Pereiti prie turinio
Susisiekite
Duomenų mokslininkas prie stalo nagrinėja spalvingas diagramas dideliame monitoriuje

Duomenys ir DI

Duomenų mokslo paslaugos

Paverskite duomenis, kuriuos jūsų verslas jau renka, prognozėmis, rekomendacijomis ir sprendimais, kuriais galite remtis. Juos kuria steigėjų vadovaujama komanda, o darbą nuo pirmojo klausimo iki gamybinės aplinkos veda patyręs inžinierius.

Pasikalbėkite su įkūrėjais

Kodėl verta rinktis Authect duomenų mokslo partnere

Dauguma duomenų mokslo projektų žlunga ne dėl matematikos. Jie žlunga, nes modelis taip ir lieka užrašų knygutėje, atsako į klausimą, kurio niekas neuždavė, arba juo nepasitiki tie, kas turi juo naudotis. Mes pradedame nuo sprendimo, kurį norite pagerinti, ir tik tada ieškome jį paremiančių duomenų ir modelio.

Savo darbe statistiką ir mašininį mokymąsi deriname su patikima programine inžinerija, todėl perspektyvus modelis tampa patikima paslauga jūsų produktuose ir darbo procesuose. Kiekvienam projektui vadovauja patyręs inžinierius, steigėjai dalyvauja nuo pirmojo susitikimo, o kodas, modeliai ir duomenų srautai jūsų nuo pirmos dienos.

Klientų atsiliepimai

Darbas su Authect iš esmės pakeitė mūsų skaitmeninę infrastruktūrą. Jų inžinierių komanda mūsų sudėtingą prekybos algoritmų platformą pristatė dviem savaitėmis anksčiau nei planuota, nenukentėjo nei kodo kokybė, nei atitiktis saugumo reikalavimams. Sklandi komunikacija ir gilios techninės žinios pavertė juos tikru strateginiu partneriu.
Dmitry SokolovProdukto vadovas, FinTech Solutions

Sužinokite, ką gali pasakyti jūsų duomenys. Tiesiai iš steigėjų, kurie kurs modelius.

Susisiekite su mumis

Ką kuriame

Mūsų teikiamos duomenų mokslo paslaugos

Duomenų mokslas yra visos paslaugų grupės centras. Jas deriname pagal jūsų projekto poreikius, o už visumą atsako vienas patyręs inžinierius.

DI sprendimų kūrimas

Dirbtinį intelektą diegiame į programinę įrangą, kuria jau naudojatės: asistentus, atsakančius į klausimus pagal jūsų pačių dokumentus, funkcijas, kurios klasifikuoja, apibendrina ar išgauna informaciją, ir įrankius, perimančius pasikartojantį jūsų komandos darbą. Kiekviena funkcija kuriama pagal realų darbo procesą, testuojama su realiais pavyzdžiais, o prieš paleidimą ją peržiūri inžinierius.

Du kolegos prie stovimo stalo su nešiojamuoju kompiuteriu, lipniais lapeliais ir atspausdinta srauto schema
Mašininio mokymosi sprendimų kūrimas

Individualūs modeliai prognozavimui, vertinimui, klasifikavimui, rekomendacijoms ir anomalijų aptikimui, apmokyti jūsų duomenimis ir vertinami pagal jums svarbius rezultatus. Paprasta kalba paaiškiname, ką modelis gali ir ko negali, kad juo besiremiantys žmonės žinotų, kada juo pasitikėti.

Rankos rašo klaviatūra priešais monitorių su mėlynais grafikais – mašininio mokymosi darbas
MLOps

Modelis naudingas tik tol, kol išlieka tikslus. Įdiegiame srautus, kurie automatiškai iš naujo apmoko, testuoja, diegia ir stebi jūsų modelius bei įspėja, kai keičiasi duomenys ar prastėja rezultatai. Taip modeliai veikia dar ilgai po paleidimo, ir jų nereikia nuolat prižiūrėti duomenų mokslininkui.

Inžinierius neša nešiojamąjį kompiuterį serverinės praėjimu tarp spintų su indikatorių lemputėmis
Išmanusis automatizavimas

Modelius deriname su darbo procesų automatizavimu, kad perimtume rankinį, taisyklių kupiną darbą jūsų organizacijoje: užklausų nukreipimą, dokumentų skaitymą, duomenų tikrinimą ir ataskaitų rengimą. Žmogus įsitraukia tik ten, kur reikia jo sprendimo.

Biuro darbuotojas prie tvarkingo stalo su nešiojamuoju kompiuteriu, kuriame matyti kodas, planšete ir aplanku

Atvejų studijos

Naujausi Authect darbai

Ką gaunate su Authect duomenų mokslo paslaugomis

Jūsų klausimus ir duomenis paverčiame analitiniais modeliais, kurie parodo spragas ir galimybes, o tada įdiegiame tuos modelius į įrankius, kuriais jūsų žmonės naudojasi kasdien.

Kartu aiškiai pamatote, kaip juda jūsų duomenys, kurios prognozės pakankamai patikimos, kad jomis remtumėtės, ir ko reikėtų norint eiti toliau.

Kiekvienas projektas apima:

  • Analitikos ir modeliavimo modulį, sukurtą pagal jūsų verslo klausimus
  • Prognozavimo ir optimizavimo modelius, parengtus kaip paslaugos, kur tai suteikia vertės
  • Visą išeities kodą, dokumentaciją ir kiekvieno modelio pasirinkimo pagrindimą
  • Konsultacijas dėl duomenų srautų, taip pat ataskaitas, pristatymus ir demonstracijas
  • Kokybės tikslus, suderintus su jumis prieš pradedant modeliavimą
  • Modelių įdiegimą į jūsų gamybinę aplinką
Kolegos aplink posėdžių stalą rodo į atspausdintas stulpelines ir skritulines diagramas šalia nešiojamojo kompiuterio

Paslaugos nauda

Kaip duomenų mokslas padeda pasiekti jūsų verslo tikslus

  1. 01

    Didinkite pardavimus savo duomenimis

    Asmeninės rekomendacijos, išmanesnė kainodara ir klientų nutekėjimo prognozavimas padeda ilgiau išlaikyti klientus, didinti krepšelio vertę ir sutelkti pardavimų pastangas ten, kur sandorio tikimybė didžiausia.

  2. 02

    Valdykite verslą efektyviau

    Paklausos, personalo poreikio ir atsargų prognozės leidžia planuoti išteklius, biudžetus ir rinkodarą remiantis faktais, o ne spėlionėmis, o nuspėjamoji priežiūra aptinka gedimus, kol jie dar netapo brangūs.

  3. 03

    Valdykite riziką užtikrintai

    Modeliai, kurie pažymi neįprastas operacijas, vertina riziką ir numato paklausą, jūsų komandą įspėja iš anksto, kad ji galėtų imtis veiksmų, kol maža problema dar netapo nuostoliu.

  4. 04

    Gerinkite kasdienę veiklą

    Nuo skambučių centro darbo krūvio iki atsargų sandėlyje: analitika parodo, kur prarandama laiko ir pinigų, o optimizavimo modeliai pasiūlo, kaip viską subalansuoti.

  5. 05

    Kurkite išmanesnę klientų patirtį

    Natūraliosios kalbos apdorojimas, kompiuterinė rega ir gilusis mokymasis leidžia kurti asistentus, paiešką ir savitarnos sprendimus, kurie supranta, ką klientai turi omenyje, kiekviename sąlyčio taške.

Kaip dirbame

Mūsų duomenų mokslo projektų eiga

Septyni žingsniai nuo verslo klausimo iki modelio, veikiančio gamybinėje aplinkoje. Steigėjas ir patyręs inžinierius lieka su jumis visą laiką, todėl visada žinote, ką mums sako duomenys ir kas laukia toliau.

  1. 01

    Problemos apibrėžimas ir planavimas

    Su jūsų suinteresuotomis šalimis susitariame, kokį sprendimą geriname, kaip vertinsime sėkmę, taip pat dėl apimties, terminų ir to, kas turi dalyvauti.

  2. 02

    Duomenų rinkimas ir tyrimas

    Renkame duomenis iš jūsų sistemų, o kur naudinga, ir iš išorinių šaltinių, tikriname jų kokybę ir ieškome dėsningumų, spragų bei netikėtumų dar prieš pradėdami modeliavimą.

  3. 03

    Duomenų paruošimas

    Valome, jungiame ir transformuojame neapdorotus duomenis į požymius, iš kurių modelis gali mokytis. Kiekvienas žingsnis aprašomas skriptu, todėl jį galima pakartoti ir patikrinti.

  4. 04

    Modelio kūrimas ir apmokymas

    Parenkame problemai ir duomenims tinkamus metodus, nuo paprastų statistinių modelių iki giliojo mokymosi, juos apmokome ir kruopščiai deriname.

  5. 05

    Vertinimas ir testavimas

    Modelius testuojame su duomenimis, kurių jie niekada nematė, ir lyginame tarpusavyje bei su paprastu baziniu modeliu, kad toliau eitų tik tai, kas tikrai veikia.

  6. 06

    Įdiegimas

    Pasirinktą modelį integruojame į jūsų gamybinę aplinką, dažniausiai kaip API arba esamoje programoje, kartu su testais ir dokumentacija.

  7. 07

    Stebėsena ir priežiūra

    Paleidę stebime tikslumą ir naudojimą, renkame atsiliepimus ir iš naujo apmokome modelį, kai keičiasi duomenys, kad jis išliktų naudingas augant jūsų verslui.

Pasiruošę paversti savo duomenis įžvalgomis, kurios padės verslui veikti geriau?

Susisiekite su mumis

Ką perimame

Duomenų mokslininkas švelnioje dienos šviesoje žymekliu piešia rodykles ir schemas ant stiklinės sienos

Kuo pasirūpinsime mes

  • Veiksmų planas ir hipotezės

    Analizės ir modeliavimo veiksmų planas bei pirminės hipotezės, sudarytos pagal jūsų reikalavimus ir pirmąją duomenų apžvalgą, kad pirmiausia tikrintume idėjas, kurios greičiausiai atsipirks.

  • Prieiga prie duomenų ir konsultacijos

    Pasirūpiname prieiga prie darbui reikalingų duomenų šaltinių ir išteklių, o eigoje patariame, kaip jūsų duomenys naudojami, saugomi ir transformuojami.

  • Aprašomoji analizė

    Moduliai, kurie aprašo, kas ir kodėl įvyko, ir suteikia jūsų komandai patikimą, bendrą skaičių vaizdą dar prieš pradedant ką nors prognozuoti.

  • Prognozavimo ir optimizavimo moduliai

    Modeliai, kurie prognozuoja, kas greičiausiai įvyks, veiksnių analizė, kuri parodo, kas tai lemia, ir optimizavimas, kuris rekomenduoja, ką daryti.

  • Patikra ir interpretavimas

    Apibendriname įžvalgas, patikriname kiekvieno modelio rezultatus ir paaiškiname juos paprasta kalba, parengdami techninius aprašus ir vizualias ataskaitas skirtingoms auditorijoms.

  • Paruoštas naudoti įdiegimas

    Modeliai parengiami ir įdiegiami taip, kad nuo pirmos dienos veiktų jūsų esamose sistemose, o ne kaip atskiras įrankis, kurį komanda turi nepamiršti atsidaryti.

Sritys

Duomenų mokslo taikymas skirtingose srityse

Sveikatos priežiūra

Gilusis mokymasis, padedantis vertinti medicininius vaizdus, prognozavimo modeliai, pažymintys pacientus, kuriems dėmesio gali prireikti anksčiau, virtualūs asistentai, atsakantys į pacientų klausimus, ir asmeniniai priežiūros bei mitybos planai. Visa tai kuriama griežtai saugant sveikatos duomenis.

Gydytojas ir pacientas prie stalo su stetoskopu žiūri į planšetę
Mažmeninė prekyba

Rekomendacijų sistemos, paklausos prognozavimas, dinaminė kainodara ir akcijos, vizualinė paieška ir kompiuterinė rega lentynų tikrinimui bei sukčiavimo prevencijai, taip pat asistentai, padedantys pirkėjams rasti tai, ko jiems reikia.

Rankos prie parduotuvės prekystalio šalia mokėjimo terminalo deda megztinį į dėžę
Žiniasklaida ir pramogos

Turinio rekomendacijos ir personalizavimas, auditorijos analitika, tikslinės kampanijos, generatyviniai įrankiai, padedantys kurti turinį, ir modeliai, padedantys moderuoti turinį bei saugoti autorių teises.

Vaizdo montuotojo rankos ant klaviatūros, ekrane – montažo laiko juosta
Fintech

Sukčiavimo aptikimas, kredito ir rizikos vertinimas, asmeninis finansų planavimas, portfelio optimizavimas ir automatizuotos ataskaitos, padedančios laikytis reguliuotojų reikalavimų.

Žmogus rodo į nešiojamąjį kompiuterį su grafikais šalia atspausdintų ataskaitų ir planšetės
Draudimas

Modeliai, padedantys vertinti draudimo riziką, rūšiuoti žalų bylas ir aptikti sukčiavimą, rizikos analizė nuostolių prevencijai ir kalbos modeliai, padedantys agentams bei klientams išsiaiškinti klausimus dėl draudimo sutarčių.

Ranka su automobilio raktais išmaniuoju telefonu fotografuoja automobilio įlenkimą
Logistika

Maršrutų planavimas ir transporto parko optimizavimas, nuspėjamoji transporto priemonių ir įrangos priežiūra, pristatymo laiko įverčiai ir paklausos prognozės, padedančios sandėliams turėti pakankamai atsargų, bet ne per daug.

Rankos rankiniu brūkšninių kodų skeneriu nuskaito lipnia juosta apklijuotą siuntinį
Energetika

Vartojimo ir gamybos prognozavimas, nuspėjamoji elektrinių ir tinklo įrangos priežiūra, anomalijų aptikimas jutiklių duomenyse ir optimizavimo modeliai, derinantys sąnaudas ir pajėgumus.

Inžinierius su planšete priešais atidarytą elektros valdymo spintą

Metodai

Metodai ir technikos, kuriuos taikome

Renkamės paprasčiausią metodą, kuris gerai atsako į jūsų klausimą. Kartais tai aiški istorinių duomenų diagrama, kartais neuroninis tinklas. Visada žinosite, kodėl pasirinkome būtent jį.

  • Aprašomoji analitika

    Istorinių duomenų analizė, parodanti, kas, kur ir kodėl įvyko, kad ataskaitos ir sprendimai remtųsi faktais, dėl kurių sutaria visi.

  • Prognozuojamoji analitika

    Paklausos, klientų nutekėjimo, rizikos ar potencialių klientų kokybės prognozavimas, kad pastangas ir biudžetą skirtumėte ten, kur jie labiausiai atsipirks.

  • Preskriptyvioji analitika

    Tikėtinų rezultatų įvertinimas, siekiant rekomenduoti geriausią kitą veiksmą, nuo atsargų užsakymų iki kainodaros, užuot palikus paskutinį žingsnį nuojautai.

  • Mašininio mokymosi algoritmai

    Prižiūrimasis mokymasis klasifikavimui ir regresijai, neprižiūrimasis mokymasis segmentavimui ir anomalijų aptikimui, parinkti pagal turimus duomenis.

  • Neuroniniai tinklai ir gilusis mokymasis

    Konvoliuciniai ir rekurentiniai tinklai bei transformeriai kalbai, vaizdams, garsui ir sekoms, kai paprastesnių modelių nepakanka.

  • Procesų optimizavimas

    Modelius deriname su automatizavimu, kad supaprastintume pasikartojančius procesus, o jūsų žmonės savo laiką skirtų atvejams, kuriems reikia žmogaus.

Technologijos

Technologijos, su kuriomis dirbame

Įrankius renkamės pagal jūsų problemą ir komandą. Pirmenybę teikiame plačiai naudojamoms, gerai palaikomoms technologijoms, kurias po mūsų lengvai perims jūsų inžinieriai.

Tvarkinga programuotojo darbo vieta su mechanine klaviatūra, ausinėmis ir monitoriais duomenų mokslo darbui
Programavimo kalbos

Python – daugumai modeliavimo ir duomenų darbų, SQL – viskam, kas arti duomenų saugyklos, o TypeScript ar kitos kalbos – kai modelis turi veikti programos viduje.

Mašininio mokymosi karkasai

scikit-learn, XGBoost ir LightGBM – struktūrizuotiems duomenims, PyTorch ir TensorFlow – giliajam mokymuisi, Hugging Face bibliotekos – kalbos ir vaizdo modeliams.

Duomenų apdorojimas

pandas ir Polars – analizei, Apache Spark – dideliems duomenų rinkiniams, dbt – transformacijoms, kurias reikia testuoti ir dokumentuoti.

Duomenų platformos ir saugyklos

Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift ir PostgreSQL – priklausomai nuo to, kur jūsų duomenys jau yra ir kiek kainuoja juos išlaikyti.

Eksperimentų sekimas ir MLOps

MLflow ir Weights & Biases – eksperimentams ir modelių registrams, Airflow ir panašūs orkestravimo įrankiai – duomenų srautams, Docker ir Kubernetes – diegimui.

Debesijos AI paslaugos

AWS, Microsoft Azure ir Google Cloud mašininio mokymosi paslaugos – ten, kur jos taupo laiką ir nepririša jūsų prie vieno tiekėjo.

Vizualizacija ir ataskaitos

Power BI, Tableau, Looker ir paprasti užrašų knygelių ar žiniatinklio skydeliai, kad rezultatai pasiektų reikiamus žmones tokia forma, kurią jie tikrai naudos.

Susijusios paslaugos

Kitos mūsų duomenų ir AI paslaugos

Duomenų mokslas geriausiai veikia kartu su tinkamais pagrindais ir įrankiais. Šias paslaugas mūsų klientai su juo derina dažniausiai.

  • Duomenų strategija

    Aiškus planas: kokius duomenis rinkti, kaip juos valdyti ir kurios iniciatyvos pirmiausia duos daugiausia naudos.

    Daugiau apie paslaugą

  • Dirbtinis intelektas

    AI funkcijos, sukurtos pagal jūsų darbo procesus ir įdiegtos į jau naudojamą programinę įrangą.

    Daugiau apie paslaugą

  • Generatyvinis AI

    Asistentai, turinio įrankiai ir dokumentų supratimas, paremti didžiaisiais kalbos modeliais ir jūsų pačių duomenimis.

    Daugiau apie paslaugą

  • Mašininis mokymasis

    Individualūs prognozavimo, klasifikavimo ir rekomendacijų modeliai, sukurti patikimai veikti realioje aplinkoje.

    Daugiau apie paslaugą

  • Pokalbių AI

    Pokalbių ir balso asistentai, kurie supranta, ką žmonės turi omenyje, ir laiku perduoda pokalbį žmogui.

    Daugiau apie paslaugą

  • Išmanioji automatizacija

    Darbo procesai, derinantys taisykles, modelius ir žmones, kad jūsų komandai nereikėtų atlikti pasikartojančio darbo.

    Daugiau apie paslaugą

  • Išmanusis dokumentų apdorojimas

    Sąskaitų faktūrų, formų ir sutarčių skaitymas, klasifikavimas ir duomenų išgavimas, o neįprastus atvejus tikrina žmonės.

    Daugiau apie paslaugą

  • MLOps

    Srautai, kurie iš naujo apmoko, testuoja, diegia ir stebi jūsų modelius, kad jie išliktų tikslūs ir po paleidimo.

    Daugiau apie paslaugą

  • Verslo analitika

    Skydeliai ir ataskaitos, kuriais jūsų komandos pasitiki, sukurti ant švaraus, gerai sumodeliuoto vieno tiesos šaltinio.

    Daugiau apie paslaugą

  • Duomenų inžinerija

    Duomenų srautai, saugyklos ir kokybės patikros, nuo kurių priklauso kiekvienas modelis ir ataskaita.

    Daugiau apie paslaugą

Įžvalgos

DUK

Duomenų mokslo paslaugos: dažniausi klausimai

Kas yra duomenų mokslo paslaugos?

Duomenų mokslo paslaugos padeda gauti naudos iš jūsų duomenų pasitelkiant statistiką, mašininį mokymąsi ir programinės įrangos inžineriją. Praktiškai tai reiškia: ištirti jūsų duomenis, sukurti modelius, kurie prognozuoja, klasifikuoja ar rekomenduoja, ir įdiegti juos į sistemas, kuriomis naudojasi jūsų darbuotojai ir klientai, kad jie darytų įtaką realiems sprendimams.

Kuo duomenų mokslas skiriasi nuo duomenų analitikos?

Duomenų analitika dažniausiai žvelgia atgal: ji aprašo, kas ir kodėl įvyko, paprastai ataskaitose ir skydeliuose. Duomenų mokslas eina toliau – modeliais prognozuoja, kas tikėtina, ir rekomenduoja, ką daryti. Daugumai projektų reikia abiejų, todėl dažnai pradedame nuo analitikos, kad visi pasitikėtų skaičiais, ir tik tada ant jų kuriame modelius.

Kokie yra duomenų mokslo projekto etapai?

Mūsų projektai vyksta septyniais etapais: problemos apibrėžimas, duomenų rinkimas ir tyrimas, jų paruošimas, modelių kūrimas ir apmokymas, jų vertinimas ir testavimas, geriausio modelio diegimas į realią aplinką bei jo stebėjimas ir priežiūra. Sėkmės matą susitariame pačioje pradžioje, todėl kiekvienas etapas vertinamas pagal tą patį tikslą.

Kiek duomenų reikia norint pradėti?

Mažiau, nei daugelis tikisi, tačiau jie turi būti tinkami. Prognozavimui dažnai pakanka solidžios švarių sandorių ar veiklos įrašų istorijos, o šiuolaikiniai kalbos ir vaizdo modeliai gali dirbti su kur kas mažesniu pavyzdžių skaičiumi. Per pirmąsias savaites įvertiname, ką turite, ir sąžiningai pasakome, ar to pakanka tikslui pasiekti.

Kam priklauso modeliai ir kodas?

Jums – nuo pirmos dienos. Šaltinio kodas, apmokyti modeliai, duomenų srautai ir dokumentacija saugomi jūsų vardu registruotose saugyklose ir debesijos paskyrose, todėl jūsų komanda ar bet kuris būsimas partneris gali juos naudoti ir tobulinti nepriklausydami nuo mūsų.

Kaip užtikrinate, kad modeliu galima pasitikėti?

Kiekvieną modelį testuojame su duomenimis, kurių jis dar nematė, lyginame su paprastu baziniu modeliu ir tikriname, kaip jis veikia skirtingoms grupėms ir neįprastais atvejais. Rezultatus paaiškiname paprasta kalba, o modeliui pradėjus veikti stebime jo tikslumą ir įspėjame jus, kai duomenys ima kisti.

Papasakokite, ką kuriate. Įkūrėjas atsakys per vieną darbo dieną ir kurs projektą kartu su jumis.

Jūsų duomenis įrašysime į savo CRM sistemą, kad galėtume su jumis susisiekti dėl jūsų užklausos. Daugiau informacijos rasite mūsų privatumo politikoje.