимоотношения и корелации в данните. До голяма степен се основава на два основни принципа – намаляване на размерността и групиране. Решенията използващи тези техники могат да бъдат полезни за разкриване на групи от сходни клиенти или продукти.

Контролирано самообучение: Извеждане на функционално представяне на данните Ви с помощта на извадка от класифицирани образци. Приложенията включват широк спектър от задачи по класификация и регресия.

Симулации и оптимизация: Изработване на математически модели с ограничения, които могат да бъдат решени, за да се определят оптималните бизнес решения, независимо дали става дума за разходи или ценообразуване, управление на складове, верига за доставки и логистика и др.

ВНЕДРЯВАНЕ НА DATA SCIENCE

Интеграция с текущи системи: Изграждане на модели за машинно самообучение, които могат да доставят информацията директно на клиентските системи.

Уеб разработка и внедряване: Разработване на модели, които могат да комуникират чрез API и да се използват чрез графичен уеб интерфейс.

Визуализации и отчети: Обобщените управленски отчети могат да бъдат изградени върху информация, която е минала през интерфейси на статистически модели, в реално време.

Типичният Data Science проект следва гъвкав итеративен подход за разработка.