4 шага применения глубокой аналитики данных
1 шаг. Консультация + устав проекта.
"Уже после первой встречи стало понятно, где именно мы можем оптимизировать наши затраты с помощью ИИ и какие гипотезы стоит проверить, прежде чем идти в полноценный проект. Андрей глубоко погружается в специфику и ритмы бизнеса, это делает работу с ним комфортной."
Операционный директор по безопасности,
Крупный ритейлер электроники и бытовой техники
1 шаг - консультация на 60-90 минут с обсуждением возможностей и генерацией гипотез под ситуацию клиента + изучение релевантной практики + документирование. На выходе - устав проекта, включающий контекст, задачи, гипотезы и расчет стоимости пилота на данных клиента.
С 2015 года помогаем компаниям превращать данные в актив
Мы соорганизаторы АИСТ - серии научно-практических конференций по теории и практике Data Science. Поэтому мы можем подобрать экспертизу и собрать команду практически под любую задачу наших клиентов.
2 шаг. Пилот, проверка бизнес-идеи на данных.
"В ходе короткого пилота мы смогли убедиться, что предположение о возможности выделять в потоке данных с касс интересующие нас аномалии - оправдалось."
Сергей Малютенков, Управляющий партнер, "Император-техно"
2 шаг - проект на 1-2 месяца на данных клиента. Цель проекта - убедиться в разрешимости бизнес-задачи на конкретных данных и уточнить параметры бизнес-кейса.10-20% от стоимости основного проекта.
3 шаг. Реализация проекта.
"Ребята с нуля создали аналитическое ядро новостного агрегатора, выявляющее различные публикации об одном и том же событии и формирующее цепочки связанных событий, и подключили его к бэк-енду."
3 шаг - реализация проекта. Мы используем проектный менеджмент Agile Lean Kanban, чтобы уже на ранних этапах реализации получать максимальную отдачу. Результатом проекта может быть обученная модель, код модуля, либо приложение, подключенное к бизнес-системам заказчика (CRM, workflow, и т.д.)
4 шаг. Системное развитие аналитической компетенции компании.
"Мы начали работу с Syndata с нескольких прикладных проектов на основе машинного обучения, и дошли до корпоративного университета и 2 места в хакатоне SWIFT. Андрей и его команда не только делали Data Science часть, но и очень помогли с идеями, организацией и мотивацией. Рекомендую."
Елена Васина, Exactpro, заместитель генерального директора.
4 шаг - программа мероприятий, направленная на развитие культуры сохранения, анализа и использования данных в компании. Результат - повышение уровня осведомленности сотрудников о методах современной аналитики и машинного обучения, массовый старт проектов силами внутренних сотрудников, вклад в позиционирование компании.