Geo
Geo
ჩვენი მიდგომები
მომხმარებელზე ორიენტირებული ანალიტიკის დანერგვა კომპლექსური სამუშაოა, რომელიც მოითხოვს დამკვეთთან მჭიდრო თანამშრომლობასა და ინდუსტრიის სპეციფიკის გათვალისწინებას. ეისითის ბიზნეს ანალიტიკის გუნდში შედიან გამოცდილი სპეციალისტები: მონაცემთა მეცნიერები და ინჟინრები, ანალიტიკოსები და ვიზუალიზაციის სპეციალისტები. ჩვენ ვიყენებთ Data Science, Machine Learning და AI ინსტრუმენტებს, რათა ჩვენს კლიენტებს, საუკეთესო ტექნოლოგიური და არქიტექტურული გადაწყვეტები შევთავაზოთ. ხოლო მონაცემთა ანალიზისა და სტატისტიკის მიმართულებით დაგროვილი 18 წლიანი გამოცდილება, ამის სრულყოფილად შესრულებაში გვეხმარება.
ჩვენ გვესმის ბიზნესის ენა, რაც განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ბიზნეს ანალიტიკის მიმართულებისთვის. ჩვენი ბიზნეს კონსულტანტები და პროექტის მართვის გუნდი, ის ღირებული ძალაა, რომელთაც შესწევთ უნარი ბიზნეს ამოცანები ტექნიკურ ენაზე გადათარგმნონ, დაგეგმონ მათი აღსრულება და პროექტული, მოკლევადიანი თანამშრომლობა, გრძელვადიან ურთიერთსასარგებლო პარტნიორობად აქციონ.
მონაცემების დამუშავებისა და მოდელირების პარალელურად ეისითი ნერგავს ბიზნეს ანალიტიკის ინსტრუმენტებს (BI Tools). წარმოდგენილი ხელსაწყოები უზრუნველყოფს მონაცემთა ვიზუალიზაციას ინტერაქტიული და გამარტივებული ფორმით, რაც აადვილებს ბიზნეს გადაწყვეტილებების მიღებასა და სრულყოფილ წარმოდგენას იძლევა ბიზნესში მიმდინარე პროცესებზე.
ბიზნეს ანალიტიკის დანერგვა გულისხმობს კომპანიის შიგნით არსებული ტექნოლოგიების, ტექნიკური ინფრასტრუქტურის, პროცესების, ადამიანური რესურსებისა და სამუშაო გარემოს ტრანსფორმაციას. ეისითის გუნდი ეხმარება კლიენტს მაქსიმალურად ეფექტიანად გამოიყენოს მომხმარებლის ანალიზით მიღებული შედეგები და ციფრული ტრანსფორმაცია, მაქსიმალურად წარმატებული აღმოჩნდეს.
მონაცემებზე დაფუძნებული ციფრული ტრანსფორმაციის პარალელურად, აღსრულების ნაწილში ეისითი კლიენტს სთავაზობს მომხმარებელზე ორიენტირებული ანალიტიკისა და BI ინსტუმენტების დანერგვას.
ჩვენი პროექტის მართვის მეთოდოლოგია დაფუძნებულია ინდუსტრიის ოქროს სტანდარტზე (CRISP-DP – Cross-Industry Standard Process for Data Mining), რომელიც აქტიურად გამოიყენება Data Science და Machine Learning პროცესების მართვისას და მოიცავს 6 ეტაპს:
| BU (Business Understanding)
|
|
M (Modeling) |
|
მონაცემთა დამუშავების მიზნებისა და ბიზნეს ამოცანების გააზრება.
|
|
ტექნიკის შერჩევა, მოდელის აწყობა და სატესტო დიზაინის გენერაცია. |
| DU (Data Understanding)
|
|
E (Evaluation) |
|
მონაცემთა სტრუქტურის ანალიზი, ხარისხის შეფასება და გაცვლის მექანიზმების აღწერა.
|
|
შედეგების შეფასება, ალფა ტესტირება, ერთიან სისტემაში ინტეგრაციის დაგეგმვა. |
| DP (Data Preparation)
|
|
D (Deployment)
|
|
მონაცემთა მოწესრიგება, გადამუშავება, ფორმატირება და უნიფიცირება. |
|
მოდელის ბეტა ტესტირება, საერთო ეკოსისტემაში ინტეგრაცია, მონიტორინგისა და სისტემის მოვლის გეგმის შედგენა და მისი წარმოებაში სრულმასშტაბიანი გაშვება. |
სტანდარტულ პროცესთან ერთად, პროექტული გუნდი ხელმძღვანელობს ეჯაილური მიდგომებით, რომლის მიხედვითაც სამუშაოების მოკლევადიან სპრინტებად დაყოფა ხდება. თითოეულ სპრინტზე კონცეტრაცია გუნდს აძლევს წარმატების შეგრძნებას, რაც კიდევ უფრო ზრის მოტივაციასა და შემდეგი ეტაპის მიმართ მოლოდინს. თუმცა ხდება ისეც, რომ აუცილებლობის შემთხევაში უკან ვუბრუნდებით, წინა პროცესთან და მას ხელმეორედ, კიდევ უფრო კომპლექსურად გავდივართ. ეს ყველაფერი კი კეთდება იმისათვის, რომ საუკეთესო შედეგი დავდოთ.
