Анализ и управление данными

Использование технологии машинного обучения для формирования бизнес‑решений, основанных на данных.

Платформенные решения по обмену знаниями

Платформенные решения по обмену знаниями на основе данных позволяют компании ускорить внедрение аналитических решений в следующих ключевых направлениях:

  • Определить единый подход и набор инструментов для создания и поддержки решений на базе машинного обучения и анализа данных — от создания и валидации моделей до развертывания решений в промышленную эксплуатацию;

  • Обеспечить формат взаимодействия со сторонними разработчиками приложений и моделей с возможностью обеспечения защиты данных на разных уровнях;

  • Позволяет Вашим сотрудникам и партнерам легко и быстро обмениваться данными для построения аналитических решений;

  • Обеспечивает функционирование в рамках масштабируемой облачной или гибридной инфраструктуры с распределением вычислительных ресурсов.

Расширенный анализ данных и статистическое моделирование

Мы используем на практике комбинацию различных моделей машинного обучения, которые позволяют работать как со структурированными данными — данные из реляционных хранилищ, многомерные временные ряды, так и с неструктурированными — текстовые данные, аудиофайлы, изображения. Это позволяет извлекать ценные знания для принятия решений, используя все многообразие данных. Мы используем мета‑характеристики целевых данных, чтобы предсказать точность и адекватность моделей, а также дать рекомендации по оптимальным параметрам до запуска моделей в промышленную эксплуатацию.

Валидация аналитических моделей

Валидация является важным и неотъемлемым этапом управления жизненным циклом аналитических моделей. Валидация позволяет выявить и значительно снизить риски существенных погрешностей в результатах расчетов и, тем самым, позволяет избежать значительных финансовых и нефинансовых убытков для Вашего бизнеса.

Проблема валидации моделей очень важна в рамках успешного внедрения решений на их базе в промышленную эксплуатацию. Правильное определение области применимости — сложная задача для математических моделей, она становится значительно более сложной в случае необходимости переобучения на новых поступающих данных.

Также крайне важно проверять и контролировать на постоянной основе стабильность модели в условиях промышленной эксплуатации. Мы в Perfect Art предоставляем услуги по валидации и оценке стабильности моделей любой сложности. В рамках этой многодисциплинарной практики мы используем собственную методологию, техническую базу и команду экспертов для валидации статистических моделей, моделей машинного обучения и гибридных моделей для различных отраслей: финансов, логистики, горнодобывающей промышленности и здравоохранения. Широкий отраслевой охват обеспечивается благодаря команде экспертов с разнообразным опытом: фундаментальная физика и математика, машиностроение и электротехника.

Разработка финансовых и индустриальных моделей машинного обучения

Наши эксперты имеют широкий индустриальный опыт разработки дедуктивных стохастических моделей для расчета стоимости сложных финансовых инструментов, моделирования комплексных промышленных процессов и систем. Подходы, которые мы используем, помогают нашим Клиентам оптимизировать процессы управления и максимизировать доход.

Бизнес-решения на основе данных

Мы помогаем исследовать потенциально ценные источники знаний для Вашего бизнеса — проводим аудит данных (качество, безопасность, соблюдение политик), разрабатываем стратегии по управлению данными.

Управление данными

Технологии управления данными являются важной частью бизнес‑процессов, но не все доступные решения одинаково эффективны. В основе подхода Perfect Art лежат принципы качества и полноты данных. Мы предлагаем единую платформу для совместного использования бизнес‑специалистами и техническим персоналом, которая способна превратить большие данные в большие возможности.