Анализируем массивы данных, строим прогнозы и создаём инструменты, которые помогают быстрее принимать решения и управлять бизнесом.
Работаем с компаниями из Беларуси и удалённо с проектными командами из Европы и СНГ.
Что делаем
Выбираем технологию под бизнес-задачу и существующую инфраструктуру, а не наоборот.
Изучаем продажи, клиентов, оборудование, склады и любые другие массивы данных — находим закономерности, которые сложно увидеть вручную.
Проектируем системы, которые быстро работают с большими объёмами информации и дают команде понятный интерфейс для действий.
Начинаем с реального состояния систем и предлагаем понятный путь улучшений без лишней сложности и расходов.
Высокая нагрузка
Продумываем хранение, обработку, поиск, мониторинг и безопасность как единый контур. Масштаб указываем там, где он действительно нужен задаче.
Практика
Конкретные задачи и эффект, который получили проекты после внедрения решений.
Проанализировали историю цен на аренду.
Сформировали рекомендации по ценообразованию на следующий период и контур для повторного пересчёта.
Автоматизировали массовую замену фона в каталоге фотографий.
Собрали воспроизводимый конвейер пакетной обработки вместо ручной работы с каждым изображением.
Создали исследовательский прототип для распознавания сигналов с датчиков.
Проверили техническую гипотезу на подготовленном наборе данных без заявления о клиническом применении.
Оптимизировали базу данных и ускорили загрузку графиков.
Снизили задержку ответа и убрали заметные паузы из пользовательского сценария.
Мы разработали исследовательский ML-стартап для анализа рентгеновских изображений и открыли код с инструкциями, чтобы любой желающий мог изучить подход, запустить проект локально и протестировать его.
Посмотреть OsTrace на GitHubВопросы о данных
С продажами, транзакциями, клиентскими данными, показателями оборудования, складскими остатками, логами, текстами, изображениями и другими структурированными и неструктурированными источниками.
Не всегда. Сначала оцениваем качество и полноту данных, формулируем измеримую гипотезу и определяем, достаточно ли текущего массива для прототипа или промышленной модели.
Согласуем бизнес-метрику и технические показатели, сравниваем модель с базовым сценарием, тестируем на отложенных данных и после запуска контролируем качество в мониторинге.
Разворачиваем модель как API, сервис, Telegram-бот, мониторинг или модуль внутренней системы и подключаем её к существующим источникам данных и бизнес-процессам.
Начать с данных
На первой встрече разберём источники данных, ограничения и результат, который имеет смысл измерять.
Написать в Telegram