ML & Analitik Lanjutan
Model machine learning baru menciptakan nilai ketika berjalan dalam proses nyata. Kami mulai dari tugas bisnis dan datanya, membangun model, dan membawanya ke produksi dengan pemantauan kualitas.
Cakupan layanan
- Penilaian tugas dan data: apakah ML dapat menyelesaikannya dan dampak apa yang dapat diharapkan
- Prakiraan permintaan, penjualan, dan kapasitas
- Scoring dan segmentasi pelanggan, sistem rekomendasi
- Penerapan model ke produksi
- Pemantauan kualitas model dan pelatihan ulang
Yang Anda dapatkan
- Model menjadi bagian dari proses kerja, bukan sekadar eksperimen
- Metrik kualitas dan dampak model yang jelas
- Peringatan ketika kualitas model menurun
Untuk siapa
Perusahaan yang sudah memiliki akumulasi data dan tugas yang jelas, di mana prakiraan atau keputusan otomatis akan menghemat waktu atau biaya.
Kami bekerja dengan perusahaan di seluruh dunia.
Pertanyaan yang sering diajukan
Apakah ML cocok untuk tugas kami?
Kami mulai dengan penilaian: apakah datanya cukup, bagaimana hasilnya akan digunakan, dan dampak apa yang akan dihasilkan. Jika tugas tersebut lebih mudah diselesaikan tanpa ML, misalnya dengan aturan atau laporan, kami akan menyampaikannya.
Berapa banyak data yang dibutuhkan?
Tergantung tugasnya. Prakiraan permintaan biasanya membutuhkan riwayat setidaknya satu tahun agar model dapat melihat pola musiman. Kami memberikan jawaban yang lebih tepat setelah menilai data Anda.
Bagaimana kami tahu modelnya bekerja?
Kami menyepakati metrik sebelum pekerjaan dimulai: akurasi dan dampak bisnis, misalnya stok yang lebih rendah atau penghapusbukuan barang yang lebih sedikit. Model dibandingkan dengan cara tugas tersebut ditangani saat ini.
Di mana model akan berjalan?
Di infrastruktur Anda atau di cloud. Hasilnya dikirim ke tempat hasil tersebut digunakan: ke sistem akuntansi, BI, atau CRM Anda.
Apa yang terjadi ketika model menjadi usang?
Kualitas model dipantau terus-menerus. Ketika kualitasnya menurun, peringatan dikirim dan model dilatih ulang dengan data terbaru.
On-premise atau di cloud
Semua yang kami bangun dapat berjalan di tempat yang diizinkan untuk data Anda. Kami memilih opsinya bersama Anda, berdasarkan persyaratan keamanan, hukum yang berlaku bagi Anda, dan anggaran.
On-premise
Di server Anda sendiri, dengan data dan model tetap berada di dalam perimeter Anda.
Cloud privat
Lingkungan khusus di cloud, terisolasi dari pelanggan lain.
Cloud publik
AWS, Microsoft Azure, atau Google Cloud: layanan terkelola untuk memulai lebih cepat dan penskalaan yang fleksibel.
Hybrid
Data sensitif tetap berada di tempat Anda, sementara beban kerja lainnya berjalan di cloud.
Tinjauan data gratis 30 menit
Ceritakan kebutuhan Anda. Dalam panggilan online 30 menit, kami akan menemukan titik masalah pada data Anda dan apa yang perlu diperbaiki lebih dulu. Gratis dan tanpa kewajiban.