Planuj, przewiduj i eliminuj ryzyko dzięki algorytmom ML
Tworzymy modele Machine Learning, które uczą się analizując dane i własną pracę, by prognozować trendy, optymalizować procesy oraz personalizować doświadczenia użytkowników.
PorozmawiajmyNapędzamy sukcesy liderów:
Machine Learning pozwala organizacjom szybciej i skuteczniej reagować na zdarzenia
Wykorzystaj algorytmy do analizy danych i podejmuj decyzje na podstawie wnikliwych i spersonalizowanych rekomendacji, bez potrzeby zaawansowanej wiedzy technicznej.
Sprawne podejmowanie decyzji
Algorytmy Machine Learning umożliwiają zarządzanie oparte na sprawdzonych danych i wiarygodnych predykcjach. Dają pełny obraz sytuacji w firmie i pozwalają zwinnie reagować na zmiany.
Personalizacja doświadczeń klienta
Segmentacja pozwala dostosowywać treści w sklepie, grze itp. do potrzeb oraz preferencji użytkowników i indywidualizować UX/CX. Zwiększa to zaangażowanie i daje lepsze wyniki sprzedażowe.
Lepszy marketing i sprzedaż
Algorytmy ML przewidują wyniki kampanii reklamowych oraz pozwalają optymalizować komunikaty, czy demografię grupy docelowej, by zwiększyć prawdopodobieństwo konwersji.
Maksymalizacja przychodów
Prognozowanie popytu, między innymi na podstawie trendów oraz sezonowości, pozwala łatwiej trafić w zapotrzebowanie klientów i uniknąć problemów pustych lub przepełnionych magazynów.
Predykcje awarii i przestojów
Model ML wytrenowany na danych z czujników oraz systemów produkcyjnych pozwoli Ci precyzyjnie określić ryzyko awarii i wskaże optymalny moment konserwacji urządzeń produkcyjnych.
Prognozy kluczowych metryk
Przewidywanie KPI umożliwia ocenę szans powodzenia strategii dotyczących sprzedaży, czy rozwoju organizacji. Dzięki temu ML wspiera optymalną alokację zasobów i podnosi efektywność.
Przekształć dane w wiedzę dzięki ML
Wybierz sprawdzonego partnera do wdrożenia ML i wyeliminuj zgadywanie z procesów decyzyjnych
Kompleksowo realizujemy każdy etap wdrożenia Machine Learning – od analizy potrzeb i wyzwań biznesowych, przez trenowanie skalowalnych modeli, po wdrożenie, monitoring i doskonalenie wydajności rozwiązania.
Nasze podejście do tworzenia modeli ML, które rozwiązują realne problemy biznesowe
Analizujemy problem i proponujemy rozwiązanie
Identyfikujemy wyzwania biznesowe, oceniamy dostępność oraz jakość danych, analizujemy uwarunkowania i cele organizacji, rozmawiamy z interesariuszami. Proponujemy rozwiązanie ML, które realnie odpowiada na problemy firmy.
Przygotowujemy dane do treningu modelu
Zbieramy dane, czyścimy je i eksplorujemy. Przygotowujemy funkcje modelu uczenia maszynowego.
Tworzymy, trenujemy i rozwijamy model ML
Wybieramy algorytmy i “uczymy” je na danych treningowych. Ewaluujemy, określając ich dokładność, precyzję, czułość oraz inne metryki, a następnie wybieramy najlepszy model do wdrożenia.
Wdrażamy i orkiestrujemy model
Przygotowujemy środowisko produkcyjne i wdrażamy model machine learning. Przeprowadzamy orkiestrację, by zapewnić efektywność i spójność w cyklu życia modelu.
Monitorujemy skuteczność, aktualizujemy i ulepszamy
Ustalamy metryki monitorowania skuteczności modelu, zbieramy dane i analizujemy wyniki. Wprowadzamy niezbędne aktualizacje i poprawki, by poprawić wydajność ML.
Wdrażamy automatyczne zarządzanie CI/CD
Realizujemy proces obejmujący konfigurację integracji (CI), automatyczne testowanie, budowanie i integrację modelu, konfigurację wdrożenia (CD), monitorowanie po wdrożeniu oraz jego ciągłe doskonalenie.
Zobacz, jak stworzyć firmę data-driven
Przewiduj zdarzenia, nim będą miały miejsce
Machine Learning odpowiada na kluczowe wyzwania Twojego biznesu
Chcesz podejmować lepsze decyzje
ML analizuje ogromne ilości danych i pomaga dostrzegać wzorce, a przez to prognozować przyszłe trendy i wyniki.
Potrzebujesz wytrenowanych ML
Dzięki symulatorom – środowiskom wirtualnym, które oddają rzeczywiste warunki, lepiej wytrenujesz modele ML.
Chcesz zmniejszyć churn klientów
Wykrywanie spadków zaangażowania pozwala działać, zanim klient zdecyduje się odejść, co ułatwia jego zatrzymanie.
Chcesz zwiększyć wydajność istniejących modeli ML
Używasz już modeli Machine Learning, ale chcesz zwiększyć szybkość ich działania i skalowalność rozwiązania.
Chcesz lepiej alokować budżet
ML prognozuje skuteczność kampanii i identyfikuje rentowne kanały, co zwiększa efektywność marketingu.
Dążysz do personalizacji ofert
Analiza interakcji i preferencji klientów pozwalają lepiej rekomendować im produkty oraz przewidywać potrzeby.
Chcesz wyeliminować fałszywy ruch
Identykacja fałszywego płatnego ruchu na stronie oraz w aplikacji (botów) zmniejsza wydatki na marketing.
Zamierzasz testować strategie
Symulatory umożliwiają testy strategii sprzedaży i marketingu, by przewidzieć ich możliwe efekty przed wdrożeniem.
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.
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.
Dawid Przemyski
Chief Sales Officer