آنالیز داده های کسب و کار و توسعه مدل های یادگیری ماشین جهت انجام پیش بینی های دقیق، بهینه سازی فرآیندها و ارائه راهکارهای داده محور برای چالش های اساسی کسب و کار مبتنی بر تکنیک های پیشرفته دیتاساینس
بهینه سازی و اتوماسیون
بهینه سازی گردش کار و فرآیندهای تکراری و زمانبر با اتوماسیون هوشمند
تحلیل تجویزی
تدوین استراتژی و اخذ تصمیمات سازمانی داده محور
تحلیل پیش بینی کننده
پیش بینی تقاضای بازار و مدیریت اثربخش ریسک ها
تحلیل توصیفی
تفسیر داده های تاریخی جهت درک تغییرات کسب و کار
چرا خدمات دیتاساینس برای کسب و کارها اهمیت دارد؟
امروزه داده ها فاکتور اصلی جهت رشد و توسعه در اقتصاد دیجیتالی به شمار می روند. با این حال، پردازش و تحلیل انبوه داده ها، شناسایی الگوهای موجود، تشخیص ناهنجاری ها و استخراج معنا بر اساس هوش مصنوعی امری تخصصی و پیچیده است.
شرکت دانش بنیان فن آوران گیتی افروز، با بهره مندی از تجارب تیمی متشکل از مشاوران هوش مصنوعی، متخصصان دیتاساینس و مهندسان یادگیری ماشین به پیاده سازی تکنیک های پیشرفته آنالیز داده و یادگیری ماشین مبتنی بر نیازهای مشتریان پرداخته تا از این طریق، پاسخگوی چالش های اساسی کسب و کارها باشد.
خدمات دیتاساینس شرکت فن آوران گیتی افروز
متخصصان دیتاساینس گیتی افروز با بکارگیری ریاضیات و تحلیل های آماری، تکنیک های مصورسازی داده، یادگیری ماشین و الگوریتم های پیچیده، دانش توسعه نرم افزار و شناختی که نسبت به فرآیندهای کسب و کار در اختیار دارند، دیتاست های انبوه را آنالیز کرده و بدین ترتیب داده های مرتبط با نتایج کسب و کار شما را تفسیر و استخراج می نمایند. در نهایت، این فرآیندها موجب حل چالش های کسب و کار، بازاریابی هدفمندتر محصولات و برنامه ریزی دقیق تر می گردد.
راهکارهای سفارشی داده محور
امروزه کاربران اینترنت ۲.۵ کوانتیلیون بایت داده را روزانه ایجاد می نمایند. به گونه ای که ۹۰ درصد داده هایی که امروزه در اختیار داریم تنها طی دو سال اخیر تولید شده اند. این داده ها بدون تحلیل و بررسی فاقد ارزش هستند. بر همین اساس، به تازگی تقاضا برای خدمات دیتاساینس در صنایع متعدد شاهد رشد چشمگیری بوده است. برخی از اقدامات تیم دیتاساینس گیتی افروز در این حوزه عبارتند از:
- گردآوری و ادغام داده ها
- آنالیز داده
- شناسایی الگوها و روندها
- بکارگیری ابزارهای مرتبط با دیتاساینس
- توسعه و تست الگوریتم های جدید
- تسهیل مشکلات مرتبط با داده ها
- توسعه مدل های پیش بینی کننده
- مصورسازی داده ها
- اشتراک گذاری و ارائه نتایج
- جمع بندی و دستیابی به اثبات مفهوم (POC)
