Наши специалисты Data Science обладают многолетним опытом работы и глубокой экспертизой в решении задач углубленной аналитики, применения методов машинного обучения, работы с большими данными, включая облачные технологии, а также использования open source ресурсов для разработки собственных моделей и решений в разных областях: ритейла, промышленности, медицины, государственного управления, финансовом секторе, телеком, страховании и др.
За плечами наших экспертов большое количество проектов в крупнейших российских и международных компаниях. Нашим неоспоримым преимуществом является то, что компания Softline обладает поддержкой мировых вендоров, и тем самым готова предоставить любой инструментарий для выполнения комплексных проектов. Помимо этого, мы сотрудничаем с ведущими техническими вузами страны, где мы открываем совместные лаборатории, что позволяет нам привлекать дополнительные ресурсы научно-исследовательских команд для реализации глобальных проектов. Наши эксперты выступают в роли лекторов по обучению методам машинного обучения, работе с большими данными, а также разрабатывают индивидуальные программы для заказчиков совместно с учебным центром Softline.
В арсенале нашей команды уже имеются собственные разработки, которые предназначены как для решения внешних, так и внутренних задач, которые высоко оценены ведущими экспертами рынка. Одна их наших последних разработок для государственного сектора была отмечена Председателем Счетной палаты Алексеем Кудриным.
Этапы работы
Оценка
Исследование трендов отрасли и выявление ключевых возможностей для развития.
Анализ
Изучение данных, углубленная аналитика с использованием статистических показателей, консалтинг.
Стратегия
Поиск драйверов для трансформации бизнес-процессов, организационных структур и культуры, обновление стратегии.
Подбор
Определение подходящего решения, выбор партнера или поставщика услуг, проверка гипотез.
Внедрение
Разработка и внедрение технологических решений, необходимых для цифровой трансформации.
Направления деятельности
R&D реализация Data Science проектов.
Разработки методик по автоматизации процесса анализа данных.
Внедрение и настройка AI инструментов.
Наши отраслевые решения:
Задачи:
- Цифровые помощники.
- Оптимизация документооборота с помощью технологий NLP.
- Решение задачи по сегментации товаров.
- Предпочтения (корзины) потребителей.
- Анализ связей. Матрица продуктовых ассоциаций.
- Драйверы продаж.
- Оценка факторов, влияющих на повышение уровня лояльности покупателей.
- Разработка моделей для сегментации клиентов, формирование портрета клиентов.
- Разработка ML-моделей на основе сегментации клиентов с целью увеличения LTV и реализации маркетинговых механик: Up-sell, Cross-sell.
- Сегментация клиентов, портрет клиентов.
- Построение скоринговой модели.
- Предпочтения потребителей, индивидуальные предложения и повышение лояльности.
- Прогнозирование оттока.
- Прогнозирование спроса, прогнозирование цен.
- Анализ и прогнозирование финансовых показателей компании.
- Оценка промо-акций.
- Построение модели выбора оптимальных каналов коммуникаций.
- Анализ и прогнозирование финансовых показателей компании.
- Мониторинг и аналитика по отзывам о компании и продукции на интернет-ресурсах.
- Мониторинг и контроль качества услуг и др.
Задачи:
Маркетинговый конвейер. Цифровой образ клиента
- Сегментация.
- Отток клиентов.
- Лучший канал коммуникаций.
- Лучшее следующее предложение.
- Кросс- и ап-продажи.
- Фабрика данных.
Скоринг (интерпретируемые модели), в том числе с использованием графов связей.
Инкассация и логистика
- Прогноз кэш-флоу.
- Оптимальный маршрут и сроки.
Автоматизация 1-й линии Service Desk
- Маршрутизация и приоритезация.
Ответно-вопросные системы для порталов (регламенты/документация/…)
Помощник рекрутера
- Подбор релевантных вакансий и резюме.
Анти-фрод.
Оценка рисков и резервных фондов.
Голосовые роботы и чат боты.
OCR + ML
- Автоматизированное пред-заполнение форм и документов.
Страхование
Задачи:
- Статистическое управление качеством.
- Статистическое управление производительностью.
- Карты контроля качества.
- Виртуальные датчики.
- Оценка влияния параметров технологического процесса на характеристики качества выпускаемой продукции.
- Построение предиктивных моделей для расчета характеристик качества.
- Автоматизация управления технологическим процессом на основе предиктивных моделей для достижения заданных характеристик качества.
- Оптимизация количественных характеристик компонентов в составе изготавливаемой продукции.
- Планирование и проведение экспериментов, обработка экспериментальных результатов с помощью различных методов, включая нейросетевые технологии.
- Построение моделей зависимости качества выпускаемой продукции от состава.
- Оптимизация состава продукции на основе полученной модели для достижения заданных параметров качества.
- Выявление причин возникновения дефектов продукции.
- Организация сбора данных в единое хранилище.
- Углубленный анализ данных с целью выявления факторов, влияющих на появление дефектов.
- Разработка методики выявления причин возникновения дефектов с целью предотвращения потери качества продукции.
- Предиктивное обнаружение дефектов / оперативная диагностика.
- Построение системы предиктивного мониторинга процессов и оповещения.
- Построение предиктивных моделей для различных параметров технологического процесса и качества продукции.
- Автоматизация оповещения о возможных нежелательных событиях с целью своевременной корректировки параметров процесса на основе полученных предиктивных моделей.
- Создание визуальных информационных панелей для разных категорий пользователей.
- Создание новых видов продукции.
- Планирование экспериментов.
- Оптимизация технологических процессов.
- Оптимизация ТОиР.
- Оптимизация планирования загрузки оборудования, складов, ресурсов и сырья.
- Анализ надежности оборудования.
- Автоматизация рутинных задач управления и обработки данных, отчетности, мониторинга.
Задачи:
- Статистическое управление качеством.
- Статистическое управление производительностью.
- Карты контроля качества.
- Виртуальные датчики.
- Оценка влияния параметров технологического процесса на характеристики качества выпускаемой продукции.
- Построение предиктивных моделей для расчета характеристик качества.
- Автоматизация управления технологическим процессом на основе предиктивных моделей для достижения заданных характеристик качества.
- Оптимизация количественных характеристик компонентов в составе изготавливаемой продукции.
- Планирование и проведение экспериментов, обработка экспериментальных результатов с помощью различных методов, включая нейросетевые технологии.
- Построение моделей зависимости качества выпускаемой продукции от состава.
- Оптимизация состава продукции на основе полученной модели для достижения заданных параметров качества.
- Выявление причин возникновения дефектов продукции.
- Организация сбора данных в единое хранилище.
- Углубленный анализ данных с целью выявления факторов, влияющих на появление дефектов.
- Разработка методики выявления причин возникновения дефектов с целью предотвращения потери качества продукции.
- Предиктивное обнаружение дефектов / оперативная диагностика.
- Построение системы предиктивного мониторинга процессов и оповещения.
- Построение предиктивных моделей для различных параметров технологического процесса и качества продукции.
- Автоматизация оповещения о возможных нежелательных событиях с целью своевременной корректировки параметров процесса на основе полученных предиктивных моделей.
- Создание визуальных информационных панелей для разных категорий пользователей.
- Создание новых видов продукции.
- Планирование экспериментов.
- Оптимизация технологических процессов.
- Оптимизация ТОиР.
- Оптимизация планирования загрузки оборудования, складов, ресурсов и сырья.
- Анализ надежности оборудования.
- Автоматизация рутинных задач управления и обработки данных, отчетности, мониторинга.
- Оценка надежности насосного оборудования нефтяных скважин и сокращение времени межремонтных периодов оборудования.
- Прогнозирование наличия нефти в скважине по результатам спектрального анализа.
- Анализ результатов опробования месторождения.
- Классификация проб по содержанию различных веществ.
- Выделение групп проб с однородными свойствами.
- Определение контуров кластеров.
- Кригинг.
- Прогнозирование значения характеристики в заданной точке или сетке точек.
- Построение прогнозной модели классификации проб на основе размеченных экспертом данных, например: нефтеносный / не нефтеносный.
- Понижение размерности: отбор значимых предикторов.
- Определение внутренней структуры месторождений.
- Оценка запасов полезных ископаемых.
- Каротажное зондирование.
- Прогнозирование риска осложнений при гидроразрыве пластов (ГРП).
- Определение оптимальных технологий проведения ГРП.
- Предсказательные модели возникновения осложнений при гидроразрыве пласта.
- Для Энергетики также актуальны и основная часть задач промышленности, но есть и специальные типы задач (которые, кстати, часто актуальны и для промышленных предприятий, например, прогнозирование потребления электроэнергии).
- Построения прогноза потребления электроэнергии.
- Прогнозирование цен на электроэнергию.
- Расчет оптимальных тарифов.
- Диагностирование энергетических объектов.
- Сегментация энергетических объектов.
Задачи:
- Сегментация клиентов.
- Построение скоринговой модели.
- Индивидуальные предложения и повышение лояльности.
- Прогнозирование оттока.
- Прогнозирование спроса.
- Оценка промо-акций.
- Робоэдвайзинг.
- Антифрод.
- Операционная эффективность.
- Мониторинг и контроль качества услуг.
Напишите нам, и мы соберем вам выделенную команду Data Science специалистов.
