Данни и Aнализ
Свържете се с нас, за да научите повече за подхода и концепцията, които сме разработили за създаване на подходящо управление на данните, което да бъде въведено от вашата компания.
Може ли вашата компания да използва и да извлече всички ползи от данните, които генерирате, съхранявате и получавате? Можете ли да създавате полезни изводи, които да бъдат интегрирани в обичайните ви процеси, така че да придобиете конкурентно предимство? Позволете ни да разберем вашите бизнес предизвикателства, за да ви помогнем да се превърнете в по-производителна и успешна организация.
Разработване на стратегия
Някои организации вече са осъзнали скрития потенциал за постигане на конкурентно предимство чрез превръщане на данните си в полезна информация. Искате ли да сте начело или предпочитате да наваксвате? Свържете се с нас и научете повече.
Разпокъсани данни, намиращи се в разпокъсани наследени системи и локални бази данни. Звучи ли ви познато?
Последователната стратегия за данните е от съществено значение за успеха на всяка компания, която гледа напред. Тя ще свърже вашите бизнес цели с подходящите данни и технологични средства и ще създаде солидни основи от данни за постигане на стратегическите ви цели.
Да изпревариш конкуренцията означава да разполагаш с лесно достъпна информация, необходима за вземането на правилни решения. Бързите промени в сегашната променлива, несигурна, сложна и двусмислена среда могат да ви принудят към краткосрочни промени във вашето предложение за стойност.
Нашата стратегическа рамка е разработена така, че да обхване всички аспекти на вашата организация и да ви предостави приложима пътна карта, която можете да изпълните, за да станете ориентирани към прозренията чрез използване на облачни платформи, гъвкав усъвършенстван анализ и изграждане на трансформираща култура на данните.
Data Architecture
Предоставяме услуги за изграждане на архитектура на данни за облачни, предварително хоствани или хибридни технологии. В рамките на тази услуга разработваме решения, които ви позволяват да извлечете бизнес стойност от вашите данни по ефективен, сигурен и рентабилен начин. Благодарение на опита ни със структурирани, както и с неструктурирани типове данни и казуси, свързани с модернизацията на комплексни стари ИТ и информационни среди, постигаме впечатляващи резултати през целия жизнен цикъл на данните. Можете да ни се доверите при осигуряването на правилно моделиране на данни, прилагане на стандарти и дефиниране на процеси.
Как да създадете най-добрата архитектура на данни? В зависимост от вашия бизнес казус и текущата техническа архитектура можем да дефинираме архитектура на данните, съобразена с вашите бизнес нужди, като покрием всички функционални и нефункционални изисквания.
Създали сме архитектури, които могат да обхванат множество източници, формати и типове данни, включително вътрешни данни от ERP, данни от CRM, данни от други системи надолу по веригата, данни от сензорни потоци, както и от други външни източници.
Data Engineering
Нашите Data Engineers са висококвалифицирани и опитни в създаването на потоци от данни за различни видове източници на данни. Ние владеем процесите на извличане, преобразуване и зареждане (ETL/ELT) и сме в крак с най-новите инструменти и технологии. В зависимост от вашите изисквания и нужди можем да използваме услугите на платформа AWS, като AWS Glue, AWS Data Pipeline, Apache Airflow и Redshift, за да ускорим процесите на въвеждане и трансформиране на данни със стабилно и мащабируемо решение, като намалим разходите за разработка и поддръжка. Алтернативно, можем да изградим необходимите технологични потоци от нулата.
Платформа за данни и анализи
Ние работим като партньори и съветници на вашия бизнес. Опитът и познанията ни в проектирането и изграждането на решения за платформени системи за данни и анализи от нулата с помощта на собствени решения в облака на AWS ви позволяват да спестите разходи за разработка и поддръжка. Прилагаме правилната комбинация от специализиран код, инфраструктура като код и автоматизирани реализации, за да създадем надеждни, мащабируеми и лесно поддържаеми решения.
Визуализация на данни
Можем да ви помогнем да трансформирате данните си в съдържателни, лесни за възприемане и приложими информационни системи. В зависимост от вашите функционални и нефункционални изисквания, нашите BI експерти и инженери по визуализация избират най-оптималните съвременни инструменти, за да предоставят ефективни информационни табла и отчети, съобразени с различните нужди на вашите бизнес заинтересовани страни. В зависимост от искането можем например да използваме услуги на AWS, като Amazon QuickSight, за да започнете да работите бързо и рентабилно, без да е необходима клиентска инсталация.
Управление на данните
Възможно ли е вашата организация да извлече стойност от своите данни?
Правилното управление на данните е от решаващо значение за успеха на всяка дигитална трансформация. Често скритата стойност на правилно установеното управление на данните не се признава напълно от ръководството на организациите. В много случаи управлението на данните се разглежда като бюрокрация, облечена в политики, процедури и насоки. Това прави повечето програми за управление неефективни.
Данни и анализ Казуси
Сертифициране на AI модел за сърдечно-съдова медицина
Общ преглед: Нашият клиент е европейски стартъп в областта на медицинските технологии, фокусиран върху откриването на сърдечносъдови аномалии. Целта на стартъпа е да отправи предизвикателство към пазара на базирано на ЕКГ сигнал откриване на сърдечни патологии, като например, но не само, предсърдно мъждене, преждевременни удари, субвентрикуларна тахикардия и т.н., получени от достъпни носими устройства като Polar H10. Компанията се нуждаеше от разработване на модел, базиран на ML и подготовка за сертифициране на медицинско изделие клас 2A, за да се гарантира, че тяхната система е безопасна и ефективна за използване от пациентите в домашни условия.
Екип: Екипът ни от експерти включваше Data Engineer, Data Scientists, ML Engineers и Project Manager.
Подход:
Фаза на проучване
Нашите Data Scientists си сътрудничиха с клиента, за да разберат съществуващата му система за обработка на ЕКГ сигнали, както и алгоритмите, базирани на изчисления. Създадохме инструмент за автоматизирано тестване, който оцени производителността на настоящото решение спрямо редица вътрешни и външни набори от медицински данни. Въз основа на този анализ предоставихме препоръки за подобряване на обхвата на откриваемите медицински състояния и определихме областите за подобрение.
Консултирахме клиента относно процеса на сертифициране и изготвихме план за действие за работата и документацията, свързани с ML, необходими за сертифицирането на клас 2A. Също така предоставихме препоръки за подобрения и съдействие за изпълнение, което помогна на клиента да подобри своята система за обработка на ЕКГ сигнали и алгоритми. Нашият екип завърши анализа и препоръките за по-малко от 8 седмици, като предостави приложими съвети, които помогнаха на клиента да намали времето за обработка на заявлението.
Фаза на разработване на модел за обработка на сигнали, базиран на ML
Клиентът предостави необработените данни за ЕКГ сигнала, включително маркирани данни с анотации на R-пикове, патологии, както и сегменти на "мек" и "твърд" шум. Тези означени данни бяха използвани като входни данни за моделите и се считаха за набор за обучение. Качеството и точността на прогнозите (откриването) на патологии зависят в голяма степен от чистотата на ЕКГ сигнала. Ето защо е важно да се разполага с надеждни, добре работещи модели по отношение на точността и прецизността, които могат да разграничават чистите и зашумените части на ЕКГ сигналите. Нашите Data Scientists разработиха ML-базирани модели за откриване на "мек" и "твърд" шум. След като успешно преминаха строгите критерии за приемане на производителността на моделите на клиента, нашите ML инженери създадоха продукционните pipelines за обучение и инференция и ги интегрираха в платформата и бизнес процесите на клиента. Нашето сътрудничество продължава с разработването на допълнителни алгоритми за откриване на патология, базирани на ML.
Резултати: Благодарение на активното ни сътрудничество с екипа на клиента успяхме да завършим работата по подготовката на модела за сертифициране само за 6 месеца, като помогнахме на клиента да постигне целта си да получи сертификат клас 2A за своята система за медицински изделия, задвижвана от изкуствен интелект. Това сертифициране позволява на клиента да предлага продукта си на по-широк кръг клиенти, като му дава възможност да осигурява ранно откриване и превенция на медицински състояния, свързани със сърцето.
Интегриран с Bloomberg инструмент за данни за фондовия пазар
Общ преглед: Нашият клиент, компания за финансови услуги, се обърна към нас с предизвикателството да подобрим инструментите им за анализ на данни и да автоматизираме ежедневната работа на екипа им. Те искаха решение, което да помогне на тяхната организация за наблюдение да получи повече информация за потенциални сценарии. Нашият подход беше да създадем решение, което да им позволи да прогнозират цените на MTD/YTD.
Подход: Работихме в тясно сътрудничество с клиента, за да анализираме множество числени методи и да съставим различни видове характеристични вектори, за да подобрим точността на модела за прогнозиране. Разработихме скрипт, който извлича информация, и алгоритъм, който изчислява анализа на историческите промени в цените.
Интегрирахме множество източници на данни в решението, включително обслужващия терминал на Bloomberg, за да гарантираме, че разполагаме с най-точните и актуални данни. Разработихме API и удобен за потребителя интерфейс за филтриране и търсене на информацията, която извличахме и анализирахме. Използвахме Keras за прогнозиране на цените на MTD / YTD, като разработихме модел за прогнозиране на акции с невронна мрежа за прогнозиране на възвръщаемостта на акциите.
Технологии: Python, Django, Vue.js, AWS, Keras.
Резултати: Ефективността на нашето решение беше много добра и ние го оптимизирахме, за да постигнем повече от 80% точност при прогнозиране на цените. В резултат на това инструментът се превърна в основен актив за нашия клиент, давайки възможност на неговата надзорна организация да разбира по-добре пазарните тенденции и да прогнозира бъдещите цени с по-голяма точност.
Разпознаване на изображения и NLP за откриване на измами
Предизвикателство: Създаване на напълно функциониращо решение от нулата
Екип: Data Engineers, Data Scientists, ML инженери, DevOps
Решение: Проектът започна с фазата на проучване, за да се анализират съществуващите данни и да се тестват множество решения, които отговарят на нуждите както на клиента, така и на доставчиците на облачни услуги. AWS беше избран като основен доставчик на услуги за съхранение на данни в комбинация с ElasticSearch. Екипът ни изгради пълния ETL процес за започване на операциите. След като структурата на данните и потоците бяха определени, въведохме два екипа от data scientists - единият специализиран в семантичен анализ (NLP), а другият с опит в разпознаването на изображения. За ML частта се погрижиха нашите инженери. Резултатът беше табло с визуализации на данни, направени в Kibana, за да се представят резултатите.
Статус: Успешно завършване на етапа на data engineering с продължаващи етапи на data science.
Резултати: Проектът значително подобри способността на клиента да открива нарушения на сигурността, което доведе до намаляване на риска.
Анализ и прогнозиране на трафика въз основа на AI
Предизвикателство: Искането на клиента включваше анализ на пътищата и трафика. Задачата включваше изграждане на система за преброяване на превозни средства въз основа на типа и класификацията им, както и разграничаване на различните видове превозни средства и извършване на общо преброяване.
Подход: Започнахме с разработване на персонализиран софтуер за видеонаблюдение, който даваше възможност за дистанционно наблюдение на пътната обстановка и събиране на данни. Използвайки техники за разпознаване на изображения и анализ на данни, разработихме POC модел, анализиращ данните за трафика, който впоследствие беше разширен до напълно функциониращ инструмент за пътна и безопасност като анализ на трафика.
Чрез усъвършенстван deep learning екипът ни създаде решение, което беше в състояние да открива и предупреждава за потенциални произшествия, да прогнозира задръствания или да планира ефективни пътища и места за паркиране. В момента решението се развива в автономно наблюдение на камери и системи за наблюдение на трафика и генериране на предупреждения в реално време при настъпване на определени събития от интерес.
Технологии: Python, React.JS, Yolo, SSD и OpenCV
Резултати: Решението позволява лесно наблюдение на ключови кръстовища, рискови места и магистрали с цел намаляване и предотвратяване на произшествия.
Решението осигурява дистанционно наблюдение на движението на моторните превозни средства по улиците и пресичанията на магистралите, което спомага за лесното наблюдение на проверките на място.
IoT инструмент за анализ на потреблението на електроенергия
Общ преглед: Нашият клиент се нуждаеше от инструмент за анализ на потреблението на електроенергия въз основа на данните от сензорите, интегрирани в електрическите контакти, в реално време и в исторически план, с възможност за проследяване на всички критични моменти. Клиентът също така изискваше инструментът да бъде скалируем и приложим към други сензори на пазара.
Решение: За да гарантираме, че инструментът отговаря на изискванията, нашият екип си сътрудничи с екипа на клиента, за да разбере неговите нужди и предпочитания. Анализирахме данните, събрани от сензорите, за да разработим алгоритми за точно проследяване на потреблението на електроенергия от всеки контакт. След това интегрирахме алгоритмите в удобен за потребителя интерфейс, който позволява на потребителите лесно да проследяват потреблението на електроенергия във времето. Използвахме Python, Django и Angular, за да разработим съответно backend и front end на инструмента, като по този начин осигурихме мащабируемо решение, което може лесно да бъде разширено, за да поддържа други сензори на пазара.
Екипът ни реализира и различни функции за подобряване на потребителското изживяване. Включихме известия и снимки за критични моменти, като например екстремна консумация на електроенергия, електрическа повреда или внезапен скок в потреблението на електроенергия. Също така генерирахме топлинни карти за всеки контакт, предоставяйки на потребителите визуална информация за потреблението на електроенергия с течение на времето. Уверихме се, че инструментът е адаптивен и може да се използва на мобилни устройства, което позволява на потребителите да следят потреблението на електроенергия в движение.
Технологии: Python, Django, Angular, AWS.
Резултат: Нашият инструмент за анализ на потреблението на електроенергия предостави на клиента иновативно решение, което точно проследяваше потреблението на електроенергия в реално време и в исторически план. Лесният за ползване интерфейс на инструмента, както и възможността му да генерира топлинни карти и да изпраща известия, улесниха потребителите да проследяват потреблението на електроенергия и да определят областите, в които могат да намалят потреблението. Инструментът се използва успешно в управлението на сгради и в производството.
Нека работим заедно