Zmieniamy dane
w efekty biznesowe
Nasze
podejście. 01_Data Thinking
Analizujemy i opisujemy biznes
za pomocą danych.
Pomagamy w używaniu narzędzi data science do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Stosujemy zaawansowane metody optymalizacji matematycznej i uczenia maszynowego, które zwiększają konkurencyjność produktów i usług.
StatXplorer jest partnerem data science dla firm, które budują wartość swoich produktów i usług w oparciu o dane. Tworzymy strategie i rozwiązania oraz wspieramy klientów w ich wdrożeniu, aż do osiągnięcia zakładanych efektów. Pomagamy liderom firm w identyfikacji szans biznesowych, które niosą ze sobą sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, optymalizacja matematyczna i inne rozwiązania data science.
Kompetencje
01_Projektowanie
Koncepcja i strategia
data science
Potoki danych
i inżynieria danych
Zarządzanie danymi
Projektowanie koncepcji i rozwiązań opartych o dane dzięki metodyce warsztatów prowadzonych z Klientem. Punktem startowym jest dogłębne zrozumienie potrzeb biznesowych oraz analiza dostępności i jakości danych.
Projektowanie procesów przepływu danych pomiędzy różnymi systemami działającymi w firmie. Dobór optymalnych ścieżek integracji danych uwzględniających ich bezpieczeństwo i strukturę przechowywania w formie hurtowni danych lub repozytoriów.
Projektowanie procesów, ról, polityk oraz miar zarządzania danymi i ich kontroli zgodne z celami firmy, a także standardami bezpieczeństwa. Identyfikacja danych wartościowych dla realizacji celów biznesowych.
Rozwiązania
01_Projektowanie
Strategia Data Science
Data Discovery
Optymalne procesy ETL dla hurtowni danych
Identyfikacja w formie serii warsztatów obszarów, w których lepsze zrozumienie danych pozwala na poprawę działania procesów biznesowych i wspiera osiąganie oczekiwanych mierzalnych celów biznesowych.
Strukturyzowanie, analiza i interpretacja danych. Weryfikacja i oczyszczanie danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Identyfikacja zależności i nieprawidłowości za pomocą analiz statystycznych i wizualizacji.
Identyfikacja najlepszych wzorców integracji dla surowych oraz przetworzonych danych. Opracowanie i wdrożenie efektywnego procesu gromadzenia danych do podejmowania strategicznych decyzji technologicznych (od oprogramowania lokalnego do chmury danych).
Przykładowy projekt:
Mapa inicjatyw data science wraz z określeniem ich wpływu na procesy biznesowe.
Przykładowy projekt:
Wypracowanie ogólnofirmowej polityki dostępu do danych zakończone audytem bezpieczeństwa chmury i rekomendacjami dotyczącymi procedur bezpieczeństwa.
Przykładowy projekt:
Ujednolicenie i zintegrowanie danych w postaci Data Lake w chmurze AWS wraz z systemem raportowania w PowerBI.
Zespół
StatXplorer to zespół naukowców, managerów i ekspertów, dla których data science stanowi centrum zainteresowań biznesowych i badawczych.
Badania
& wiedza
Zaufali nam.
