Разработка решений Data Science для бизнеса
Превращайте "мертвые" массивы данных в ценную информацию о рынках и клиентах.
Услуги которые мы предоставляем для Data Science
Data Science – это сфера применения методов анализа данных, машинного обучения, статистики и других дисциплин для получения ценной информации для бизнеса из больших массивов данных. Наши специалисты готовы предоставить услуги в области data science по ряду направлений:
01
Разработка и интеграция платформ
Индивидуальное создание и внедрение решений на базе методов и технологий Data Science: машинное обучение, Big Data, искусственный интеллект. Мы готовы создать комплексную платформу для управления данными с нуля.
02
Консалтинг по Data Science
Перед внедрением тех или иных решений для работы с данными следует подробно рассмотреть проблемы и запросы бизнеса, оценить доступные источники данных, а при необходимости – также провести исследования рынка и конкурентов. Это позволит определить оптимальные решения и технологии Data Science для решения задачи.
03
Развитие и сопровождение решений Data Science
Релиз продукта для анализа данных – это только начало. В дальнейшем его необходимо регулярно обновлять, настраивать под изменяющиеся условия бизнеса, интегрировать смежные инструменты и новые технологии типа моделей машинного/глубокого обучения.
04
Интеграция данных и разработка data-архитектуры
Построение единой структуры сбора, обработки и обмена данными в масштабах всей организации. Интеграция разрозненных источников данных в единую универсальную базу для упрощения, ускорения и усиления бизнес-операций.
Примеры работ
Ключевые клиенты
Преданность высоким стандартам качества производства, широкий опыт и искреннее стремление помочь нашим клиентам обеспечили нам стратегическое сотрудничество с компаниями-лидерами рынка во многих секторах и регионах.
Ключевые индустрии для которых мы разрабатываем инновационные Data Science решения
Сегодня услуги в сфере data science пользуются спросом во всех отраслях, связанных со сбором, накоплением и обработкой данных. Назовем лишь некоторые индустрии, которые могут извлечь из этих технологий огромную пользу.
Маркетинг
Решение для data science позволяют анализировать поведение, потребности и предпочтения клиентов, сегментировать аудиторию, создавать персональные предложения, прогнозировать спрос, измерять эффективность кампаний, оптимизировать ценообразование и бюджеты.
Финансы и банкинг
Индивидуальные инструменты Data Science помогают выявлять мошенничество, управлять рисками, моделировать финансовые рынки, разрабатывать стратегии управления активами, автоматизировать финансовые процессы, предоставлять консультации и рекомендации, улучшать сервис и опыт клиентов.
Медицина
Подходы Data Science в медицине способствуют диагностике, лечению и профилактике заболеваний. Анализ массивов медицинских записей, результатов тестов и снимков помогает оценивать эффективность методов терапии и лекарств, способствует разработке новых препаратов и совершенствованию подходов к лечению.
Логистика
Применение методов Data Science для анализа цепочек снабжения позволяет оптимизировать маршруты транспорта, использование складских площадей, формирование запасов и т.д. Анализ массивов логистических данных открывает возможности планирования спроса для сокращения затрат, обеспечения максимальной производительности и экологичности бизнеса.
Производство
Data Science помогает производителям в любых отраслях повысить производительность операций, сократить издержки, удовлетворить спрос и потребности клиентов, улучшить социальное и экологическое влияние своего бизнеса с помощью методов AI, ML и специализированного программирования.
Медиа и развлечения
Инструменты и подходы Data Science позволяют анализировать предпочтения, эмоции и отзывы аудитории, чтобы готовить персонализированный контент, рекомендации и рекламу. Они также открывают путь к новой эпохе генерации контента под запросы и интересы потребителя.
Шаги реализации решений для Data Science
01
Определение требований
На старте проекта определяется его ключевая цель, а также функции и параметры IT-продукта, который необходимо создать. Требования к проекту определяются в тесной коммуникации с клиентом. При необходимости на этом этапе проводятся исследования рынка, целевой аудитории продукта, решений конкурентов и т.д.
02
Проектирование и дизайн
Разработчики работают над общей архитектурой новой IT-платформы для анализа данных. Команда определяет ее базовые элементы, внутреннюю логику, протоколы, технологии, нормы безопасности. В то же время команда дизайнеров готовит макеты интерфейса и сценарии пользовательского опыта, разрабатывает формы визуализации моделей.
03
Подготовка данных, построение моделей
Команда специалистов Data Science формирует базу данных – производит их сбор, проверку, очистку и структурирование. Подготовленные данные используются для моделирования – использования статистических и математических методов, технологий ИИ и специализированного программирования для получения из базы данных ценной информации.
04
Валидация моделей и тестирование продукта
На этом этапе проверяется качество, точность, надежность и эффективность моделей, построенных на предыдущем этапе. Продукт также проходит через контроль качества – структурное, функциональное, регрессионное тестирование и т.д.
05
Развертывание и поддержка продукта
На финальном этапе продукт для анализа данных развертывается в рабочей среде для бизнеса, этот процесс сопровождается окончательной настройкой и обучением персонала. Команда разработчиков переходит к пострелизной поддержке платформы, охватывающей работу над ошибками, улучшения и работу над дальнейшим развитием продукта.
Стек технологий
Мы изучаем новые технологии по мере их появления, чтобы возможности нашей команды по созданию инструментов для вас ничем не ограничивались. Для каждого проекта мы подбираем индивидуальный набор технологий, который станет оптимальным инструментом создания продукта.
Все технологии
Давайте поговорим о вашем проекте
Обращайтесь к нам за бесплатной консультацией, это возможность обсудить свои идеи с экспертами по диджитализации. Оставьте свой номер, мы перезвоним!
Что говорят клиенты
Нашей целью было - создание приложения, которое позволило бы пользователям собирать и анализировать данные о производительности своих продуктов и продуктов конкурентов. Благодаря усилиям команды WEZOM в компании увеличилась скорость и точность обработки данных, сократилось рабочее время. Мы завершаем проекты в срок и используем современный подход к сотрудничеству.
Читать полностьюПосле запуска сайта процент проектных отказов стал на 17,4% меньше, а трафик на сайт и продажи кардинально увеличились на 65% и 30% соответственно. Сам проект состоял из нескольких частей: разработка корпоративного сайта, создание каталога проектов, разработка администраторской панели управления, и реализация конструктора для сайтов ЖК. Коммуникация и качество работы с командой из 6 специалистов были на высоте на протяжении всех этапов работы.
Читать полностьюWEZOM работал над реновацией нашего старого сайта и переработкой его UX/UI составляющей. Все кто видели наш новый сайт были в восторге. Команда отлично справилась с нашими требованиями и доставила многофункциональный сайт с шикарным дизайном. Не могу не отметить компетентность команды и ПМов Елены и Максима, которые с полуслова понимали что нам нужно.
Читать полностьюЧастые вопросы
Наши эксперты подберут самое эффективное решение
01
Как выбираются и анализируются данные для разработки эффективных решений Data Science?
В рамках подхода Data Science данные выбираются и анализируются с помощью ряда методов и техник, включающих сбор, очистку данных, поиск признаков, поиск модели, валидацию, тестирование модели, визуализацию данных, развертывание и поддержку. Эти этапы помогают решать практические проблемы бизнеса.
02
Какие специальные технологии или инструменты используются для внедрения проектов Data Science?
Сегодня разработка решений data science может потребовать специализированных языков программирования (Python, R, Java, Scala), специальных фреймворков и библиотек (ensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy), специальных платформ (Google Cloud, AWS, Azure и т.п.), алгоритмов ML и DL, а также средств визуализации данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau и т.д.).
03
Как обеспечивается точность результатов в проектах Data Science?
Для точности моделей следует позаботиться о наличии качественных и релевантных данных, обеспечить валидацию и тестирование моделей на различных наборах данных (тренировочный, тестовый, перекрестный и т.п.) регулярно оценивать качество моделей с помощью четких метрик и соотносить их с реальной практикой бизнеса.
04
Каким образом осуществляется поддержка и обслуживание проектов Data Science после их внедрения?
Поддержка и обслуживание продукта Data Science после релиза включает ряд аспектов: мониторинг работы моделей и данных, их настройку, обновление и совершенствование, исправление ошибок, проблем и конфликтов. Сюда же можно отнести консалтинг и обучение персонала для использования продукта.
Получите детальное и понятное коммерческое предложение
Трансформируем
ваш бизнес!
ваш бизнес!
Киев
г. Киев, ул. Андрея Верхогляда, 2а, оф. 440 (секция 2, этаж 23)
0 800 755 007
Бесплатно по Украине
@Написать
Пишите, договоримся!