Przyspiesz rozwój z naszymi usługami AI oraz Data Science
Pomagamy firmom zyskać przewagę konkurencyjną, dzięki personalizacji doświadczeń klienta i predykcjom zdarzeń.
Porozmawiajmy
Zaufali nam:
Wspieramy 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, a następnie dobieramy technologie najlepiej odpowiadające zdefiniowanym problemom.
Projektujemy rozwiązanie
Opracowujemy szczegółową strategię realizacji projektu, a podczas warsztatów z klientem dobieramy odpowiednie narzędzia i technologie, aby najlepiej zrealizować założone cele.
Przygotowujemy dane
Optymalizujemy dane do trenowania modelu Machine Learning oraz zbieramy i przetwarzamy je tak, aby mogły zostać skutecznie wykorzystane w modelach Gen AI.
Opracowujemy modele i rozwiązania
Budujemy, trenujemy i walidujemy modele ML, aby tworzyć systemy skutecznie rozwiązujące konkretne problemy. Integrujemy modele GenAI z danymi i systemami zewnętrznymi, prowadzimy eksperymenty oraz optymalizujemy rozwiązania. Całość uzupełniamy kompletnym kodem i dokumentacją modeli.
Wdrażamy i integrujemy
Przenosimy wytrenowane modele do środowiska produkcyjnego w chmurze lub on-premise. Integrujemy je z istniejącymi systemami i aplikacjami, optymalizując wydajność oraz konfigurując monitoring ich działania.
Monitorujemy i optymalizujemy
Monitorujemy wydajność modeli w sposób ciągły. W razie potrzeby przeprowadzamy ich ponowne trenowanie, dbając o optymalizację, bieżące wsparcie i konserwację.
Pomagamy skalować i rozwijać rozwiązanie
Rozszerzamy działanie modeli na nowe przypadki użycia, wspierając dalsze innowacje w organizacji. Równocześnie oceniamy wpływ wdrożonego rozwiązania i jego wartość biznesową.
Zobacz, jak możemy pomóc Twoim danym
PorozmawiajmyPrzewiduj 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 więcejAgenci AI
Tworzymy autonomiczne agenty AI zdolne do samodzielnego wykonywania złożonych zadań, podejmowania decyzji operacyjnych oraz obsługi interakcji w czasie rzeczywistym. Nasze inteligentne asystenty wspierają zespoły w codziennej pracy, automatyzując rutynowe procedury i podnosząc efektywność operacyjną.
Zobacz więcejImplementacja AI
Projektujemy i integrujemy dedykowane rozwiązania sztucznej inteligencji bezpośrednio z istniejącą infrastrukturą i systemami biznesowymi klienta. Zapewniamy kompleksowe wsparcie – od audytu gotowości danych, przez wybór technologii, aż po pełne wdrożenie, gwarantując płynne i bezpieczne przejście na procesy sterowane przez AI.
Zobacz więcejDocAI
Wdrażamy zaawansowane systemy DocAI, które automatyzują proces przetwarzania, analizy i ekstrakcji kluczowych danych z dokumentów firmowych, faktur czy umów. Rozwiązanie to eliminuje ręczne wprowadzanie danych, minimalizuje ryzyko błędów i drastycznie przyspiesza obieg informacji w organizacji.
Zobacz więcejPoznaj historie sukcesu naszych klientów
Zautomatyzowaliśmy przetwarzanie dokumentów dla Nexery i odzyskaliśmy 2000+ godzin pracy zespołu
Pomogliśmy Nexerze zapanować nad rosnącym zbiorem dokumentów związanych z infrastrukturą dzierżawioną. Dzięki technologii GenAI i autorskiemu ekstraktorowi danych zautomatyzowaliśmy przetwarzanie prawie 30 000 dokumentów – decyzji, umów, załączników – a także stworzyliśmy klasyfikator dokumentów i narzędzia do eksportu danych do wewnętrznych systemów firmy.
Efekt? Oszczędność ponad 2000 godzin pracy, pełna kontrola nad zobowiązaniami, eliminacja błędów w płatnościach i realna prognoza kosztów. Zespół Nexery zyskał nowe kompetencje i gotową bazę pod dalszą automatyzację pracy z dokumentami.
Zwiększyliśmy zaangażowanie użytkowników Tutlo dzięki modelom Machine Learning
Pomogliśmy platformie edukacyjnej Tutlo lepiej zrozumieć zachowania uczniów i nauczycieli, wdrażając spersonalizowany model ML w środowisku BigQueryML. Dzięki analizie ponad 80 zmiennych oraz segmentacji użytkowników stworzyliśmy precyzyjny model przewidujący zaangażowanie uczniów, co przełożyło się na lepszą personalizację doświadczenia nauki.
Efekt? 80% skuteczności predykcji, szybsze decyzje biznesowe, większa motywacja do nauki oraz intuicyjniejsze korzystanie z platformy – wszystko bez konieczności migracji danych między systemami.
Obniżyliśmy koszty magazynowania o 30% dla firmy z branży e-commerce
Pomogliśmy klientowi z sektora e-commerce uporządkować dane z wielu kanałów sprzedaży, zbudować hurtownię danych w BigQuery i wdrożyć modele ML prognozujące popyt i optymalizujące stany magazynowe. Zautomatyzowaliśmy procesy zamówień, integrując algorytmy z operacjami logistycznymi.
Efekt? 30% mniej zalegających zapasów, 15% większa sprzedaż bestsellerów i znaczące oszczędności dzięki lepszemu planowaniu zakupów i ograniczeniu wyprzedaży.
Pomogliśmy AMS przekształcić dane z nośników reklamowych w mierzalne efekty kampanii
We współpracy z liderem reklamy OOH/DOOH stworzyliśmy skalowalną hurtownię danych i zintegrowaliśmy źródła zewnętrzne, takie jak Proxi.cloud czy CitiesAI. Dzięki wdrożeniu BigQuery oraz Machine Learning, AMS może dziś planować kampanie reklamowe w czasie niemal rzeczywistym, targetować je na podstawie zachowań odbiorców i analizować ich skuteczność z niespotykaną dotąd precyzją.
Efekt? Wyższy zwrot z inwestycji dla klientów, lepsze targetowanie kampanii i utrzymanie pozycji lidera w erze digitalizacji reklamy.
Twoje dane kryją w sobie potencjał. Zapytaj nas, jak go wykorzystać
Dlaczego Alterdata?
Łączymy doświadczenie ekspertów, szeroką znajomość technologii i elastyczne podejście do współpracy, aby tworzyć rozwiązania danych realnie dopasowane do potrzeb Twojej organizacji.
Kompleksowa realizacja End-to-End
Prowadzimy cały proces: od doradztwa i wyboru technologii, przez budowę hurtowni danych, po rozwój, utrzymanie i optymalizację rozwiązań. Dzięki temu klient otrzymuje spójne wsparcie na każdym etapie pracy z danymi, bez konieczności koordynowania wielu niezależnych dostawców.
Ekspercki zespół danych
Łączymy kompetencje inżynierów danych, analityków, data scientistów, architektów IT i konsultantów biznesowych, aby odpowiadać zarówno na potrzeby technologiczne, jak i biznesowe. Nasz zespół pomaga przełożyć cele organizacji na konkretne rozwiązania, które realnie wspierają decyzje i rozwój firmy.
Neutralność technologiczna
Dobieramy narzędzia do celu, a nie odwrotnie. Pracujemy z popularnymi technologiami chmurowymi i analitycznymi, m.in. Google Cloud, Azure, AWS, Snowflake, Databricks, Power BI, Tableau czy Looker. Dzięki szerokiej znajomości narzędzi rekomendujemy rozwiązania najlepiej dopasowane do sytuacji klienta, zamiast forsować jedną technologię.
Elastyczny model współpracy
Oferujemy wsparcie dokładnie wtedy, gdy go potrzebujesz, od pojedynczych specjalistów po model Data Team as a Service, bez konieczności budowania pełnego zespołu wewnętrznie. Pozwala to szybko zwiększać kompetencje organizacji i korzystać z wiedzy ekspertów w zakresie dopasowanym do aktualnych potrzeb.
Rozwiązania dopasowane do biznesu
Projektujemy usługi i architekturę pod konkretne wymagania, budżet, branżę, wielkość firmy oraz cele biznesowe klienta. Każde wdrożenie traktujemy indywidualnie, aby technologia wspierała procesy, sposób pracy i priorytety danej organizacji.
Bezpieczna architektura
Tworzymy skalowalne, bezpieczne rozwiązania gotowe na rozwój organizacji, rosnącą ilość danych i migrację do nowoczesnych środowisk chmurowych. Dbamy o kontrolę dostępu, stabilność i możliwość dalszej rozbudowy, aby platforma danych mogła rozwijać się razem z firmą.
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.
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.