ПРОДУКТЫ


Нашими продуктами пользуются во всех странах

BI аналитика

Business Intelligence (BI) — это процесс анализа исторических и текущих данных, нацеленный на получение практически ценных аналитических сведений для принятия стратегических бизнес-решений. Средства бизнес-аналитики решают эту задачу, обрабатывая большие наборы данных из нескольких источников и представляя результаты в удобных для понимания и распространения форматах.

Необходимость внедрения BI-средств появляется тогда, когда необходимо повысить эффективность и прибыльности организации. BI-методы направлены на ускорение потока данных и облегчение доступа к информации внутри компании: упрощение создания, поддержки и распространения стандартных отчетов.

Разрабатываем для своих клиентов BI-отчеты любой сложности – управленческие, регуляторные и дэшборды. Строим витрины данных и предметные области, чтобы наши клиенты могли самостоятельно формировать любые отчеты. В нашем арсенале множество инструментов от ведущих мировых разработчиков — IBM, Microsoft, SAP, Qlik и т.д.

1 Регуляторная отчетность

2 Управленческая отчетность

3 Рисковая отчетность

4 Налоговая отчетность

5 Формирование собственной отчетности

6 Финансовая отчетность

Визуализация

Отчетность любой сложности и направленности для изучения данных, с помощью которых компании могут найти идеи для развития

Обновляемость

Отчетность любой сложности и направленности для изучения данных, с помощью которых компании могут найти идеи для развития

Многоканальность

Отчетность любой сложности и направленности для изучения данных, с помощью которых компании могут найти идеи для развития

Многоканальность

Отчетность любой сложности и направленности для изучения данных, с помощью которых компании могут найти идеи для развития

Data Warehouse

Data Warehouse - это специально организованная единая база данных предприятия, с помощью которой осуществляется сбор и хранение корпоративной информации различного рода. В хранилище происходит структурирование корпоративной информации с поддержкой хронологии и обеспечивается быстрый доступ к необходимым данным

Хранилище данных необходимо, когда в организации накапливаются большие объёмы разрозненных данных и увеличивается нагрузка на операционную систему. DWH помогает проводить интеллектуальный анализ огромных массивов данных, оперативно формировать сложные агрегированные отчеты, эффективно анализировать разнородные данные и получать отчеты. Хранилище позволяет снизить нагрузку на транзакционные и операционные системы, расширить структуру учета данных и лучше управлять процессами.

Мы реализуем сбор данных в корпоративное хранилище с помощью ETL-процессов; повышаем качество информации и увеличиваем её ценность. Это позволяет различным пользователям применять DWH в качестве единого источника достоверной информации; решение позволяет визуализировать информацию с помощью средств бизнес-аналитики в виде дэшбордов, стандартизированных или созданных самими пользователями отчетности.

Объединение данных

Собирает и структурирует данные из разных источников

Анализ данных

Помогает обрабатывать и агрегировать собранные данные по заданным алгоритмам

Формирование «витрин»

Позволяет формировать «витрины» данных для обработки внешними BI средствами

Построение отчетности

Помогает формировать сложную аналитическую и маркетинговую отчетность

Контроль показателей

Позволяет настраивать автоматический контроль над изменениями ключевых показателей

Формирование любой отчетности

Помогает самостоятельно разрабатывать отчетные формы

Машинное обучение

Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.

Благодаря анализу огромных массивов структурированных и неструктурированных данных, появляются безграничные возможности. Прогнозирование будущего, предсказывание поведения аудитории, трендов, предотвращение кризисов и рисков, снижение заболеваемости у населения, сохранение редких видов животных – всё зависит от области применения и задач, которые перед собой ставит человек.

Наши модели машинного обучения автоматизируют бизнес процессы, позволяющие решать задачи, которые раньше могли быть выполнены только человеком. Само название «машинное обучение» возникло из-за того, что, прежде чем искусственный интеллект сможет выполнять задачи, ему нужно на большом количестве примеров входных данных показать правильные ответы и поправить неверные решения. Это очень похоже на обучение человека иностранному языку: учитель произносит новые слова, ученик повторяет за учителем, а тот говорит, что нужно поправить в произношении. Шаг за шагом, ученик узнает новые слова и вскоре уже без учителя может их правильно применять. Разработка решений на машинного обучения – это практически бесконечное поле возможностей.

Машинное обучение имеет потенциальную ценность для компаний, которые пытаются работать с большими данными, и помогает лучше понимать незначительные изменения поведения, предпочтений или степени удовлетворенности клиентов. К руководителям бизнеса начинает приходить понимание того факта, что во многих вещах, происходящих внутри их организаций и отраслей, невозможно разобраться путем простых запросов. Это не те вопросы, которые вы знаете, а закономерности и аномалии, скрытые в данных, которые могут либо помочь, либо навредить вам.