Петабайты данных — не мусор, а решения.
Собираем, обрабатываем и превращаем корпоративные данные в прогнозы и действия: спрос, антифрод, персонализация, ценообразование. Всё внутри вашей инфраструктуры — данные не уходят наружу.
Знакомая картина
Данные есть, пользы нет
Терабайты логов, транзакций и выгрузок лежат в разных системах и никем не используются.
Отчёт устаревает раньше, чем готов
Сбор аналитики занимает дни ручной работы и всегда описывает прошлое.
Решения принимаются на ощущение
Закупки, цены и промо планируются по опыту, а не по модели спроса.
Страх отдавать данные наружу
Публичные сервисы недопустимы: коммерческая тайна, персональные данные, регуляторика.
Система, собранная под вас
Мы не подгоняем бизнес под чужой шаблон. Сначала — модель процессов и экономика, затем архитектура, и только потом код.
Единый слой данных
Data Lake и хранилище: собираем источники, чистим, нормализуем, версионируем.
Инженерия признаков
Строим витрины и признаки, на которых модели дают воспроизводимый результат.
Модели под задачу
Прогноз, классификация, аномалии, рекомендации — под конкретную метрику бизнеса.
Доставка результата
Модель не в ноутбуке аналитика, а в интерфейсе и в API, которым пользуются каждый день.
Модули, а не обещания
ETL / ELT-контур
Регламентные загрузки, потоковая обработка, контроль качества данных.
Прогноз спроса
Планирование закупок и производства с учётом сезонности, промо и внешних факторов.
Антифрод и аномалии
Выявление подозрительных операций и отклонений в реальном времени.
Персонализация
Рекомендации и сегменты на основе поведения, а не общих правил.
BI и визуализация
Дашборды с расшифровкой любой цифры до первичного документа.
MLOps
Версии моделей, мониторинг дрейфа, переобучение по расписанию.
Мы это уже строили
Прогноз спроса в ритейле
Модель планирования закупок по категориям и точкам продаж.
Списания вниз, оборачиваемость вверх
Антифрод в финтехе
Поточная оценка риска операции с объяснимым решением.
Мошеннические операции отсекаются до проводки
Зрелый стек, без экзотики
Мы выбираем технологии, которые ваша команда сможет поддерживать после нас: открытые, документированные и работающие на российской инфраструктуре.
Отвечаем прямо
Данные уйдут во внешние сервисы?+
Нет. Контур разворачивается в вашей инфраструктуре, включая локальные языковые модели, если это требование безопасности.
У нас грязные данные — это проблема?+
Это норма. Очистка и контроль качества — обязательная часть проекта, а не предусловие.
Как быстро увидим эффект?+
Первый прототип на ваших исторических данных показываем в течение нескольких недель — до промышленного внедрения.
Нужен ли свой дата-сайентист?+
Не обязательно. Мы передаём готовый контур и обучаем вашу аналитику его сопровождать.
Что с персональными данными?+
Обезличивание, разграничение доступа и журналирование по требованиям 152-ФЗ.
Чаще всего работает в связке
Начнём с разбора
Разберём вашу задачу, покажем архитектурный подход, похожие проекты и дадим честную оценку целесообразности. Без обязательств.