Przyspiesz rozwój z naszymi usługami AI oraz Data Science
Pomagamy firmom zyskać przewagę konkurencyjną, dzięki personalizacji doświadczeń klienta i predykcjom zdarzeń.
PorozmawiajmyNapędzamy sukcesy liderów:
Przewiduj zdarzenia, personalizuj CX i podnoś wydajność z Data Science i Gen AI
Docieraj z właściwą treścią i spersonalizowaną ofertą do odpowiedniej grupy odbiorców. Przygotuj się na przyszłość, działając już dziś z większą precyzją. Odkryj moc predykcji Machine Learning i automatyzację pracy z Generative AI.
Machine Learning
Tworzymy modele Machine Learning, które uczą się poprzez analizę danych i własnych działań, aby prognozować trendy, przewidywać wydarzenia i wyniki, segmentować użytkowników oraz symulować efekty różnych scenariuszy biznesowych.
Zobacz więcejGenerative AI
Wdrażamy rozwiązania Gen AI, które automatyzują zadania, przyspieszają procesy biznesowe i wspierają ekstrakcję kluczowych informacji z dokumentów, ich klasyfikację oraz integrację z istniejącymi systemami, co pomaga optymalizować działania operacyjne i personalizację ofert.
Zobacz więcejWspieramy firmy na każdym etapie wdrażania innowacji AI i Data Science
Od zrozumienia potrzeb, przez budowę systemu, który je zaspokaja, po skalowanie i automatyzację.
Analizujemy potrzeby i wstępny plan działań
- poznajemy potrzeby i wyzwania klienta
- identyfikujemy możliwości zastosowania AI i Data Science
- wybieramy technologie do rozwiązania zidentyfikowanych problemów
Projektujemy rozwiązanie
- opracowujemy szczegółową strategię realizacji projektu
- podczas warsztatów z klientem dobieramy narzędzia do realizacji zadań
Budowanie gotowości
Przygotowujemy dane
- optymalizujemy dane do trenowania modelu Machine Learning
- zbieramy i przetwarzamy dane do wykorzystania w modelu Gen AI
Opracowujemy modele i rozwiązania
- budujemy, trenujemy i walidujemy modele ML, by uzyskać systemy rozwiązujące problemy
- integrujemy modele GenAI z danymi oraz systemami zewnętrznymi
- przeprowadzamy eksperymenty i optymalizujemy rozwiązania
- przygotowujemy kod oraz dokumentację modeli
Wdrażamy i integrujemy
- przenosimy wytrenowane modele do środowiska produkcyjnego w chmurze lub on-premise
- integrujemy modele z istniejącymi systemami oraz aplikacjami
- optymalizujemy wydajność i konfigurujemy monitorowanie wyników pracy
Monitorujemy i optymalizujemy
- monitorujemy wydajność modeli w cyklu ciągłym
- w razie potrzeby ponownie trenujemy modele
- optymalizujemy wydajność, zapewniamy wsparcie i konserwację
Pomagamy skalować i rozwijać rozwiązanie
- rozszerzamy działanie modeli na nowe przypadki użycia i stymulujemy dalsze innowacje w organizacji
- oceniamy wpływ wdrożonego rozwiązania jego wartość biznesową
Konsumpcja – uzyskiwanie wartości z danych
Poznaj historie sukcesu naszych klientów
Jak zarządzanie reklamą oparte na danych pomogło agencji AMS utrzymać pozycję lidera
Dla zespołu AMS stworzyliśmy niezawodny i przyjazny dla użytkownika ekosystem, integrując kluczowe dane od zewnętrznych dostawców, w tym pomiarów ruchu z urządzeń mobilnych.
Dzięki rozwiązaniom oferowanym przez Alterdata, firma AMS mogła zaoferować klientom dostęp do kluczowych wskaźników, co dało im większą kontrolę nad kampaniami i optymalizacją wydatków na reklamę.
Wdrożenie Business Intelligence i integracja rozproszonych baz danych w PŚO
Dla Polskiego Światłowodu Otwartego zbudowaliśmy zaawansowaną architekturę Data Hub, opartą na wydajnym i skalowalnym ekosystemie Google Cloud.
Wdrożyliśmy Power BI jako narzędzie Business Analytics, a także przeszkoliliśmy jego użytkowników. Poprawiło to dostępność danych
oraz przyspieszyło tworzenie interaktywnych raportów
i dashboardów.
Zmniejszenie kosztów utrzymania danych o 60% dla klienta z branży technologicznej
Nasz klient z branży technologicznej, zmagał się z wyzwaniem zarządzania rosnącą ilością danych i koniecznością optymalizacji procesów analitycznych.
Współpraca obejmowała kompleksową migrację i refaktoryzację niezarządzalnych, nieuporządkowanych procesów danych, które przez lata rosły swobodnie i przekształciły się w dług technologiczny.
Poznaj korzyści współpracy z Alterdata
Dopasowane usługi
Tworzymy rozwiązania Gen AI i Data Science dopasowane do Twoich potrzeb oraz budżetu. Uwzględniamy specyfikę branży, wielkość firmy, cele biznesowe i inne kluczowe czynniki, aby zapewnić Ci maksymalne korzyści.
Zespół profesjonalistów
Specjaliści Alterdata danych mają wiedzę oraz lata doświadczenia we wdrożeniach dla różnych branż. Do Twojego projektów wybieramy tych, którzy najlepiej rozumieją Twoje wymagania.
Szeroki tech-stack
Stosujemy nowoczesne i wydajne technologie, które dobieramy do potrzeb klientów, tak by efektywnie realizowały one cele biznesowe. Pozwala to nam tworzyć rozwiązania, które idealnie odpowiadają na potrzeb organizacji i wspierają ich rozwój.
Data team as a service
Dajemy Ci wsparcie dedykowanego zespołu ekspertów inżynierii i analityki danych, dostępne zawsze, kiedy go potrzebujesz. To także pomoc w rozbudowie Twojej architektury o nowe funkcjonalności oraz szkoleniu pracowników.
Bezpieczeństwo danych
Pracujemy w Twoim środowisku i nie pobieramy z niego żadnych danych, co gwarantuje ich bezpieczeństwo. Ty decydujesz, do których informacji mamy dostęp w trakcie naszej pracy.
Realizacja end-to-end
Zapewniamy kompleksową obsługę, od poznania Twoich potrzeb, po utrzymanie rozwój i rozbudowę o nowe funkcje. Zapewniamy też stałą pomoc na każdym etapie cyklu życia tworzonych dla Twojej firmy rozwiązań.
Oprzyj swój sukces na naszych kompetencjach
Tech stack: fundament naszej pracy
Poznaj narzędzia i technologie, które napędzają rozwiązania tworzone przez Alterdata.
Google Cloud Storage umożliwia przechowywania danych w chmurze i wydajność, elastyczne zarządzanie dużymi zbiorami danych. Zapewnia łatwy dostęp do danych i wsparcie zaawansowanych analiz.
Azure Data Lake Storage to usługa przechowywania oraz analizowania danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych w chmurze, stworzona przez Microsoft. Data Lake Storage jest skalowalne i obsługuje różne formaty danych.
Amazon S3 to usługa chmurowa do bezpiecznego przechowywania danych o praktycznie nieograniczonej skalowalności. Jest wydajna i zapewnia spójność oraz łatwy dostępu do danych.
Databricks to chmurowa platforma analityczna, łącząca inżynierię i analizę danych oraz machine learning i modele predykcyjne. Z wysoką wydajnością przetwarza ona także duże zbiory danych.
Microsoft Fabric to zintegrowane środowisko analityczne, łączące w różne narzędzia, takie jak Power BI, Data Factory, czy Synapse. Platforma obsługuje cały cyklu życia danych, integrację, przetwarzanie, analizę i wizualizację wyników.
Google Big Lake to usługa, która łączy w sobie cechy hurtowni oraz jezior danych i ułatwia zarządzanie danymi w różnych formatach oraz lokalizacjach. Pozwala także przetwarzać duże zbiory danych bez przenoszenia między systemami.
Google Cloud Dataflow do usługa przetwarzania dużych ilości danych oparta na Apache Beam. Wspiera rozproszone przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym oraz zaawansowane analizy
Azure Data Factory to usługa integracji danych w chmurze, która automatyzuje przepływy danych i orkiestruje procesy przetwarzania. Umożliwia łączenie danych ze źródeł chmurowych i lokalnych do przetwarzania w jednym środowisku.
Apache Kafka przetwarza w czasie rzeczywistym strumienie danych i wspiera zarządzanie dużymi ilościami danych z różnych źródeł. Pozwala analizować zdarzenia natychmiast po ich wystąpieniu.
Pub/Sub służy do przesyłania wiadomości między aplikacjami, przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym, ich analizy i tworzenia kolejek komunikatów. Dobrze integruje się z mikrousługami oraz architekturami sterowanymi zdarzeniami (EDA).
Google Cloud Run obsługuje aplikacje kontenerowe w skalowalny i zautomatyzowany sposób, przez co optymalizuje koszty oraz zasoby. Pozwala na elastyczne i wydajne zarządzanie aplikacjami w chmurze, zmniejszając obciążenie pracą.
Azure Functionsto inne rozwiązanie bezserwerowe, które uruchamia kod w reakcji na zdarzenia, eliminując potrzebę zarządzania serwerami. Jego inne zalety to możliwość automatyzowania procesów oraz integrowania różnych usług.
AWS Lambda to sterowana zdarzeniami, bezserwerowa funkcja jako usługa (FaaS), która umożliwia automatyczne uruchamianie kodu w odpowiedzi na zdarzenia. Pozwala uruchamiać aplikacje bez infrastruktury serwerowej.
Azure App Service to platforma chmurowa, służąca do uruchamiania aplikacji webowych i mobilnych. Oferuje automatyczne skalowanie zasobów i integrację z narzędziami DevOps, (np. GitHub, Azure DevOps)
Snowflake to platforma, która umożliwia przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych w chmurze. Jest łatwo skalowalna, wydajna, zapewnia też spójność oraz łatwy dostępu do danych.
Amazon Redshift to hurtownia danych w chmurze, która umożliwia szybkie przetwarzanie i analizowanie dużych zbiorów danych. Redshift oferuje także tworzenie złożonych analiz i raportów z danych w czasie rzeczywistym.
BigQuery to skalowalna platforma analizy danych od Google Cloud. Umożliwia ona szybkie przetwarzanie dużych zbiorów danych, analitykę oraz zaawansowane raportowanie. Ułatwia dostęp do danych dzięki integracji z różnymi ich źródłami.
Azure Synapse Analytics to platforma łącząca hurtownię danych, przetwarzanie big data oraz analitykę w czasie rzeczywistym. Umożliwia przeprowadzanie skomplikowanych analiz na dużych wolumenach danych.
Data Build Tool umożliwia łatwą transformację i modelowanie danych bezpośrednio w bazach danych. Pozwala tworzyć złożone struktury, automatyzować procesy i zarządzać modelami danych w SQL.
Dataform jest częścią Google Cloud, która automatyzuje transformację danych w BigQuery, w oparciu o język zapytań SQL. Wspiera bezserwerową orkiestrację strumieni danych i umożliwia pracę zespołową z danymi.
Pandas to biblioteka struktur danych oraz narzędzi analitycznych w języku Python. Jest przydatna w manipulowaniu danymi i analizach. Pandas jest używana szczególnie w statystyce i machine learningu.
PySpark to interfejs API dla Apache Spark, który pozwala przetwarzać duże ilości danych w rozproszonym środowisku, w czasie rzeczywistym. To narzędzie jest proste w użyciu oraz wszechstronne w działaniu.
Looker Studio to narzędzie służące do eksploracji i zaawansowanej wizualizacji danych pochodzących z różnych źródeł, w formie czytelnych raportów, wykresów i dashboardów. Ułatwia współdzielenie danych oraz wspiera równoczesną pracę wielu osób, bez potrzeby kodowania.
Tableau, aplikacja od Salesforce, to wszechstronne narzędzie do analiz i wizualizacji danych, idealne dla osób szukających intuicyjnych rozwiązań. Cenione za wizualizacje danych przestrzennych i geograficznych, szybkie identyfikowanie trendów oraz dokładność analiz danych.
Power BI, platforma Business Intelligence koncernu Microsoft, wydajnie przekształca duże ilości danych w czytelne, interaktywne wizualizacje i przystępne raporty. Łatwo integruje się z różnymi źródłami danych oraz monitoruje KPI w czasie rzeczywistym.
Looker to platforma chmurowa do Business Intelligence oraz analityki danych, która pozwala eksplorować, udostępniać oraz wizualizować dane i wspiera procesy decyzyjne. Looker wykorzystuje też uczenie maszynowe do automatyzacji procesów i tworzenia predykcji.
Terraform to narzędzie open-source, które pozwala na zarządzanie infrastrukturą jako kodem oraz automatyczne tworzenie i aktualizację zasobów w chmurze. Wspiera efektywne kontrolowanie infrastruktury, minimalizuje ryzyko błędów, zapewnia transparentność i powtarzalność procesów.
GCP Workflows automatyzuje przepływy pracy w chmurze, a także ułatwia zarządzanie procesami łączącymi usługi Google Cloud. To narzędzie pozwala oszczędzać czas dzięki unikaniu dublowania działań, poprawia jakości pracy, eliminując błędy, oraz umożliwia wydajne zarządzanie zasobami.
Apache Airflow zarządza przepływem pracy, umożliwia planowanie, monitorowanie oraz automatyzację procesów ETL i innych zadań analitycznych. Daje też dostęp do statusu zadań ukończonych i bieżących oraz wgląd w logi ich wykonywania.
Rundeck to narzędzie open-source do automatyzacji, które umożliwia planowanie, zarządzanie oraz uruchamianie zadań na serwerach. Pozwala na szybkie reagowanie na zdarzenia i wspiera optymalizację zadań administracyjnych.
Python to kluczowy język programowania w uczeniu maszynowym (ML). Dostarcza bogaty ekosystem bibliotek, takich jak TensorFlow i scikit-learn, umożliwiając tworzenie i testowanie zaawansowanych modeli.
BigQuery ML pozwala na budowę modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w hurtowni danych Google wyłącznie za pomocą SQL. Zapewnia szybki time-to-market, jest efektywny kosztowo, umożliwia też szybką pracę iteracyjną.
R to język programowania do obliczeń statystycznych i wizualizacji danych, do tworzenia oraz testowania modeli uczenia maszynowego. Umożliwia szybkie prototypowanie oraz wdrażanie modeli ML.
Vertex AI służy do deplymentu, testowania i zarządzania gotowymi modeli ML. Zawiera także gotowe modele przygotowane i trenowane przez Google, np. Gemini. Vertex AI wspiera też niestandardowe modele TensorFlow, PyTorch i inne popularne frameworki.
Bartosz Szymański
Data Strategy and Customer Relations Director
Twoje dane kryją potencjał. Zapytaj nas, jak go uwolnić.
FAQ
Jak będę mógł ocenić korzyści z wdrożenia rozwiązań AI i Data Science?
Na początku naszej współpracy ustalimy i będziemy monitorować najważniejsze dla Twojej firmy KPI, takie jak dokładność prognoz, redukcja kosztów związanych z generowaniem treści, czy obsługą klienta oraz poprawa efektywności analiz.
Czy rozwiązania AI i Data Science są dostosowane do potrzeb firmy i skalowalne?
Tak, nasze rozwiązania AI i Data Science są w pełni dostosowane do indywidualnych potrzeb Twojej firmy. Projektujemy je z myślą o skalowalności, zgodnie z przewidywaniami i wymaganiami określonymi na początku współpracy. Dzięki temu możesz być pewny, że systemy będą rozwijać się wraz z Twoją firmą, dostosowując się do zmieniających się potrzeb i rosnącej skali działalności.
Czy zewnętrzny analityk lub inżynier danych ma dostęp do wszystkich informacji naszej firmy?
Dbamy o pełne bezpieczeństwo danych. Dostęp do informacji jest ściśle kontrolowany, a nasi eksperci mają wgląd wyłącznie do danych niezbędnych do realizacji projektu, zgodnie z najwyższymi standardami ochrony. Nie pobieramy danych, są one przechowywane wyłącznie po stronie klienta.
Czy firma jest obiektywna technologicznie i weźmie pod uwagę nasze preferencje technologii?
Alterdata jest niezależna technologicznie. Nasze rekomendacje zawsze opierają się na Twoich preferencjach tj. potrzeby funkcjonalne i niefunkcjonalne, oraz na najlepszych rozwiązaniach dostępnych na rynku, gwarantując optymalną skuteczność i zgodność z Twoimi wymaganiami. Jesteśmy partnerem wielu dostawców technologii, ale ich nie sprzedajemy. To daje nam maksymalną obiektywność przy wyborze najlepiej pasującej technologii do rozwiązania Twojego problemu.