数字创新
数据科学 与工程
借助数据科学，您可以有效地处理数据， 基于知识的新服务和业务决策 并改善您的日常运作。
您拥有数据，我们将为您提供强大的解决方案，以便您可以使用它们。 让我们一起努力，充分利用它。
照片：我们的团队成员 工作中
事实与数字
数据 转化为知识
我们能够设计旨在 可视化数据处理，根据已经设计和创建的解决方案 现有数学模型 最后但并非最不重要的一点是，我们可以 从头开始创建解决方案 并使用组件将它们彼此连接。
我们还将与您的领域专家合作，为他们提供技术支持，以支持他们在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在第一年的估计投资回报率
13年
合作伙伴关系
40%
拥有5年以上经验的团队成员
81%
的受访者表示其组织正受到AI技术的影响
175 ZB
到2025年，全球数据层将从2018年的33 ZB增长到175 ZB
好处
你会怎样 得到?
- 数据转化为知识 提供实时信息，并允许在正确的业务时间内做出更好的决策
- 数据平台的设计与实现以及 先进的数据处理，分析和可视化
- 有关使用您提供的数据可以做什么的建议，使您朝着 适当的解决方案
- 全面的分析模型 促进决策， 了解趋势并发现看不见的模式
- 全面的物联网平台–从收集和整理来自各种设备的数据到处理过程 人工智能algorithms，以增加客户和业务价值
- 持续监控活动的有效性以及 预测性维护 机器学习模型的帮助和异常检测解决方案
- 细分，分类，推荐 人工智能应用解决了自然语言处理问题
数据科学
我们相信 适当的数据管理 手段：
- 制定明智的业务决策
- 解决方案优化
- 将数据转化为知识
- 过程自动化
- 复杂数据分析（预测性，非线性）
- 高质量数据可视化
- 安全的数据维护，无论其来源如何
受益于我们20年的经验 创建强大的软件 以及整个专家团队，专门提供基于高质量数据的解决方案。
过程
进入 数据处理
我们正在寻找适合您的需求和眼前问题的合适位置来存储您的数据和最佳使用方式。我们也了解 可伸缩性的重要性 并会确保根据特定的数据集和特定的问题，应用程序的扩展性非常好。
在我们的工作中，我们还专注于非功能性方面，例如 可用性，可访问性，安全性，可伸缩性和性能。
从流程流程开始，以执行以下步骤：
- 提取
- 清洁
- 摄取
- 流程（ML，数据挖掘）
- 可视化
人工智能& Machine Learning
转变 你的工作方式
我们专注于开发 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策略。
凭借我们的经验，我们创建了用于对业务需要运行的数据进行分类，回归，构建集群和识别模式的模型。
根据您的实际需求，我们使用适当的工具来响应问题- 我们在这里实施它，并改变您的业务运作方式。
技术与工具
我们的解决方案基于
在以下技术上
...还有很多！
案例分析
我们的重点是 交付
微服务可基于大数据的处理来运行指标报告并得出结论。
查看更多
未来处理团队具有不同领域的知识，这在项目尚未完全确定技术的早期阶段就允许建立低风险的关系。
亚历克斯·罗德里格斯（Alex Rodrigues）
CEO
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利用我们的知识。
