تحليل داده و هوشمندسازي

ماموريت ما تبديل داده‌هاي خام به ارزش افزوده، شناسايي علل مشكلات، تحليل عملكردي و تجاري بر اساس داده‌ها، افزايش رضايتمندي، هوشمندسازي تصميم‌گيري‌ها، مدلسازي و پيش‌بيني است.

داده-محور سازي و هوشمند كردن سازمان ها و كسب و كارها تخصص ما است.

شركت امن افزار گستر شريف با بيش از 18 سال سابقه در امن سازي و آناليز داده هاي حساس به مراكز مختلف تصميم سازي حاكميتي وصنعتي خدمات رساني كرده است. آناليز داده هاي لاگ هاي اپراتورهاي كشور، بهينه سازي داده-محور الگوريتم هاي صنعتي تخصيص آي پي و مكان يابي دكل هاي مخابراتي، آناليز داده هاي اقتصادي و اجتماعي و … از جمله تجربه هاي ارزشمند ما در حوزه كلان داده و يادگيري ماشين است.
واحد تحليل داده و هوشمندسازي  داراي نيرو‌هاي متخصص بين‌رشته‌اي مهندسي داده ، تحليل‌گري داده ، تحليل‌گري تجاري، امنيت داده ، شبكه‌هاي اجتماعي ، اقتصاد و محاسبات مالي است
براي مديران مجرب، تصميم سازي بدون دانش و اطلاعات امكان پذير نيست. داده-محورسازي و ارائه واسط هاي داده اي چون هوش تجاري، الگوريتم هاي هوشمند بهينه سازي داده-محور، داده كاوي و استخراج دانش، شناسايي ناسازگاري ها و… يك ضرورت براي تصميم سازي در رويارويي با كلان داده است

داده كاوي

حجم داده‌اي كه هر روز توسط نيروهاي يك سازمان، مشتريان آن و سيستم‌هاي آن توليد مي‌شود، آنقدر بزرگ است كه شبيه به يك معدن بزرگ الماس تاريك شده است، كه براي يافتن الماس‌ها (دانش) بايد آن را كاويد.

 پس از داده‌كاوي روي داده‌هاي بزرگ يك سازمان، اطلاعاتي مفيد استخراج مي‌شود كه مديران سازمان حتي از وجود آنها آگاه نبوده‌اند.

پاكسازي، آماده سازي، شناسايي داده‌هاي پرت، ايجاد متغيرها جديد از روي متغيرهاي موجود، بررسي رابطه آماري بين متغيرها

بهينه سازي داده-محور

 هوش تجاري، با تبديل شدن داده‌ها به نمودارها و جداول، اين امكان را براي مديران فراهم مي‌كند كه بتوانند داده‌ها و تغييرات آنها را در انواع جداول و نمودارها رصد كنند. الگوريتم‌هاي هوشمند بهينه ساز داده-محور، داده‌هاي (فروش، توليد، منابع انساني، سرمايه و …) يك سازمان را به صورت اتوماتيك به تصميم بهينه در آن حوزه تبديل مي‌كنند.

براي نمونه، مدير يك شركت بيمه‌اي مي‌خواهد انواع بسته‌هاي تعهدي با قيمت‌هاي متفاوت را ارائه دهد. اينكه در هر بسته چه تعهدات جبراني در حوزه‌هاي مختلف درمان، تصادف و… قرار بگيرد و قيمت هر بسته چقدر باشد تا هم سود شركت بيمه‌اي و هم رضايت مشتريان بهينه باشد، تنها با تحليل داده رفتاري بيمه‌شدگان امكان‌پذير است و يك الگوريتم بهينه‌ساز داده-محور با ورودي داده‌هاي رفتاري مشتريان، انواع بسته‌هاي تعهدي و قيمت‌گذاري بهينه روي بسته‌ها را خروجي مي‌دهد

داده-محورسازي سازمان ها و كسب وكارها

  • كارگزاري داده-محور
    • محاسبات مالي با يادگيري عميق
    • الگوريتم معاملاتي با يادگيري ماشين
    • سبدگرداني هوشمند
  • بانكداري داده-محور
    • اعتبارسنجي هوشمند و شخصي سازي شده
    • شناسايي شبكه ذينفعان واحد
    • دسته بندي مشتريان و محاسبه شاخص هاي مديريتي بانكي
  • فروش داده-محور
    • تبليغات و بازاريابي هدفمند شخصي سازي شده
    • قيمت گذاري هوشمند شخصي سازي شده
    • بسته سازي بهينه محصولات و خدمات
    • سامانه هاي پيشنهاد دهنده كالا و خدمات
  • بودجه ريزي داده-محور
    • تجميع داده ها بودجه در انبار و درياچه داده
    • تحليل عملكردي و ارزش افزوده بخش هاي مختلف سازمان نسبت به بودجه دريافتي
    • تخصيص بهينه بودجه به هر بخش مبتني بر افزايش كارآمدي سازماني
  • حكمراني داده-محور
    • هوشمندسازي ماليات و يارانه
    • داده-محور سازي امنيت و پليس
    • داده-محور سازي حمل و نقل
    • داده-محور سازي بهداشت و درمان

تحليل، پيش بيني و مدلسازي كلان داده ها

دسته‌بندي كالاها، مشتريان، كاربران، كاركنان، سرويس‌ها، شهروندان يك شهر، خودروها و … بر اساس اهداف و معيارهاي مشخص، و سياستگذاري و برنامه‌ريزي براي هر دسته، بخشي اساسي از داده-محورسازي تصميمات است.

برازش يك متغير نسبت به متغيرهاي ديگر، كاربردهاي زيادي براي مديران در تصميم‌سازي دارد. براي مثال يك مدير فروش مي‌خواهد بداند كه ضريب تاثير قيمت يك كالا در ميزان فروش آن چقدر است؟ يك مدير دولتي مي‌خواهد بداند كه ضريب تاثير يكي از بخش‌هاي سازمان در رضايت مراجعه‌كنندگان چقدر است؟ يك مدير توليد مي‌خواهد بداند كه ضريب تاثير، يك ماده اوليه در كيفيت توليد محصول چقدر است؟

پيش بيني امري بسيار كمك كننده براي تصميم سازي مديران است. اينكه بتوان قبل از اجراي تصميمات در جهان واقعي، نتايج آن را پيشبيني كرد، به كاهش ريسك تصميم سازي ها منجر مي شود.



تکنولوژی‌ها

  • Apache Hadoop
  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • Anaconda Platform
  • TensorFlow & Keras
  • Scikit, Pandas, Numpy, etc

p
Consent*
This field is for validation purposes and should be left unchanged.

امن افزار گستر شریف