kari­­mco
Исследования и аналитика
icon - /uploads/s/h/6/3/h63m6j7ov3xm/img/full_91wVYHmg.png
Инструменты аналитика
Работа начинается с написания информационной методологии, отражающей систему хранения данных, взаимосвязи между источниками и определение каналов трафика данных. На основе методологии об информации запускается процесс документирования бизнес-моделей организации.
Визуализация системы хранения данных и моделирования бизнес-процессов выполняется в следующих программах:
- BPMN (Business Process Management Notation) - это язык моделирования бизнес-процессов, который является промежуточным звеном между формализацией / визуализацией и воплощением бизнес-процесса. Другими словами, нотация использует графические элементы, чтобы показать как протекает бизнес-процесс и какой информационный след остается.  
- ARIS (Architecture of Integrated Information System) - используется для моделирования и анализа бизнес процессов на основе определения «что есть единица системы». Сюда входит единица организации, информации, функционала, взаимосвязи и продукта. Моделирование проходит по списку требований или заданной спецификации.

Визуализация базовой и несложной отчетности реализуем с помощью таких решений, как:
- Power BI позволяет создавать динамичную онлайн отчетность с элементами базового моделирования. Позволяет пользователям исследовать отчетность одним кликом. Для полевых сотрудников отчетность выводится на экран мобильного телефона.
- QlikView - это альтернативная BI система для динамичной отчетности. Обладает большим набором графических элементов для создания витрин данных. И ключевое преимущество - это собственная уникальная ассоциативная модель данных.
- PowerPoint / Keynote / Google Slides - используется для написания слайдов с методологией обработки или преобразования информации. И для репортирования статичной отчетности с указанием проблемы, выводами и рекомендациями к действию.

Глубокая аналитика выполняется через систему компьютерной математики, которая позволяет производить все математические вычисления с высокой степенью точности и производительности. И можем строить сложные цепочки вычислительных алгоритмов с широкими возможностями визуализации процессов и обработанных данных.

Статистический анализ и математическое моделирование выполняется с помощью:
- Matlab - это матричная лаборатория. Матричные вычисления применяются в таких расчетах, как решения задач линейной алгебры, математического моделирования, обсчёт статических и динамических систем и объектов. Для составления и решения уравнений.
- Statistica - это пакет для статистического и графического анализа данных, реализующий функции управления данными, глубокий анализ данных, data mining и визуализация с привлечением статистических методов.
- SPSS - это статистически пакет для общественных наук. Позволяет выполнить статистическую обработку данных для проведения прикладных исследований, включая моделирование событий с оценкой эффективности прогностических моделей.
- Python используется для обработки данных, контроля качества данных и тестирования / проверки гипотез. Применяем проверенные временем библиотеки SciKit-Learn, Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib и другие. И разрабатываем собственные пакеты решений и алгоритмов ML-программ и аналитических приложений.
- R - используем для исследования данных: проверяем гипотезы и находим паттерны поведения в даных (в том числе аномалии) статистическими методами и с помощью графиков. Быстро и эффективно выполняет векторизованные вычисления.
- Excel - популярный инструмент для работы с электронными таблицами. Позволяет выполнять экономико-статистические расчеты. Есть набор графических инструментов. И обладает возможностью автоматизации задач и создания пользовательских форм.

Умные модели для бизнеса мы разрабатываем на основе технологий машинного обучения и технологии искусственного интеллекта. В основном используется:
- Tensorflow - программная библиотека для машинного обучения. Помогает решать задачи создания и обучения моделей (нейросети) либо для размеченных данных (знаем входные данные и выходные результаты), либо для данных без метки (только входные данные).
- Keras - программная библиотека, представляющая собой надстройку над Tensorflow. Обеспечивает взаимодействие с искусственными нейронными сетями и нацелена на оперативную работу для глубинного обучения модели.

Когда модель или решение успешно прошло все наши тесты, мы запускаем процесс упаковки и передаем конечному пользователю или помогаем внедрять в информационную интеллектуальную систему компании заказчика. Упаковка в компьютерный файл осуществляется:
- Java - компилируемый язык программирования, позволяющий создавать универсальную упаковку для решения и поддерживать развитие нашего инструмента. Позволяет моделям работать в режиме много-поточности, проще говоря очень быстро.
- C - этот язык программирования мы используем, когда дело касается большого числа операций и объемной работы с использованием компьютерной оперативной памяти.

И хотел бы обратить внимание на тот факт, что инструменты могут пересекаться по функционалу и мы используем не все, а чаще набор из нескольких в зависимости от цели и задач проекта, который бизнес поставил перед нами.

Контакты

Адрес ООО КаримКо, Россия, Московская область, г. Балашиха, Железнодорожный, Новая 22А, Бизнес центр "Премьер", ​143987
Телефон 8 495 796-68-68
E-mail kc.solution@karimco.ru

Заказать демонстрацию

© 2019 - 2021 KarimCo - исследования и аналитика на основе технологии искусственного интеллекта