数字创新

数据科学 & Engineering 

由于数据科学,您可以有效地处理数据, 基于知识的新服务和业务决策 并改善您的日常运营。

 

您有数据,我们将为您提供强大的解决方案,以便您可以使用它。 让我们一起工作,充分利用它。

照片:我们的团队成员 在工作
事实和数字

数据 转变为知识

我们可以设计流程 可视化数据处理, 根据划痕设计并创建解决方案 现有数学模型 并使用组件彼此连接。

 

我们还将与您的领域专家合作,并授权他们与技术支持他们组织中的分析程序和决策过程。

800

船上的人

2-5次

成本 - 大多数标准机器学习项目的第一年估计的投资回报率

14年

微软合作伙伴关系

40%

团队成员拥有超过5年的经验

81%

受访者报告他们的组织受到AI技术的影响

175 ZB

全球Datsphere将于2018年的33个Zettabytes(ZB)到175 ZB到2025年

好处

你会怎样 得到?

  • 数据转化为知识 这是实时提供信息,并允许做出更好的决策,满足您的时间表
  • 数据平台的设计与实现 高级数据处理,分析和可视化
  • 关于使用您提供的数据可以完成的建议,导致您走向 适当的解决方案
  • 综合分析模型 促进决策, 了解趋势和寻找看不见的模式

 

  • 综合物联网平台–通过从工艺接合来收集和组织各种设备的数据 人工智能algorithms,添加客户和业务价值
  • 持续监测您的活动的有效性以及 预测维护 通过机器学习模型和异常检测解决方案
  • 分割,分类,推荐 通过人工智能应用解决的自然语言处理问题解决

 

数据科学& Engineering
数据科学

我们相信 适当的数据管理 means:

  • 制作智能业务决策
  • 解决方案优化
  • 将数据转换为知识
  • 过程自动化
  • 复杂数据分析(预测,非线性)
  • 高质量的数据可视化
  • 无论其源如何,安全数据维护

受益于我们20年的经验 创建强大的软件 使用专用团队,专门用于根据高质量数据提供解决方案。

这个过程

步骤 数据处理

我们正在寻找对您的数据存储和使用它的最佳方式来寻找合适的地方,以适应您的需求和手头的问题。我们也明白了 可扩展性的重要性 并确保应用程序衡量良好,基于特定的数据和特定问题。

 

在我们的工作期间,我们还专注于非功能性方面,例如 可用性,可访问性,安全性,可扩展性和性能。

以进程编排开始以执行以下步骤:

  • 提炼
  • 干净的
  • 摄取
  • 过程(ML,数据挖掘)
  • 可视化
数据科学& Engineering ML AI
人工智能& Machine Learning

转换 你的工作方式

我们专注于发展 人工智能&机器学习模型 通过分析众多数据模式来支持您的业务战略。

由于我们的经验,我们创建了分类,回归,构建群集的模型,并在您的业务需要运行的数据中识别模式。

根据您的实际需求,我们使用适当的工具响应问题 - 我们在这里实施它们并改变您的业务工作方式。

技术和工具

我们的解决方案是基于的
在以下技术上

...还有很多!

案例分析

我们的重点是 提供

基于大数据的处理使能运行度量报告和绘制结论的微服务。

查看更多

未来的处理团队在不同领域具有知识,这在项目尚未完全决定时,该项目的早期阶段允许低风险的关系。

亚历克斯罗德里格斯

CEO

将数据转换为 宝贵的商业见解.
立即开始您的数据转换。

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