D/MLOps

Единая платформа управления качеством данных (Data Governance) и автоматизации жизненного цикла моделей машинного обучения (MlOps).
  • Единый подход к пониманию данных на уровне всей компании
  • Расширение применения ML внутри компании
  • Снижение time-to-market для решений на основе технологий ИИ

Запросить демонстрацию решения D/MLOps


modules

Модуль 1

Data Governance
  • Каталог данных
  • Качество данных и история изменения
  • MDM
  • Feature Store

Модуль 2

ML
  • Построение моделей
  • Выбор оптимальных моделей
  • Интерпретация моделей

Модуль 3

Ops
  • Жизненный цикл моделей
  • Контроль бизнес-показателей
  • Непрерывный мониторинг и переобучение

Возможности решения

  • Повышение качества и ускорение поиска необходимых наборов данных;
  • Унификация процесса разработки, внедрения, мониторинга и переобучения моделей;
  • Хранение данных об экспериментах и версиях моделей для воспроизводимости результатов;
  • Инфраструктура для развертывания ML моделей с учетом требований безопасности, масштабируемости, отказоустойчивости;
  • Оценка влияния моделей на бизнес-показатели и непрерывный мониторинг качества;
  • Автоматизация пайплайна подготовки и использования признаков с помощью технологии Feature Store.

Преимущества внедрения

  • Единый подход к пониманию данных и контролю их качества на уровне компании
  • Снижение time-to-market для решений на основе ИИ благодаря унификации
  • Расширение применения ML внутри компании
  • Сокращение длительности и затрат на ML-проекты
  • Понимание влияния ML-решений на бизнес-показатели
  • Сохранение знаний и опыта для последующих проектов

Получите предварительный расчет и оценку проекта

Возможные кейсы применения

Построить систему предиктивной аналитики enterprise-уровня.

D/MLOps предоставляет единую среду работы с данными и построения ML моделей.

Возможность разработки сложных моделей аналитиками разного уровня подготовки, обеспечение мониторинга и жизненного цикла моделей в рамках единой платформы.

У компании большое количество уже построенных ML моделей, но есть сложности с мониторингом и повышением их качества, а также развертыванием в качестве веб-сервисов.

D/MLOps выступает в качестве платформы для унификации процесса построения и публикации моделей для быстрой интеграции с системами заказчика.

Поддержание качества моделей на высоком уровне. Бесшовная интеграция с веб-сервисами и приложениями заказчика.

Предоставить инструмент для отслеживания ключевых трендов в социальных сетях в режиме online, включая обратную связь от лидеров мнений.

  • Обнаружение нежелательных ситуаций с клиентами на ранней стадии.
  • Построение идеального хода сценария процесса.
  • Интеллектуальная приоритезация сообщений, требующих оперативного реагирования.
  • Определение трендов.
  • Передача запросов клиентов из социальных сетей в бэковые службы, и получение оперативной обратной связи.
  • Определение тем сообщений, возможность разделения между сотрудниками по направлениям.
  • Промышленное внедрение технологии Big Data для автоматизации и объединения процессов на стыке традиционных каналов общения с клиентами и социальных сервисов.
  • Повышение лояльности потенциальных и существующих клиентов за счет оперативного реагирования на наиболее резонансные информационные поводы.
  • Повышение эффективности работы сотрудников, система самостоятельно определяет тему в 85% случаев и корректирует более 5% ошибочных тем обращений.

Наши компетенции

1

Собственная методология управления данными, внедренная в компаниях из ТОП-40

2

Работаем с enterprise и open source решениями отечественных и зарубежных вендоров

3

Широкий выбор ML-инструментов, ориентированных на разный уровень пользователей

4

Сертифицированные специалисты Data Architect – Big Data в области управления данными (Integration, Quality & Governance)

5

Реализация проектов «под ключ»: от формирования потребности и задач до внедрения и последующего сопровождения решения

Запросить консультацию по D/MLOps