Custom na pagbuo/Mga platform at analytics ng data
AI at mga konektadong operasyon

Gawing mas malinaw na desisyon ang impormasyon.

Pagsama-samahin ang magkakahiwalay na datos upang maging kapaki-pakinabang na pundasyon. Bumuo ng mga pipeline, ikonekta ang mga data warehouse at gumawa ng mga interface para sa pagpapasya na nagpapadaling maunawaan ang kontekstong pang-operasyon.

TINGNAN KUNG PAANO GUMAGANA ANG TEKNOLOHIYA

Iyong kaalaman. Isang kapaki-pakinabang na sagot.

Subaybayan ang isang tanong mula sa mga mapagkakatiwalaang pinagmulan hanggang sa sagot na masusuri ng inyong team.

INTERAKTIBONG DALOY NG TRABAHOHalimbawang senaryo sa engineering
01 / 03

Ikonekta ang mga source

Piliin ang mga dokumento, rekord at pahintulot na maaaring gamitin ng assistant. Bahagi ng disenyo ang pagiging napapanahon ng datos at access dito.

Mga aprubadong dokumento + mga panuntunan sa accessIsang koleksiyon ng kaalaman na isinasaalang-alang ang mga pahintulot
Basahin ang kumpletong workflow
  1. Ikonekta ang mga source

    Piliin ang mga dokumento, rekord at pahintulot na maaaring gamitin ng assistant. Bahagi ng disenyo ang pagiging napapanahon ng datos at access dito.

    Mga aprubadong dokumento + mga panuntunan sa access → Isang koleksiyon ng kaalaman na isinasaalang-alang ang mga pahintulot

  2. Kunin ang ebidensiya

    Maghanap ng mahahalagang sipi para sa tanong. Panatilihing kalakip ang pinagmulan upang masuri ang sagot.

    Isang tanong ng customer o empleyado → Mga kaugnay na sipi na may mga sanggunian sa source

  3. Sumagot nang may konteksto

    Maglahad ng tugong nakabatay sa ebidensya, ipakita ang mga pinagmulan at ipasa sa iba kapag hindi sapat ang makukuhang ebidensya.

    Nakuhang ebidensiya + konteksto ng pag-uusap → Isang sagot na maaaring suriin at isang malinaw na susunod na hakbang

MGA LUGAR KUNG SAAN ITO MAKATUTULONG
01

Pag-uulat sa operasyon sa maraming system

02

Pare-parehong metric sa iba’t ibang site o departamento

03

Mga buod na madaling ipaliwanag at naka-link sa source data

MULA INPUT PATUNGO SA KAPAKI-PAKINABANG NA OUTPUT

Subaybayan ang gawain. Suriin ang resulta.

Tuklasin ang iminungkahing workflow sa paghahatid. Iniuugnay ng bawat hakbang ang isang aktibidad sa isang bagay na maaaring suriin ng iyong team.

BLUEPRINT NG WORKFLOWHalimbawang disenyo ng paghahatid
MGA INPUT NA DAPAT TUKUYIN

Mga schema ng pinagmulan, access at dalas ng pag-update

Mga depinisyon ng metric at mga may pananagutan sa pagpapasya

Mga kinakailangan sa pag-uulat, pagpapanatili at pamamahala

OUTPUT NA MAAARING SURIIN

Isang nasusubaybayang daloy ng datos na nasuri ang kalidad

Imapa ang mga source, identifier at kinakailangan sa pagre-refresh. Ipasok at patunayan ang mga tala, panatilihin ang lineage at ipakita ang nawawala o hindi magkakatugmang datos.

Sinuri ayon sa napagkasunduang mga kinakailangan
ANG AMING TINUTUKOY AT INIHAHATID

Mga praktikal na artifact. Isang pinagsasaluhang depinisyon ng pagkumpleto.

Nakasalalay ang eksaktong saklaw sa discovery. Ito ang mga building block na sabay nating tinatalakay, tinutukoy at sinusuri.

  • Pagkuha, pagbabago at kalidad ng data
  • Mga koneksyon ng warehouse at semantic metrics
  • Mga dashboard, pag-uulat at naka-embed na analytics
  • Mga alerto sa operasyon at pagsusuri sa natural na wika
PAANO NAGKAKAUUGNAY ANG MGA BAHAGI

Arkitekturang isinasaalang-alang ang iyong operasyon.

Mga sistema ng pinagmulan → pagkuha at pagsusuri ng kalidad → warehouse o serving layer → semantikong sukatan → mga ulat at kontroladong pagsusuri gamit ang AI. Sinusuportahan ng data lineage ang pagsisiyasat kapag nagbago ang isang numero.

Dinisenyo batay sa mga aktuwal na limitasyon.

  • Hindi inaayos ng dashboard ang hindi maaasahang pinagmulan; tahasang tinutukoy ang saklaw ng gawain sa kalidad ng data.
  • Nangangailangan ang pagtataya at pag-optimize ng angkop na makasaysayang datos at modelong hiwalay na sinusuri.
HANAPIN ANG TAMANG PANIMULANG PUNTO

Isang produktong gagamitin kung saan ito angkop. Isang custom na pagbuo kung saan ito mahalaga.

Bumuo muna ng mapagkakatiwalaang pundasyon ng data bago magdagdag ng mga dashboard, tanong sa natural na wika o predictive model.

Dalhin ang inyong layunin at ang mga taong dapat nitong matulungan. Bubuo kami ng unang saklaw at ng ebidensyang kailangan para makasulong.

Talakayin ang proyektong itoAng inyong panimulang punto ay ililipat sa isang nae-edit na inquiry. Walang bina-book o pini-provision sa pagpili nito.
ISANG MALINAW NA PROSESO NG PAGHAHATID

Isang plano. Nakikitang progreso.

Isang ganap na pagbuo, isang nakatuong integration o mga espesyalista na katuwang ng inyong team. Ang pakikipagtulungan ay ibinabatay sa saklaw—hindi sa nakapirming template ng team.

  1. 01

    Pagtukoy sa mga pangangailangan

    Tukuyin ang mga user, proseso, limitasyon at kapaki-pakinabang na unang panukat ng tagumpay.

  2. 02

    Disenyo

    Gawing nakikita ang mga desisyon tungkol sa interface, arkitektura, datos at integrasyon.

  3. 03

    Bumuo at magsuri

    Maghatid ng gumaganang mga increment at subukan ang gawain, mga pahintulot at mahihirap na sitwasyon.

  4. 04

    Paglalabas at pagpapaunlad

    Magkasundo sa rollout, recovery, handover at mga taong responsable sa patuloy na operasyon

BAGO KAYO MAGSIMULA

Mahuhusay na tanong. Malilinaw na sagot.

Maaari ba naming panatilihin ang aming kasalukuyang mga kagamitan sa pag-uulat?

Oo, kung sinusuportahan ng kanilang mga interface ang kinakailangang daloy ng trabaho. Maaari tayong magpokus sa mga pipeline, depinisyon at paghahatid ng data sa halip na palitan ang bawat dashboard.

Saan nagdaragdag ng halaga ang AI?

Kabilang sa mga posibleng gamit ang mga buod, tinulungang imbestigasyon at access sa mga napagkasunduang metric gamit ang natural na wika. Dapat mapanatili ng mga output ang konteksto ng pinagmulan at masuri batay sa gawain.

GAWIN NATING MAKABULUHAN ANG SUSUNOD NA HAKBANG

Sabihin sa amin kung ano ang kailangang pagandahin.

Makipag-usap sa aming team

Tuklasin kasama ang aming gabay sa AI, o makipag-ugnayan sa mga taong makapagtatasa ng saklaw ng gawain.