АНАЛІЗ ДАНИХ
Розширений аналіз даних
Навіщо впроваджувати платформу для ведення звітності у своїй організації?
Більшість організацій ставлять перед собою дві мети: перша — отримання прибутку, а друга — оптимізація витрат і ризиків. Сучасні інструменти Business Intelligence однозначно сприяють досягненню цих цілей. Організації усвідомлюють, що запуск сучасної аналітичної платформи та індустріалізація аналізів і моделей часто є серйозною проблемою.
Досвідчений партнер, який має досвід, набутий у виконанні десятків проєктів, відіграє важливу роль у цьому процесі та може ефективно допомогти у впровадженні передових аналітичних рішень, швидко демонструючи вимірні переваги.
Як ми працюємо з замовниками?
Ми прагнемо адаптувати розширену аналітичну обробку даних до специфіки конкретної організації.
Ми показуємо можливість створення відповідного робочого середовища для розширеної аналітичної обробки в організації, яке зазвичай називають Data Science Sandbox. Це середовище оснащене набором інструментів для підтримки розширеного аналізу, зокрема підготовку. даних, моделей, звітів та індустріалізацію моделей.
Ми оцінюємо можливість використання аналітики даних в організації.
- Ми знаходимо варіанти використання та підбираємо найбільш перспективний для замовника.
- Ми оцінюємо джерела даних та їх якість, а також процеси інтеграції.
Ми оцінюємо компетенції та виявляємо прогалини в них. - Ми передаємо знання щодо використання інструменту машинного навчання:
- ознайомлення із середовищем машинного навчання Azure;
- ознайомлення з питаннями підготовки даних для аналізу;
- використання доступних моделей економетрики/машинного навчання в певній сфері бізнесу;
- оцінка якості розроблених моделей;
- тестування та впровадження моделей;
- індустріалізація моделей.
- Ми передаємо знання щодо процесів інтеграції та автоматизації:
- ознайомлення з робочим середовищем Azure Data Factory;
- потоки даних і їх тригери;
- автоматизація.
- Ми запускаємо та налаштовуємо середовище Sandbox Data Science:
- ми запускаємо сховище даних і процеси інтеграції даних (Azure Data Lake, Azure Data Factory);
- ми запускаємо сервіс машинного навчання (Azure Machine Learning).
- Ми готуємо обрану розширену модель аналізу (модель машинного навчання).
- Ми візуалізуємо результати у звіті на платформі Power BI.
- Ми представляємо шляхи індустріалізації моделі, яка обіцяє найвищу віддачу від інвестицій.
- Ми представляємо результати впровадження аналітики даних у формі семінару з рекомендаціями для майбутнього розвитку.
- Передача знань, пов’язаних із робочим середовищем Sandbox Data Science.
- Налаштування робочого середовища Sandbox Data Science.
- Приклад моделі машинного навчання.
Візуалізація у вигляді звіту на платформі Power BI. - Остаточний звіт про оцінку впровадження аналітики даних в організації міститиме таку інформацію:
- бізнес-кейс;
- цикл аналітики даних;
- візуалізація подальшого розвитку;
- розмір витрат на зовнішні фактори;
- прогалини у компетенціях команди;
- план впровадження аналітики даних в організації.
Чому саме Azure?
Microsoft Azure — це сучасне хмарне середовище, яке пропонує необмежену масштабованість, високу продуктивність, великий обсяг пам’яті та безпеку. За допомогою Azure ви можете оптимізувати витрати на своє ІТ-середовище, забезпечуючи швидкий доступ до різноманітних послуг.
Чому саме зараз?
Більшість організацій працюють у конкурентному середовищі, яке має тенденцію до швидких змін. Точні прогнози та швидкі рішення часто є основними для розвитку бізнесу. Підтримка цифрової трансформації за допомогою рішень, пов’язаних із передовою аналітичною обробкою, може призвести до вимірних переваг для бізнесу за короткий проміжок часу.
