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.
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.
Chcesz ograniczyć ryzyko
Kwantyfikacja prawdopodobieństwa zrealizowania się ryzyk biznesowych (np. niespłacenie należności, uszkodzenia w transporcie) pozwala optymalizować działania.
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.
Wykrywanie oszustw i nadużyć
Identyfikacja i blokowanie szkodliwych botów, celem ochrony zasobów platformy oraz wyeliminowania wyłudzeń.
Zamierzasz testować strategie
Symulatory umożliwiają testy strategii sprzedaży i marketingu, by przewidzieć ich możliwe efekty przed wdrożeniem.
Poznaj korzyści współpracy z Alterdata
Dopasowane usługi
Tworzymy rozwiązania Machine Learning 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. Zapewniamy też stałą pomoc na każdym etapie cyklu życia tworzonych dla Twojej firmy rozwiązań.
Oprzyj swój sukces na naszych kompetencjach
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
Ile czasu trwa wdrożenie modelu Machine Learning?
Czas wdrożenia zależy od złożoności projektu oraz jego specyfiki. Kluczowe jest dokładne zdefiniowanie scenariusza użycia, zrozumienie wyzwania i dobranie odpowiednich danych wejściowych. Proces może zająć od kilku dni do kilku miesięcy – w zależności od skali i celów projektu. Na początku współpracy ustalamy realistyczny harmonogram, dopasowany do Twoich potrzeb i oczekiwań.
W jaki sposób zmierzę rezultaty wdrożenia modelu Machine Learning?
Rezultaty wdrożenia modelu Machine Learning najlepiej ocenić, porównując wyniki biznesowe z reprezentatywnego okresu przed i po jego zastosowaniu w docelowym obszarze. Dzięki temu można określić wpływ modelu na upsell, redukcję kosztów, wzrost konwersji, poprawę retencji użytkowników, ROI lub inne kluczowe wskaźniki biznesowe, które miał poprawić.
Czy Machine Learning to rozwiązanie tylko dla dużych firm?
Nie, Machine Learning to rozwiązanie dostępne dla firm każdej wielkości. Dzięki naszym dopasowanym podejściom, zawsze dobieramy najlepsze i najbardziej efektywne kosztowo metody, które odpowiadają na konkretny problem. Aplikujemy taki poziom złożoności algorytmu, który ma sens – tam, gdzie można rozwiązać problem szybkim i tanim algorytmem, takie rozwiązanie wdrażamy. Dlatego ML jest w zasięgu kosztowym nawet małych firm, szybko przynosząc im wartość w rozwiązywaniu wyzwań i optymalizacji procesów.
Czy firma jest obiektywna technologicznie i weźmie pod uwagę nasze preferencje technologii?
Alterdata jest niezależna technologicznie. Nasze rekomendacje zawsze opierają się na Twoich preferencjach 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.
Czy mój zespół będzie miał dostęp do kodu?
Twój zespół będzie miał pełen dostęp do kodu, o ile takie rozwiązanie zostanie uzgodnione. Stawiamy na transparentność i współpracę, wspierając rozwój umiejętności Twojego zespołu.
Jak będzie wyglądała kwestia utrzymania rozwiązania?
Oferujemy pełne wsparcie w utrzymaniu rozwiązania, w tym aktualizacje, monitorowanie oraz szkolenia, aby zapewnić długoterminową wydajność modelu.
Co jeśli w przyszłości pojawią się problemy z jakością danych?
Wdrażane przez nas rozwiązania Machine Learning posiadają wbudowane mechanizmy weryfikujące jakość danych wejściowych. W przypadku wykrycia anomalii lub spadku jakości, wspieramy klientów w identyfikacji przyczyn – na przykład w systemach źródłowych – oraz w ich eliminacji. Dzięki temu zapewniamy ciągłą poprawność i niezawodność działania modeli, minimalizując wpływ problemów z danymi na wyniki Twojej firmy.