Over 10 years we help companies reach their financial and branding goals. Engitech is a values-driven technology agency dedicated.

Gallery

Contacts

411 University St, Seattle, USA

engitech@oceanthemes.net

+1 -800-456-478-23

// Analiza danych

Adopcja Data Science

Większość organizacji stawia sobie najczęściej dwa cele, pierwszy związany jest z generowaniem nowych zysków, a drugi związany jest z optymalizacją kosztów i ryzyka. Nowoczesne narzędzia klasy Business Intelligence zdecydowanie ułatwiają ich realizację. Organizacje zdają sobie sprawę, że uruchomienie nowoczesnej platformy analitycznej oraz industrializacja analiz i modeli jest często dużym wyzwaniem.

Istotną rolę w tym procesie odgrywa doświadczony Partner, posiadający doświadczenie zdobyte w dziesiątkach projektów, który skutecznie pomoże zaadoptować zaawansowane rozwiązania analityczne, pokazując szybko wymierne korzyści.

data

Jak pracujemy z Klientami?

Celem naszych działań jest przysposobienie zaawansowanej analityki do specyfiki danej organizacji. Pokazujemy możliwość stworzenia w organizacji odpowiedniego środowiska pracy dla zaawansowanych analityków, zwanego potocznie Data Science Sandbox. Środowisko to wyposażone jest w zestaw narzędzi wspierających pracę zaawansowanych analityków począwszy od przygotowania danych, modeli, raportów, a na industrializacji modeli kończąc.

Oceniamy szansę wykorzystania data science w organizacji.

  • Znajdujemy przypadki użycia i wybieramy ten najbardziej obiecujący dla klienta.
  • Oceniamy źródła danych, ich jakość oraz procesy integracji.
  • Oceniamy kompetencje i określamy braki.
  • Transferujemy wiedzę z zakresu wykorzystania narzędzia do uczenia maszynowego (Machine Learning):
    • zapoznanie ze środowiskiem Azure Machine Learning,
    • zapoznanie z zagadnieniami dotyczącymi przygotowania danych do analizy,
    • wykorzystanie dostępnych modeli ekonometrycznych / uczenia maszynowego na potrzeby określonego obszaru biznesowego,
    • ocena jakości opracowanych modeli,
    • testowanie i implementacja modeli,
    • industrializacja modeli.
  • Transferujemy wiedzę dotyczącą procesów integracji i automatyzacji:
    • zapoznanie ze środowiskiem pracy Azure Data Factory,
    • przepływy danych i ich wyzwalacze,
    • automatyzacja.
  • Uruchamiamy i konfigurujemy środowisko Sandbox Data Science:
    • uruchamiamy magazyn danych i procesy integracji danych (Azure Data Lake, Azure Data Factory),
    • uruchamiamy usługę uczenia maszynowego (Azure Machine Learning).
  • Przygotowujemy wybrany model zaawansowanej analizy (model uczenia maszynowego).
  • Wizualizujemy wyniki w raporcie Power BI.
  • Przedstawiamy sposoby industrializacji modelu obiecującego najwyższy zwrot z inwestycji.
  • Prezentujemy w formie warsztatu wyniki adopcji data science wraz z dalszymi rekomendacjami rozwoju.
  • Transfer wiedzy związany z Sandbox Data Science.
  • Skonfigurowany Sandbox Data Science.
  • Poglądowy model uczenia maszynowego.
  • Wizualizację w postaci raportu Power BI.
  • Końcowy raport z oceny adopcji data science w organizacji:
    • business case,
    • cykl data science,
    • wizja rozwoju,
    • koszty środowiska,
    • brakujące kompetencje zespołu,
    • plan wdrożenia data science w organizacji.
Biznesowa analiza danych
azure

Dlaczego Azure?

Microsoft Azure to nowoczesne środowisko chmurowe oferujące nieograniczoną możliwość skalowania, olbrzymią wydajność i pojemność do przechowywania danych oraz bezpieczeństwo. Dzięki Azure można optymalizować koszty środowiska IT z jednoczesnym zapewnieniem szybkiego dostępu do różnych usług.

Dlaczego teraz?

Większość organizacji działa w konkurencyjnym środowisku, które może się szybko zmieniać. Trafne przewidywanie przyszłości oraz szybkie podejmowanie decyzji są często kluczem do rozwoju biznesu. Wsparcie transformacji cyfrowej przez rozwiązania związane z zaawansowaną analityką może spowodować wymierne korzyści biznesowe w krótkim czasie.

Dodatkowe informacje

 

Projekt pilotażowy adopcji data science trwa 4 tygodnie.
Tego typu projekty zaczynają się najczęściej od wytworzenia minimalnego produktu, który pozwoli szybko pokazać korzyść z wdrożenia. Koszt może kształtować się w zakresie 20 000 – 30 000 EUR netto w zależności od przyjętego zakresu. Z naszego doświadczenia wynika, że dużym wsparciem w uruchomieniu tej klasy projektów są środki inwestycyjne vendora, pozwalające m. in. na uruchomienie subskrypcji w chmurze i finansowanie usług partnera wdrożeniowego. Jako Partner z najwyższymi kompetencjami wspieramy naszych klientów w pozyskaniu takich środków inwestycyjnych.
Koszt usługi Azure zależy od różnych czynników, takich jak liczba użytkowników, liczba instancji, moc obliczeniowa, wolumen danych. Podczas projektu pilotażowego pokażemy, jak można optymalizować koszt i jakiej wartości kosztu można spodziewać się w trakcie produkcyjnego użycia Sandbox Data Science. Z naszego doświadczenia wynika, że w trakcie projektu pilotażowego koszt usług Azure może kształtować się na poziomie 1500 – 2500 EUR netto. Sandbox Data Science działający produkcyjnie może wygenerować średnio 4500 – 7500 EUR netto kosztu miesięcznie.
  • Prognoza sprzedaży.
  • Analiza koszyka zakupowego i zachowań klientów.
  • Rekomendacje najlepszej oferty, produktu, treści.
  • Optymalizacja cen.
  • Optymalizacja gospodarki zapasami.
  • Rekomendacja w zakresie dostosowania wielkości sił sprzedażowych do popytu w punkcie handlowym.
  • Analiza efektywności ekonomicznej produktów na półkach sklepowych i kategoryzowanie produktów.
  • Automatyzacja audytu półek sklepowych na podstawie analizy zdjęć.
  • Wykrywanie nadużyć.

Głęboka analiza danych oraz wizualizacja wyników i rekomendacji.

  • Azure Data Factory
  • Azure Data Lake Storage
  • Azure Machine Learning
  • Azure Databricks
  • Azure Synapse Analytics
  • Azure Analysis Services
  • Microsoft Power BI