AI Readiness i Data Quality Assessment
Zanim zbudują Państwo SI: proszę sprawdzić, czy dane się do tego nadają.
Wiele inicjatyw SI zawodzi nie z powodu metody, lecz z powodu podstawy danych. To assessment sprawdza przed inwestycją, czy dane, zmienna docelowa, granularność, use case i jakość danych są rzeczywiście nośne dla prognozowania, uczenia maszynowego lub raportowania, oraz dostarcza jasną mapę drogową z sygnalizacją ryzyka. Analiza odbywa się najlepiej w Państwa własnej infrastrukturze.
Fokus
Prognozowanie, uczenie maszynowe, business intelligence, raportowanie, planowanie popytu, zwroty, dane jakościowe i analiza klientów. Oceniamy nie tylko formaty, lecz przydatność w zamierzonym kontekście biznesowym.
Macierz gotowości use case
Dla każdego use case zrozumiała ocena: odpowiedni, odpowiedni z ograniczeniami lub jeszcze nieodpowiedni.
Co Państwo otrzymują
Cztery pakiety, jasno rozgraniczone.
Dla prognozowania, uczenia maszynowego, raportowania i projektów SI.
Odpowiedni dla
- do 1 mln wierszy
- do 500 kolumn
- do 5 tabel
- jeden zdefiniowany use case
- do ok. 500 mln punktów danych, zależnie od formatu
Dodatkowo do Data Quality Report
- odniesienie do use case
- przydatność cech
- dostępność zmiennej docelowej, jeśli planowane ML
- ryzyka wycieku danych
- sprawdzenie granularności
- luki danych w szeregach czasowych
- przydatność do prognozowania
- sygnalizacja ryzyka ML i BI
- mapa drogowa przed projektem SI
- raport PDF, ok. 25 do 40 stron
- 90-minutowy warsztat wyników
Porozmawiajmy o Państwa danych
Bezpłatna 30-minutowa rozmowa wstępna. Proszę krótko opisać zbiór danych i zamierzenie; opcjonalnie mogą Państwo podać preferowany termin.