Аналитика, встроенная в процесс принятия решений
Аналитическая модель полезна только тогда, когда её вывод кто-то использует: менеджер видит прогноз в своём интерфейсе, алерт приходит в рабочую очередь, а не в отчёт за прошлый месяц. Мы строим модели под конкретное решение, а не «аналитику вообще».
У большинства компаний данные уже есть: транзакции, заказы, обращения клиентов, показания оборудования, записи звонков, сканы документов. Проблема в том, что они лежат в разных системах и в виде, непригодном для моделей: нет единого ключа, история перезаписывается, события теряют метки времени.
Мы начинаем с проверки дата-готовности и честной оценки: какие решения можно поддержать моделью уже сейчас, а для каких сначала нужно наладить сбор данных. Это позволяет не тратить бюджет на модель, которой не на чем учиться.
Направления работ
Прогнозное моделирование
Строим модели прогноза спроса, выручки, оттока клиентов и сроков выполнения. С байесовской или квантильной оценкой неопределённости, проверкой на исторических периодах и мониторингом точности.
Поиск аномалий
Строим системы детекции аномалий в потоке данных: транзакции, показания оборудования, метрики продукта, поведение пользователей. С контролем доли ложных срабатываний и понятными правилами эскалации.
Обработка текстов (NLP)
Классифицируем обращения, извлекаем сущности из писем и договоров, считаем тональность отзывов, расшифровываем звонки. С измерением F1 по каждому классу и контролем качества на разметке.
Компьютерное зрение
Разрабатываем системы машинного зрения: детекция дефектов, распознавание и подсчёт объектов, чтение маркировки, контроль соблюдения регламентов по видео. С оценкой mAP и инференсом на периферии.
Почему с нами
Метрика привязана к решению
Считаем не абстрактную точность, а деньги: сколько стоит ошибка прогноза, сколько ложных срабатываний выдержит процесс.
Честная проверка на времени
Валидация с учётом хронологии, а не случайное разбиение: модель проверяется на будущем относительно обучающей выборки.
Мониторинг после запуска
Дашборд качества, алерты на дрейф и деградацию, регламент переобучения — модель в проде требует сопровождения.
Понятные выводы
К каждой оценке — факторы влияния и уровень уверенности, чтобы решение можно было объяснить и защитить.