Gen AI poprawia interakcje z klientem i procesy w firmie
Wdrażamy rozwiązania Gen AI, które personalizują sprzedaż, budują zaangażowanie użytkowników i oszczędzają Twój czas.
PorozmawiajmyNapędzamy sukcesy liderów:
Gen AI zwiększa zadowolenie klientów i wydajność firmy
Pomożemy Ci wykorzystać potencjał danych dzięki Generative AI.
Automatyczna analiza dokumentów
Szybka i efektywna analiza tysięcy raportów, faktur, czy dokumentacji produktowych uwalnia czas na bardziej kreatywne i strategiczne działania, bez ryzyka błędów ludzkich w interpretacji danych.
Zawsze dostępna obsługa klienta
Chatboty i wirtualni asystenci są gotowi, by odpowiadać na pytania użytkowników przez całą dobę. Dzięki automatyzacji wsparcia nie musisz utrzymywać drogiego, rozbudowanego działu obsługi klienta.
Generowanie treści wysokiej jakości
Gen AI wspiera tworzenie jakościowych treści marketingowych, takich jak posty na social media i artykuły, a dzięki integracji z danymi organizacji ma kompletną wiedzę o firmie i jej ofercie.
Wyszukiwanie opisem i obrazem
Kupujący opisuje słowami szukany przedmiot, lub załącza zdjęcie podobnego, a AI podpowiada najlepiej pasujące towary z Twojego asortymentu – to innowacje. które zapewniają przewagę nad konkurencją.
Inteligentne przetwarzanie danych
Gen AI automatycznie porządkuje, taguje i streszcza dokumenty, zdjęcia i wideo, ułatwiając wyszukiwanie i zarządzanie wiedzą w Twojej organizacji.
Większa personalizacja ofert
Gen AI analizuje zachowania klienta i na ich podstawie rekomenduje oferty m.in. w notyfikacjach i newsletterach. Doradza też produkty w trakcie zakupów, co zwiększa szanse, że klient powiększy koszyk.
Poznaj więcej zastosowań Gen AI
Tworzymy kompleksowe rozwiązania w oparciu o Gen AI
Nasze usługi rozwiązują realne problemy biznesowe, zapewniając szybki zwrot z inwestycji.
Wiedza i doświadczenie na każdym etapie procesu:
Analizujemy potrzeby i określamy cele
Poznajemy Twoje problemy i wymagania biznesowe oraz potencjał danych firmowych z perspektywy ich użyteczności dla Gen AI. Wybieramy technologię, która najlepiej sprawdzi się w tym konkretnym zastosowaniu.
Potwierdzamy założenia projektowe
Przygotowujemy wdrożenie testowe, które demonstruje możliwości GenAI i pozwala zweryfikować oczekiwania klienta.
Budujemy wersję produkcyjną
Po zaakceptowaniu rozwiązań przedstawionych na etapie proof of concept korzystamy z zebranych wniosków i uwag, by udoskonalić ostateczną wersję rozwiązania Gen AI.
Wdrażamy, integrujemy i testujemy
Gotowe rozwiązanie wdrażamy w środowisku produkcyjnym i integrujemy z Twoimi systemami. Przeprowadzamy testy końcowe, by zapewnić działanie zgodne z oczekiwaniami i płynną współpracę Gen AI z infrastrukturą firmową.
Monitorujemy i rozwijamy
Monitorujemy zbudowane rozwiązanie, by zapewnić maksymalną wydajność i zgodność z Twoimi wymaganiami. W razie potrzeby rozwijamy go, wzbogacając o nowe funkcjonalności.
Przyspiesz codzienną pracę dzięki Gen AI
Poznaj korzyści współpracy z Alterdata
Realizacja end-to-end
Zapewniamy kompleksową obsługę oraz stałą pomoc na każdym etapie cyklu życia rozwiązań Gen AI. Po wdrożeniu wspieramy utrzymanie, rozwój i rozbudowę o nowe funkcje.
Szeroki tech stack
Stosujemy nowoczesne i wydajne technologie, dobierając je tak, by najefektywniej realizowały cele. Pozwala to nam budować modele idealnie dopasowane do potrzeb.
Zespół profesjonalistów
Nasi inżynierowie i analitycy danych mają wiedzę oraz doświadczenie we wdrażaniu Gen AI dla różnych branż. Do projektów wybieramy specjalistów, którzy rozumieją Twoje wymagania.
Dopasowane usługi
Tworzymy rozwiązania Gen AI w 100% zgodne z Twoimi celami biznesowymi i gotowe rozwiązywać Twoje problemy. Bierzemy pod uwagę branżę, wielkości firmy, Twoje cele i inne ważne czynniki.
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.
Data team as a service
Otrzymujesz wsparcie dedykowanego zespołu ekspertów, dostępnego zawsze, gdy go potrzebujesz. To także pomoc w rozbudowie Twojej Gen AI i szkolenie w jej obsłudze.
Zmniejsz koszty operacyjne dzięki Gen AI
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.
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 ocenię efekty wdrożenia rozwiązań Gen AI?
Efekty wdrożenia Gen AI można ocenić przede wszystkim poprzez wzrost wydajności – w wielu przypadkach rozwiązania Gen AI zastępują manualną pracę, co przekłada się na znaczne oszczędności czasu i zasobów. Dodatkowo, jakość pracy wykonanej przez AI będzie monitorowana na podstawie wspólnie zdefiniowanych KPI, które pozwolą mierzyć efektywność i dokładność działań systemu.
W jakich branżach sprawdzą się rozwiązania Gen AI?
Dzięki Generative AI można z łatwością zautomatyzować procesy wykonywane wcześniej przez ludzi, m.in. personalizację ofert i rekomendacje produktowe w e-commerce, analizy danych transakcyjnych w finansach, czy generowanie tekstów i obrazów do reklam w marketingu. Automatyczna obsługa klienta (chatboty) może być użyta w każdej firmie, która ma bezpośredni kontakt z klientami.
Skąd mogę wiedzieć, czy mam infrastrukturę odpowiednią do wdrożenia Gen AI?
Na początku współpracy nasi eksperci oceniają istniejące systemy i, jeśli to konieczne, pomagają w rozbudowie lub optymalizacji Twoich potoków danych, przechowywania i integracji zasobów cyfrowych. Gwarantuje to, że wdrożone w organizacji rozwiązania Gen AI będą skalowalne, wydajne i idealnie dopasowane do Twojej infrastruktury IT.
Ile czasu zajmie wdrożenie rozwiązań Gen AI?
Czas wdrożenia zależy od skali projektu i stopnia zaawansowania rozwiązania. Typowo proces wdrożenia trwa od kilku tygodni do kilku miesięcy. Dopasowujemy harmonogram do Twoich potrzeb.
Co jeśli będziemy wprowadzać zmiany w sklepie? Czy to dalej będzie działać?
Nasze rozwiązania są projektowane tak, aby adaptować się do zmian w Twoim sklepie. Regularne aktualizacje i wsparcie zapewniają ciągłą funkcjonalność i skuteczność systemu.
Czy nowe technologie będą kompatybilne z naszą technologią?
Generative AI jest kompatybilne z większością nowoczesnych technologii. Nasze podejście uwzględnia istniejącą infrastrukturę, aby zapewnić łatwą integrację i skalowalność.
Czy Gen AI to rozwiązanie tylko dla dużych firm?
Gen AI to rozwiązanie dla firm każdej wielkości. Skalowalność pozwala na dostosowanie systemu do budżetu i potrzeb, co czyni je odpowiednim zarówno dla małych, jak i dużych przedsiębiorstw.