تحليل داده و هوشمندسازي

  معرفی  درخواست جلسه

ماموريت ما تبديل داده‌های خام به ارزش افزوده، شناسايی علل مشكلات، تحليل عملكردي و تجاری بر اساس داده‌ها، افزايش رضايتمندی، هوشمندسازی تصميم‌گيری ها، مدلسازی و پيش‌بينی است.
داده-محور سازی 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 سازی و آناليز داده های حساس به مراكز مختلف تصميم سازي حاكميتی وصنعتی خدمات رسانی كرده است. آناليز داده های لاگ های اپراتورهای كشور، بهينه سازی داده-محور الگوريتم های صنعتی تخصيص آی پی و مكان يابی دكل های مخابراتی، آناليز داده های اقتصادی و اجتماعی و … از جمله تجربه های ارزشمند ما در حوزه كلان داده و يادگيری ماشين است.
واحد تحليل داده و هوشمندسازی دارای نيرو‌های متخصص بين‌رشته‌ای مهندسی داده ، تحليل‌گری داده ، تحليل‌گری تجاری، امنيت داده ، شبكه‌های اجتماعی ، اقتصاد و محاسبات مالی است
برای مديران مجرب، تصميم سازی بدون دانش و اطلاعات امكان پذير نيست. داده-محورسازی و ارائه واسط های داده ای چون هوش تجاری، الگوريتم های هوشمند بهينه سازی داده-محور، داده كاوی و استخراج دانش، شناسايی ناسازگاری ها و… يك ضرورت برای تصميم سازی در رويارويی با كلان داده است

داده كاوی

حجم داده‌ای كه هر روز توسط نيروهای يك سازمان، مشتريان آن و سيستم‌های آن توليد می شود، آنقدر بزرگ است كه شبيه به يك معدن بزرگ الماس تاريك شده است، كه برای يافتن الماس‌ها (دانش) بايد آن را كاويد.

 پس از داده‌كاوی روی داده‌های بزرگ يك سازمان، اطلاعاتي مفيد استخراج می شود كه مديران سازمان حتی از وجود آنها آگاه نبوده‌اند.

پاكسازی، آماده سازی، شناسايی داده‌های پرت، ايجاد متغيرها جديد از روی متغيرهای موجود، بررسی رابطه آماری بين متغيرها

بهينه سازی داده-محور

هوش تجاری، با تبديل شدن داده‌ها به نمودارها و جداول، اين امكان را براي مديران فراهم میكند كه بتوانند داده‌ها و تغييرات آنها را در انواع جداول و نمودارها رصد كنند. الگوريتم‌های هوشمند بهينه‌ساز داده-محور، داده‌های(فروش، توليد، منابع انسانی، سرمايه و …) يك سازمان را به صورت اتوماتيك به تصميم بهينه در آن حوزه تبديل می كنند.

برای نمونه، مدير يك شركت بيمه‌ای می خواهد انواع بسته‌های تعهدی با قيمت‌های متفاوت را ارائه دهد. اينكه در هر بسته چه تعهدات جبرانی در حوزه‌های مختلف درمان، تصادف و… قرار بگيرد و قيمت هر بسته چقدر باشد تا هم سود شركت بيمه‌ای و هم رضايت مشتريان بهينه باشد، تنها با تحليل داده رفتاری بيمه‌شدگان امكان‌پذير است و يك الگوريتم بهينه‌ساز داده-محور با ورودی داده‌های رفتاری مشتريان، انواع بسته‌های تعهدی و قيمت‌گذاری بهينه روی بسته‌ها را خروجی می دهد

  • 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

  • این فیلد برای اعتبار سنجی است و باید بدون تغییر باقی بماند .