Data Science проект
Разработка и внедрение DS проекта всегда проходит в тесном контакте двух команд: команды от бизнеса и команды DS. С момента начала работы мы компаньоны. На каждом этапе работы мы сверяемся с конечной целью — экономическим эффектом от реализации наших решений.
Нас отделяет от успешной реализации проекта всего три шага:
Use Cases Seminar ➡︎
Совместная встреча нашей команды с владельцами (руководителями) бизнеса для проведения семинара по применению науки о данных в бизнесе. На совместном семинаре, мы определяем ваши требования и условия. Мы разрабатываем вместе с вами возможные варианты использования науки о данных и оцениваем их с точки зрения доступности данных, аналитического потенциала и стоимости бизнеса, и прогнозируем выгоды для вашего бизнеса и разрабатываем систему показателей эффективности наших решений.
Proof of Concept ➡︎
Мы выбираем наиболее подходящий инструмент из многочисленных методов и реализуем его в качестве прототипа. Наши решения содержат не только классические статистические и вероятностные методы, но также методы интеллектуального анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Анализ проводится в постоянном контакте с соответствующими специалистами вашей компании.
Когда решение найдено, оценивается качества модели и точно определяется, каков потенциал экономии, эффективности или улучшения экономических показателей возможен. Если оценка возврата инвестиций является положительной, аналитическое решение может быть интегрировано в производственную среду.
Integration ➡︎
Мы интегрируем свои аналитические решения в ваши бизнес-процессы. Благодаря постоянной эмпирической проверке наших решений в процессе разработки проекта (операционализация) мы в полной мере можем реализовать потенциал науки о данных для вашего бизнеса.
После достижения поставленной цели вы получаете дополнительный бонус:
Long-term Support
Поскольку после интеграции с течением времени количество данных продолжает увеличиваться, мы продолжаем работать с нашими Заказчиками в режиме сопровождения своих решений. Постоянное уточнение параметров наших моделей на этом этапе приводит к увеличению точности прогнозов и дополнительному экономическому эффекту.