Uwolnij potencjał swoich danych, przekształcając surowe informacje w praktyczną wiedzę dzięki rozwiązaniom, które dostosowują się do unikalnych wyzwań biznesowych.
Rozwiązania oparte na danych wykorzystują zaawansowane algorytmy i technologie do pozyskiwania istotnych wniosków z danych organizacji. Nasze podejście łączy machine learning, sztuczną inteligencję i analitykę, aby pomagać w odkrywaniu wzorców, tworzeniu prognoz i optymalizacji procesów decyzyjnych w całej firmie.
Nasze kompetencje w zakresie rozwiązań opartych na danych obejmują:
Przekształcaj surowe dane w praktyczne wnioski dzięki niestandardowym rozwiązaniom machine learning, tworzonym z myślą o konkretnych wyzwaniach biznesowych. Nasze modele oparte na języku Python identyfikują wzorce, tworzą prognozy i automatyzują procesy decyzyjne w całej organizacji.
Odkrywaj ukryte wzorce w danych i przyspieszaj podejmowanie decyzji dzięki rozwiązaniom AI, które uczą się i adaptują do wyzwań biznesowych. Wdrażamy szeroki zakres technologii, od dużych modeli językowych po niestandardowe systemy RAG, które sprawiają, że wiedza organizacyjna staje się dostępna i użyteczna.
Zintegruj rozproszone dane w całej organizacji i stwórz jedno źródło prawdy, które umożliwia użytkownikom podejmowanie lepszych decyzji. Zbuduj architekturę business data fabric, która integruje informacje z systemów SAP, innych systemów oraz źródeł zewnętrznych, zachowując przy tym kontekst biznesowy.
Wdrażaj modele AI bezpiecznie i wydajnie, przekształcając innowacyjne pomysły w gotowe do użytku aplikacje, przy jednoczesnym zachowaniu kontroli na poziomie korporacyjnym. Wykorzystaj zarządzaną przez SAP usługę do uruchamiania i obsługi zasobów AI w ustandaryzowanym, skalowalnym środowisku.
Przekształcaj surowe dane w praktyczne wnioski biznesowe dzięki zunifikowanym funkcjom analitycznym, planistycznym i predykcyjnym. Połącz business intelligence, planowanie i analitykę predykcyjną na jednej platformie, bez konieczności przełączania się między wieloma narzędziami.
Pozwól naszym ekspertom poprowadzić Cię przez proces – od zbierania danych po uzyskanie praktycznych wniosków.
Zastąp przypuszczenia wnioskami opartymi na danych, które pokazują, co faktycznie dzieje się w firmie, co prowadzi do trafniejszych i skuteczniejszych decyzji.
Uwolnij swoje zespoły od rutynowych zadań analitycznych, wdrażając rozwiązania, które automatycznie przetwarzają dane oraz wskazują istotne wzorce i anomalie.
Przejdź od działań reaktywnych do proaktywnych, przewidując trendy, zachowania klientów i potencjalne problemy, zanim wpłyną one na działalność firmy.
Identyfikuj szanse rynkowe i optymalizuj działania, wykorzystując informacje, które mogą umknąć konkurencji, budując w ten sposób trwałą przewagę biznesową.
Przyspiesz proces pozyskiwania istotnych wniosków z rosnących wolumenów danych dzięki dedykowanym rozwiązaniom, zaprojektowanym z myślą o konkretnych wyzwaniach biznesowych.
W przeciwieństwie do rozwiązań statycznych, nasze wdrożenia oparte na danych uczą się i doskonalą w miarę przetwarzania kolejnych informacji, dostarczając coraz większą wartość.
Niezależnie od tego, czy szukasz dopasowanych rozwiązań migracyjnych, czy po prostu potrzebujesz więcej informacji, jesteśmy tu, aby Cię wspierać na każdym kroku. Wypełnij poniższy formularz, a my niezwłocznie się z Tobą skontaktujemy.
Radosław Ruciński
SAP Integration Architect / współwłaściciel
tel: +48 450 064 128
e-mail: radoslaw.rucinski@sygeon.com
Pozwól naszym ekspertom poprowadzić Cię przez płynny proces migracji, dostosowany do Twoich potrzeb.
Chociaż sztuczna inteligencja i machine learning budzą entuzjazm, wiele organizacji ma trudności z przejściem od technicznych eksperymentów do dostarczania wymiernej wartości biznesowej. Różnica między możliwościami data science a wynikami biznesowymi często wynika z niewystarczającego skupienia się na problemach, które AI ma rozwiązywać.
Skuteczne wdrożenia oparte na danych zaczynają się od jasno zdefiniowanych wyzwań biznesowych, a nie od wyboru technologii. To podejście, w którym problem jest na pierwszym miejscu, oznacza identyfikację konkretnych przypadków użycia, w których dane mogą ujawnić cenne informacje – czy to wzorce zachowań klientów, nieefektywności operacyjne, czy potrzeby konserwacyjne. Takie ukierunkowane zastosowania zwykle przynoszą bardziej natychmiastową wartość niż ambitne, ogólnofirmowe inicjatywy AI, które mogą utknąć z powodu złożoności.
Organizacjom rozpoczynającym transformację opartą na danych zalecamy skupienie się na projektach o ograniczonym zakresie z jasnymi wskaźnikami sukcesu, zanim przejdą do bardziej złożonych zastosowań. To przyrostowe podejście buduje zdolności organizacyjne, jednocześnie demonstrując wartość i tworząc podstawy dla bardziej zaawansowanych wdrożeń w miarę ewolucji strategii danych.
Retrieval Augmented Generation (RAG) to jedno z najbardziej praktycznych zastosowań AI dla organizacji posiadających rozległą wiedzę wewnętrzną. Łącząc zdolności generatywnej AI z kontrolowanym dostępem do określonych źródeł informacji, systemy RAG tworzą inteligentne interfejsy do wiedzy organizacyjnej, którym nie mogą dorównać tradycyjne metody.
W przeciwieństwie do prostych wyszukiwarek, które zwracają dokumenty na podstawie dopasowania słów kluczowych, systemy RAG rozumieją intencję zapytań i syntetyzują odpowiedzi z wielu źródeł. Interpretują pytania w kontekście, łączą powiązane pojęcia i prezentują informacje w formatach dostosowanych do potrzeb użytkownika.
Ta zdolność zmienia sposób, w jaki organizacje wykorzystują swoją wspólną wiedzę. Zamiast polegać na indywidualnej ekspertyzie lub nieporęcznych repozytoriach dokumentów, zespoły komunikują się z systemami RAG za pomocą konwersacji w języku naturalnym. System wyszukuje odpowiednie informacje, łączy je ze zrozumieniem kontekstu i przedstawia wnioski, które bezpośrednio odnoszą się do konkretnych wyzwań biznesowych, czyniąc wiedzę organizacyjną dostępną i praktyczną.
W miarę jak modele oparte na danych coraz częściej wpływają na decyzje biznesowe, natura „czarnej skrzynki” złożonych algorytmów stała się poważnym problemem. Interesariusze słusznie pytają, jak mogą zaufać prognozom, których nie rozumieją, zwłaszcza w branżach regulowanych, gdzie decyzje muszą być wytłumaczalne dla klientów lub audytorów.
Nowoczesne wdrożenia machine learning odpowiadają na to wyzwanie za pomocą technik explainable AI (wyjaśnialnej AI), które czynią decyzje modeli bardziej przejrzystymi. Podejścia te pomagają zidentyfikować, które cechy mają największy wpływ na prognozy, dostarczając wglądu w logikę działania modelu, co buduje zaufanie użytkowników biznesowych i zapewnia zgodność z wartościami firmy oraz wymogami regulacyjnymi.
Dla organizacji wdrażających rozwiązania oparte na danych, te techniki wyjaśnialności to nie tylko funkcje techniczne – są one kluczowe dla zapewnienia akceptacji i zgodności. Uczynienie złożonych modeli bardziej przejrzystymi pozwala firmom z ufnością stosować te zaawansowane techniki w kluczowych procesach, zachowując jednocześnie odpowiedni nadzór i zarządzanie, tworząc rozwiązania, które zapewniają zarówno wydajność, jak i wiarygodność.
