Услуги по анализу данных (data analytics)

Анализ данных начинается задолго до красивых графиков — с того, насколько чисто и полно собрана исходная информация. Мы разрабатываем решения по анализу данных на основе машинного обучения: алгоритмы помогают понять поведение пользователей, строить точные прогнозы, контролировать и оптимизировать производственные процессы. Системы проектируем с расчётом на долгую эксплуатацию, чтобы они спокойно адаптировались к изменениям и вставали в уже работающие бизнес-процессы и инфраструктуру. Хранилища данных разных форматов сегодня позволяют обрабатывать большие объёмы, находить скрытые зависимости и делать прогнозы, на которые бизнес реально опирается. Поэтому первым делом мы помогаем компаниям правильно собрать и подготовить данные: качество на входе прямо определяет результат на выходе.

Анализ процессов на базе технологии Process Mining

Компании вкладывают серьёзные деньги в оптимизацию процессов и новые информационные системы, а нужного эффекта не получают. Process Mining показывает, что происходит на самом деле: даёт объективную картину того, как реально идут бизнес-процессы, вскрывает первопричины сбоев и точки, где можно поднять производительность. Итог — меньше затрат и меньше проблем с требованиями регуляторов.

Визуализация и анализ данных

Мы воспринимаем глазами быстрее, чем читаем таблицы. Когда сложная информация показана графически, её понимают за секунды, а не за полчаса. Знакомая руководителям ситуация: оперативные отчёты приходят либо в виде перегруженных простыней, либо в виде сухих сводных цифр, из которых нужную детализацию не вытащить. Современные методы визуализации данных снимают эту боль и делают информацию наглядной.

Сравнительный анализ повышенной точности

Бенчмаркинг — один из самых частых способов найти участки бизнеса, которые пора менять. Беда в том, что показатели для сравнения часто собирают руками, и до нужного уровня детализации так и не доходит. Чем выше автоматизация процессов и чем богаче они вспомогательными данными, тем проще снимать метрики любой глубины прямо из систем-источников. Результаты получаются точнее и подробнее.

Управление данными в масштабах предприятия

Данные — это фундамент бизнеса. Когда работа с ними выстроена, проще принимать решения, легче держать отношения с клиентами и поставщиками, крепче репутация компании. Но связей между процессами становится всё больше, а единой системы нет, и данные оседают в разных местах и в разном виде. Добраться до нужной информации сложно, среда становится непрозрачной и плохо управляемой. Проблема доступности данных со временем только обостряется.

Аудит и повышение качества данных

В крупной компании данные проходят через десятки систем, интерфейсов и пакетных обработок, много раз меняясь по пути к финансовой отчётности или отчётам для руководства. Миграция, обновление системы, переход на новый план счетов или стандарт учёта легко нарушают целостность цифр — а дальше искажения и неверные решения. Для отчётности и управления нужна информация полная, точная и непротиворечивая. Проблема в том, что постоянная выверка вручную съедает уйму времени и сил.

Новый подход к данным

Smart Data ставит во главу угла качество и релевантность, а не объём. Здесь работают продвинутые методы анализа, которые извлекают из массива именно полезное, — и решения становятся обоснованнее. Такой подход не только настраивает текущие процессы, но и помогает разглядеть будущие тренды, а это уже конкурентное преимущество.

Плюс Smart Data улучшает работу с клиентами: на основе их поведения и предпочтений можно собирать персональные предложения и рекомендации.

Выделенная Data Science команда

Наши специалисты по Data Science не первый год решают тяжёлые задачи углублённой аналитики: машинное обучение, работа с большими данными, нестандартные модели под конкретную отрасль. В работе опираемся на облачные технологии и open source. Опыт охватывает ритейл, промышленность, медицину, госуправление, финансы, телеком, страхование и ряд других сфер.