Аудит данных и постановка задачи
Проверяем, есть ли в ваших данных сигнал для прогноза. Если сигнала нет, скажем об этом до того, как вы потратите бюджет на модель.
Прогнозирование · ML · Аналитика данных
Предиктивная аналитика: прогноз с измеренной точностью и известными границами
Предиктивная аналитика полезна ровно настолько, насколько прогнозу можно доверять при принятии решения. Мы строим модели, у которых измерена точность, известны границы применимости и понятно поведение при сбое данных.
Для компаний, где решение о закупке, производстве или найме опирается на оценку спроса, нагрузки или риска и где ошибка прогноза стоит денег.
Что входит
Прогнозирование спроса и продаж
Модели временных рядов и градиентного бустинга с учётом сезонности, акций, календаря и внешних факторов. Каждую модель сравниваем с простым базовым решением: если она его не обходит, она не нужна.
Предиктивное обслуживание оборудования
Предсказываем отказы по телеметрии: размечаем события, отбираем признаки, считаем цену ошибок. Ложная тревога и пропущенный отказ стоят по-разному, и модель настраивается с учётом этой разницы.
Оценка рисков и оттока
Скоринговые модели с объяснением: почему модель дала такую оценку, какие признаки на неё повлияли и в каких случаях её решению нельзя доверять.
Внедрение и эксплуатация
Модель в продакшене: конвейер данных, регулярное переобучение, мониторинг дрейфа. Точность прогноза со временем падает, поэтому следить за ней нужно и после сдачи.
Как мы работаем
Диагностика данных
Смотрим, что есть: полнота, глубина истории, качество разметки. До старта работ оцениваем, какой точности можно достичь.
Базовое решение
Строим самое простое решение. Оно становится планкой: всё сложное должно её превзойти, иначе в нём нет смысла.
Модель
Улучшаем метрику, привязанную к вашей экономике: считаем, во что обходится ошибка прогноза в деньгах.
Продакшен
Конвейер данных, мониторинг, переобучение. Передаём с документацией и обучаем вашу команду.
Почему мы
Сравнение с простым решением
Любую модель сравниваем с простым базовым решением. Если она его не обходит, она не нужна, и мы так и скажем.
Отрицательный результат сообщаем
Если в данных нет сигнала, вы узнаете об этом по итогам диагностики, до основных затрат. В своих исследованиях мы тоже публикуем отрицательные результаты наравне с положительными.
Полный цикл
Данные, модель, инфраструктуру и интерфейс делает одна команда, поэтому ответственность не теряется между подрядчиками.
Кейсы
Частые вопросы
Сколько данных нужно для прогноза?
Зависит от задачи и сезонности. Для прогноза спроса обычно нужна история за 2–3 полных сезонных цикла. Точный ответ даём после диагностики данных: по её итогам видно, достижима ли нужная точность в принципе.
Чем предиктивная аналитика отличается от отчётов и BI?
BI отвечает на вопрос «что произошло», предиктивная аналитика на вопрос «что произойдёт и с какой вероятностью». BI описывает прошлое. Модель оценивает то, что ещё не случилось, и всегда ошибается на какую-то величину, которую нужно учитывать в решении.
Что если модель ошибётся?
Модель будет ошибаться, вопрос в том, как часто и во что это обходится. Поэтому с самого начала считаем стоимость ошибки и проектируем решение так, чтобы дорогие ошибки были редкими, даже если дешёвых станет больше.
Можно ли развернуть модель в закрытом контуре?
Да. Модель можно развернуть внутри вашей инфраструктуры (on-premise), если данные не могут покидать периметр компании.
Смежные услуги
НИОКР в области программного обеспечения и искусственного интеллекта
Наука · Исследования · Разработка
Мультиагентные системы: когда один агент уже не справляется
Мультиагентные архитектуры · LLM · Автономия
Внедрение ИИ в бизнес: сначала процесс, потом модель
Внедрение ИИ · Автоматизация процессов · Интеграция
Посчитать на своих цифрах
Калькулятор AVA считает экономику вашего процесса по вашим цифрам, без формы и без нашей цены. Если автоматизация не окупается, он так и скажет.
Посчитать окупаемостьРазберём вашу задачу
Опишите, что нужно решить. Если задача не решается или не окупается, скажем об этом до начала работ.