Maskininlärning och data engineering Använd era data i det dagliga arbetet.
Order i affärssystemet, mätvärden i styrsystemet, dokument i inkorgen. Vi kopplar ihop era datakällor och samlar in det som saknas. Sedan utvecklar vi prognoser och analyser för er uppgift och för in resultaten direkt i era system.
Använd era data för en konkret uppgift.
Börja med en uppgift som tar tid för ert team i dag. Vi bygger dataunderlaget och analysen som behövs.
Det här bygger vi med er
-
Förutse efterfrågan och beläggning
Vi utvecklar prognoser utifrån historiska mönster så att ni kan planera personal, material och kapacitet.
-
Upptäck avvikelser
Vi visar ovanliga mätvärden, transaktioner eller processförlopp med den information ert team behöver för att undersöka dem.
-
Hämta information ur dokument
Vi klassificerar dokument, hämtar ut uppgifter och kopplar varje resultat till sin källa.
Samla in data
Vi ansluter databaser, API:er och exporter, hämtar data ur dokument och sätter upp ny loggning av mätvärden och processer. Vi kompletterar med offentliga data via gränssnitt och webbkällor där användningsrätten är klarlagd.
Vi samlar in de uppgifter som behövs med rätt tidsupplösning. För övervakad inlärning märker vi upp exempel och kontrollerar märkningen tillsammans med era experter i verksamheten.
Nya data är redo för analys. Ert team ser vilka källor, fält och tidsperioder de täcker.
Koppla ihop och bearbeta data
Vi bygger repeterbara importer, samordnar ID:n, tidsstämplar och enheter och tar bort dubbletter. Kvalitetskontroller visar saknade värden och ofullständiga dataleveranser.
Varje datapost behåller sin källhänvisning. Ett dokumenterat schema beskriver fält, format och bearbetningssteg.
Ert team arbetar med en gemensam datamängd och ser när en dataleverans saknas.
Utveckla och utvärdera modeller
Vi utvecklar modeller för prognoser, klassificering och avvikelsedetektering. Vi jämför varje modell med en enkel referens, till exempel föregående års värde eller en fast regel. Då ser ni om den extra insatsen lönar sig.
Vi testar med data som inte användes när modellen utvecklades. Prognoser utvärderar vi på senare tidsperioder och bara med uppgifter som fanns vid beslutstillfället. Vi mäter fel och osäkerhet, även för enskilda anläggningar eller grupper.
Ni ser hur träffsäkra de olika angreppssätten är och vilket som passar er uppgift.
För in resultaten i era program
Vi levererar data och modellresultat till era program via gränssnitt. Behörigheter skyddar data och modellversioner gör ändringar spårbara. Vi skickar fall med hög osäkerhet vidare för sakkunnig granskning.
Vi sätter upp kvalitetskontroller och varningar vid dataproblem och visar ert team hur ni driver och vidareutvecklar applikationen.
Ert team använder resultaten direkt i sitt vanliga arbetsflöde.
Låt oss börja med er uppgift.
-
Prata om uppgiften
Berätta vad ert team samlar ihop, räknar ut eller kontrollerar i dag. Vi pratar om vilket resultat som skulle underlätta arbetet.
-
Arbeta med data
Visa oss ett schema eller ett anonymiserat exempel. Vi testar de första angreppssätten på ett dataurval och föreslår en lösning med uppskattad arbetsinsats och kostnad.
-
Förverkliga lösningen
Vi vidareutvecklar det valda angreppssättet, kopplar det till era program och testar med dem som ska använda det.
Se hur vi analyserar data.
I vår Polymarket-studie delar vi in handelsbeteenden i grupper med fasta regler och jämför mönstren. Läs om metoden och resultaten direkt i studien.
Läs studien på engelskaVi arbetar gärna med ert team.
Ni kan er verksamhet, vi tar hand om tekniken. Er IT och era experter i verksamheten arbetar direkt med oss, Elias och Justus, från det första dataurvalet till applikationen i drift.
Berätta vad ert team vill uppnå.
Skriv några meningar om er uppgift. Vi pratar med er om hur vi bäst kommer i gång.