Usługi doradcze w zakresie analizy predykcyjnej

Nasze usługi w zakresie analityki predykcyjnej pomagają prognozować popyt i przychody, przewidywać ryzyko oraz planować przyszłość z większą pewnością. Dzięki temu zyskujesz lepszy ogląd tego, czego możesz się spodziewać w nadchodzących miesiącach oraz w jakich obszarach Twoje obecne plany mogą wymagać korekty.

10+

lat doświadczenia w analizie danych

120+

Zrealizowane projekty z zakresu sztucznej inteligencji i analizy danych

120+

eksperci ds. danych i sztucznej inteligencji

Usługi

Rozwiązania

Korzyści

Wiedza

Proces

Nasze podejście

Branże i sektory

Czym jest analityka predykcyjna

Analiza predykcyjna to forma zaawansowanej analityki biznesowej, która wykorzystuje dane, metody statystyczne i modele uczenia maszynowego do prognozowania przyszłych wydarzeń. Polega ona na analizie danych historycznych i bieżących w celu zidentyfikowania wzorców, a następnie wykorzystaniu tych wzorców do prognozowania takich zdarzeń, jak zmiany popytu, utrata klientów, ryzyko oszustw czy awarie sprzętu.

Dane historyczne i bieżące
Co działo się wcześniej i co dzieje się teraz?
Analiza modelu
Co widzi model?
Prognoza
Co prawdopodobnie wydarzy się dalej?
Akcja
Jak firma sobie z tym radzi?

Nasze usługi w zakresie analizy predykcyjnej

Doradztwo
Tworzenie oprogramowania na zamówienie
Opracowywanie modeli uczenia maszynowego
Integracja systemu
Wdrożenie platformy
Wsparcie i serwis

Doradztwo w zakresie analiz predykcyjnych

Nasi konsultanci analizują cele biznesowe Państwa firmy, dostępne dane oraz aktualną konfigurację narzędzi analitycznych. Pomagamy Państwu wybrać odpowiednie scenariusze zastosowań, określić niezbędne dane oraz zaplanować sposób opracowania i wdrożenia rozwiązania.

Ocena przypadków użycia
Przegląd istniejących danych i systemów
Plan wdrożenia

Tworzenie oprogramowania do analizy predykcyjnej

W Innowise tworzymy dostosowane do indywidualnych potrzeb oprogramowanie do analizy predykcyjnej, które pomaga Twojej firmie analizować wyniki biznesowe, prognozować przyszłe wyniki oraz wykrywać potencjalne zagrożenia. Nasi inżynierowie łączą wiarygodne źródła danych, tworzą funkcje predykcyjne, integrują pulpity nawigacyjne ułatwiające analizę wyników oraz łączą rozwiązanie z innymi używanymi systemami.

Narzędzie do analizy predykcyjnej dostosowane do indywidualnych potrzeb
Wyszkolone modele prognozowania i przewidywania
Panele kontrolne, interfejsy API i integracje systemowe

Tworzenie modelu uczenia maszynowego

Nasi analitycy danych wykorzystują Państwa dane do projektowania, szkolenia i walidacji modeli uczenia maszynowego przeznaczonych do takich zadań, jak prognozowanie popytu, wykrywanie oszustw, ocena ryzyka oraz konserwacja predykcyjna.

Wyszkolony i zweryfikowany model uczenia maszynowego
Raport dotyczący wyników modelu
Dokumentacja modelu i pakiet wdrożeniowy

Zapoznaj się z naszymi usługami w zakresie tworzenia modeli uczenia maszynowego

Integracja analityki predykcyjnej

Inżynierowie firmy Innowise integrują rozwiązania z zakresu analizy predykcyjnej z systemami, z których już korzystają Państwa zespoły, w tym ERP, CRM, BI, platformy danych oraz platformy IoT. Dzięki temu pracownicy mogą przeglądać analizy w ramach istniejących procesów roboczych bez konieczności przełączania się na nowe systemy.

Rozwiązanie do analizy predykcyjnej w chmurze
Interfejsy API i potoki danych
ERP, CRM, BI lub integracje z systemami operacyjnymi

Wdrożenie narzędzi do analizy predykcyjnej

Nasz zespół pomaga w wyborze i wdrożeniu odpowiedniego oprogramowania do analizy predykcyjnej, dostosowanego do Państwa danych, procesów biznesowych oraz środowiska IT. Konfigurujemy platformę, integrujemy niezbędne źródła danych oraz przygotowujemy modele i przepływy pracy do codziennego użytku.

Skonfigurowana platforma do analizy predykcyjnej
Podłączone źródła danych
Gotowe do użycia modele i procedury

Konserwacja i wsparcie w zakresie analiz predykcyjnych

Po wdrożeniu nasz zespół monitoruje rozwiązanie do analizy predykcyjnej, ocenia jego skuteczność oraz aktualizuje modele w miarę pojawiania się nowych danych. Zapewniamy wsparcie w zakresie potoków danych, integracji i ustawień platformy, tak aby rozwiązanie pozostawało aktualne i dostarczało dokładnych wyników przez długi czas.

Monitorowanie modelu i ponowne trenowanie
Wsparcie w zakresie potoku danych i integracji
Kontrola wydajności i dokładności

Doradztwo w zakresie analiz predykcyjnych

Ocena przypadków użycia
Przegląd istniejących danych i systemów
Plan wdrożenia

Tworzenie oprogramowania do analizy predykcyjnej

Narzędzie do analizy predykcyjnej dostosowane do indywidualnych potrzeb
Wyszkolone modele prognozowania i przewidywania
Panele kontrolne, interfejsy API i integracje systemowe

Tworzenie modelu uczenia maszynowego

Wyszkolony i zweryfikowany model uczenia maszynowego
Raport dotyczący wyników modelu
Dokumentacja modelu i pakiet wdrożeniowy

Zapoznaj się z naszymi usługami w zakresie tworzenia modeli uczenia maszynowego

Integracja analityki predykcyjnej

Rozwiązanie do analizy predykcyjnej w chmurze
Interfejsy API i potoki danych
ERP, CRM, BI lub integracje z systemami operacyjnymi

Wdrożenie narzędzi do analizy predykcyjnej

Skonfigurowana platforma do analizy predykcyjnej
Podłączone źródła danych
Gotowe do użycia modele i procedury

Konserwacja i wsparcie w zakresie analiz predykcyjnych

Monitorowanie modelu i ponowne trenowanie
Wsparcie w zakresie potoku danych i integracji
Kontrola wydajności i dokładności

Opracowywane przez nas rozwiązania z zakresu analizy predykcyjnej

Prognozowanie popytu

Prognozowanie popytu na podstawie historii sprzedaży, sezonowości, sygnałów rynkowych i innych danych. Prognozy te można wykorzystać do lepszego planowania zapasów, zakupów, zatrudnienia i produkcji.

Prognozowanie sprzedaży i przychodów

Oszacuj przyszłą sprzedaż i przychody w podziale na produkty, regiony lub segmenty klientów, aby pomóc swoim zespołom w planowaniu celów, budżetów i zasobów, zapewniając im jasny obraz tego, czego mogą się spodziewać.

Prognozowanie utraty klientów

Zidentyfikuj klientów zagrożonych odejściem i poznaj przyczyny tego zjawiska, aby udoskonalić strategię utrzymania klientów i podjąć działania zapobiegawcze.

Silniki rekomendacji

Proponuj produkty, usługi lub treści w oparciu o zachowania klientów, ich preferencje i dotychczasowe interakcje. Spersonalizowane oferty zwiększają zaangażowanie, współczynniki konwersji oraz możliwości sprzedaży krzyżowej.

Prognozowanie zachowań klientów

Przewiduj kolejne prawdopodobne działania klienta, takie jak dokonanie zakupu, skorzystanie z oferty lub spadek aktywności, aby zaplanować odpowiednie działania sprzedażowe lub marketingowe.

Dynamiczne ceny

Wykorzystaj dane dotyczące popytu, zachowań zakupowych, warunków rynkowych oraz inne istotne informacje, aby dostosować ceny i promocje do oczekiwanej reakcji klientów.

Wykrywanie oszustw i anomalii

Wykrywaj nietypowe transakcje, zachowania lub wzorce danych, aby zidentyfikować potencjalne oszustwa lub problemy operacyjne oraz ograniczyć potencjalne straty.

Ocena ryzyka i prognozowanie

Oceń prawdopodobieństwo niewywiązania się z płatności, roszczeń, upadłości dostawców lub innych rodzajów ryzyka biznesowego, aby ustalić priorytety kontroli i skupić uwagę na tym, co jest najważniejsze.

Konserwacja predykcyjna

Przewiduj awarie sprzętu na podstawie danych z czujników, historii konserwacji i warunków eksploatacji, aby zapobiegać awariom, planować przeglądy i obniżać koszty konserwacji.

Przestań polegać na tym, co już się wydarzyło

Nasze sukcesy

Wszystkie case studies

Tworzenie platformy analitycznej w celu usprawnienia procesu podejmowania decyzji

Opracowaliśmy platformę analityczną opartą na modelu LLM, która potrafi analizować wewnętrzne dane firmy i generować odpowiedzi na pytania w oparciu o te informacje.

Zobacz studium przypadku

Development of an analytical platform using the existing large language models..

Opieka zdrowotna

Opracowanie platformy do zarządzania danymi w medycynie precyzyjnej

Innowise udoskonaliło zaawansowaną platformę do zarządzania danymi na potrzeby diagnostyki w medycynie precyzyjnej, usprawniając analizę różnorodnych zbiorów danych dotyczących opieki zdrowotnej.

Zobacz studium przypadku

Precision medicine data management platform..

Bankowość

Opracowanie repozytorium do zarządzania danymi bankowymi

Stworzyliśmy scentralizowane repozytorium służące do przechowywania, przetwarzania i zabezpieczania dużych ilości danych dotyczących klientów korporacyjnych, kont i transakcji.

Zobacz studium przypadku

Data management repository for banking..

Opieka zdrowotna

Aktualizacja oprogramowania do badań medycznych

Zmodernizowaliśmy wielofunkcyjne oprogramowanie do badań medycznych dla dostawcy ontologii, wprowadzając wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji, spersonalizowane pulpity nawigacyjne oraz integrację ontologii.

60% redukcja ręcznej obsługi danych

Zobacz studium przypadku

FinTech

Optymalizacja platformy analitycznej dla bankowości inwestycyjnej

Udoskonaliliśmy aplikację klienta służącą do analiz w bankowości inwestycyjnej: zintegrowaliśmy usługi zewnętrzne, zautomatyzowaliśmy raportowanie oraz wdrożyliśmy funkcje analityczne.

5 miesięcy na wprowadzenie nowych funkcji

Zobacz studium przypadku

Advanced modules for investment analytics software..

Opieka zdrowotna

Przeprojektowanie i przebudowa strony internetowej MedSpa Network

Firma Innowise przebudowała stronę internetową MedSpa Network w oparciu o platformę WordPress, zapewniając zespołowi tej firmy możliwość samodzielnego wprowadzania codziennych aktualizacji treści.

2 miesiące od rozpoczęcia projektu do uruchomienia

3-5 leadów tygodniowo zamiast 1 leada miesięcznie

Zobacz studium przypadku

Opinia klienta

Zobacz studium przypadku

Opinia klienta

MedSpa Network website redesign and rebuild.

Bot oparty na sztucznej inteligencji na potrzeby kampanii marketingowej TBC Banku

Firma Innowise stworzyła dwujęzycznego bota na Telegramie, który generuje selfie tworzone przez sztuczną inteligencję z udziałem gwiazdy piłki nożnej, pełniącej rolę ambasadora marki TBC Bank.

3,000 zaangażowani użytkownicy

2 obsługiwane języki

Zobacz studium przypadku

Opinia klienta

Zobacz studium przypadku

Opinia klienta

E-commerce

Określenie strategii produktowej dla platformy pożyczkowej Bitlendex opartej na bitcoinie

Firma Innowise przeprowadziła fazę analizy wstępnej dla Bitlendex, pomagając klientowi przekształcić koncepcję produktu na wczesnym etapie rozwoju w sprawdzony model biznesowy oraz jasno zdefiniowany MVP.

1 miesiąc na cały etap rozpoznania

Zobacz studium przypadku

Defining the product strategy for Bitlendex’s bitcoin lending platform.

01 / 01

Korzyści biznesowe wynikające z analizy predykcyjnej

01/04

Trafniejsze decyzje

Analiza predykcyjna pomaga liderom biznesowym oszacować prawdopodobne wyniki przed przeznaczeniem zasobów, zapewniając im więcej danych na poparcie decyzji dotyczących planowania i inwestycji.

02/04

Lepsza wydajność operacyjna

Dzięki analizie predykcyjnej organizacje mogą planować zasoby w oparciu o przewidywany popyt, zamiast reagować dopiero po zmianie obciążenia pracą. Pomaga to zespołom w bardziej racjonalnym zarządzaniu personelem oraz wykorzystywaniu zapasów, sprzętu i budżetów, co pozwala ograniczyć niedobory, opóźnienia i marnotrawstwo zasobów.

03/04

Wcześniejsze wykrywanie zagrożeń

Analiza predykcyjna pozwala wykrywać nietypowe działania i wzorce powiązane z problemami, które miały miejsce w przeszłości, pomagając zespołom wcześniej wykrywać oszustwa, utratę klientów, problemy ze sprzętem i inne zagrożenia oraz podejmować działania, zanim ich skutki się nasilą.

04/04

Wzrost przychodów i rentowności

Firmy mogą wykorzystywać analizę predykcyjną do identyfikowania obszarów, w których najprawdopodobniej wzrośnie sprzedaż, oraz tych, w których mogą wzrosnąć koszty. Dzięki temu zespoły mogą dopracować politykę cenową, nadać priorytet najbardziej obiecującym możliwościom, dokładniej planować popyt oraz ograniczyć nadmierne zapasy lub niepotrzebne wydatki.

Trafniejsze decyzje

Lepsza wydajność operacyjna

Wcześniejsze wykrywanie zagrożeń

Wzrost przychodów i rentowności

Dlaczego warto postawić na Innowise

Innowise oferuje połączenie ponad 10 lat doświadczenia w analizie danych, ponad 120 specjalistów ds. danych i sztucznej inteligencji oraz dorobek obejmujący ponad 120 zrealizowanych projektów z zakresu sztucznej inteligencji i analityki. Nasze doświadczenie obejmuje branże finansową, opieki zdrowotnej, produkcyjną, handlu detalicznego, logistyczną, telekomunikacyjną oraz inne i jest poparte uznanymi standardami jakości i bezpieczeństwa, takimi jak ISO 9001 oraz ISO/IEC 27001. Współpracujemy również z Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, IBM, Databricks, SAP, Salesforce oraz innymi wiodącymi dostawcami technologii. Możesz zaangażować nas na każdym etapie — niezależnie od tego, czy dopiero definiujesz przypadek użycia, weryfikujesz pomysł za pomocą PoC, tworzysz rozwiązanie, czy też zapewniasz wsparcie po jego uruchomieniu.

"Global Business Awards 2026 hosted by Corporate Vision ".

Stevie® Awards for Technology Excellence.

Technology Innovator Awards 2026 hosted by Corporate Vision.

Technology Awards by Business Awards UK.

Nasz proces wdrażania analityki predykcyjnej

W Innowise dysponujemy sprawdzonym procesem świadczenia usług w zakresie analityki predykcyjnej, ale nigdy nie traktujemy go jako sztywnego zestawu kroków. Każdy projekt ma swoje własne wymagania, a my odpowiednio dostosowujemy nasze podejście.

Analiza wymagań biznesowych

Nasi analitycy i menedżerowie określają, co dane rozwiązanie powinno wykrywać i prognozować, kto będzie korzystał z wyników oraz w zakresie jakich decyzji biznesowych prognozy te powinny przyczynić się do poprawy.

Ocena danych

Inżynierowie danych z firmy Innowise analizują dostępne dane, ich jakość, objętość i trafność, a także sprawdzają, czy istnieje wystarczająca ilość danych historycznych, aby umożliwić sporządzenie wiarygodnych prognoz.

PoC / weryfikacja wykonalności

Nasz zespół najpierw testuje ten pomysł na małą skalę, aby sprawdzić, czy na podstawie dostępnych danych można uzyskać przydatne prognozy, zanim przejdzie do prac rozwojowych na pełną skalę.

Architektura i dobór technologii

Dobieramy architekturę, platformę danych, narzędzia do uczenia maszynowego oraz usługi w chmurze, które są dostosowane do istniejących systemów klienta, jego wymagań dotyczących bezpieczeństwa oraz przewidywanej skali działania.

Opracowanie i walidacja modelu

Inżynierowie tworzą i trenują model predykcyjny, a następnie sprawdzają jego dokładność w oparciu o rzeczywiste przypadki biznesowe i uzgodnione wskaźniki wydajności.

Opracowywanie i wdrażanie rozwiązań

Opracowujemy rozwiązanie do analizy predykcyjnej i integrujemy je z istniejącymi systemami, źródłami danych oraz narzędziami biznesowymi.

Wdrożenie

Zespół wdraża rozwiązanie do środowiska produkcyjnego, sprawdza, czy działa ono z rzeczywistymi danymi i połączonymi systemami, a następnie przygotowuje je do regularnego użytku biznesowego.

Monitorowanie, doszkalanie i wsparcie

Monitorujemy wydajność w czasie, ponownie trenujemy model, gdy nowe dane wpływają na jakość prognoz, oraz dostosowujemy rozwiązanie do zmieniających się warunków biznesowych lub systemów źródłowych.

Jak dbamy o wiarygodność analiz predykcyjnych

Jakość danych

Nasz zespół weryfikuje, oczyszcza i przygotowuje dane, zanim trafią one do modelu. Kontrole spójności pomagają wykryć luki, duplikaty i niespójności, które mogłyby wpłynąć na jakość prognoz.

Bezpieczeństwo danych

Szyfrowanie i mechanizmy kontroli dostępu chronią poufne dane oraz ograniczają dostęp wyłącznie do uprawnionych użytkowników.

Dokładność modelu

Nasi specjaliści weryfikują modele pod kątem uzgodnionych wskaźników biznesowych i technicznych, aby upewnić się, że prognozy są wystarczająco dokładne, by można było na ich podstawie podejmować decyzje.

Monitorowanie modelu

Regularne monitorowanie wydajności modelu, dryfu danych i spadku jakości modelu pomaga na czas wykrywać zmiany, które mogą wpłynąć na jakość prognoz.

Ponowne trenowanie modelu

W miarę pojawiania się nowych danych nasi specjaliści dostosowują i aktualizują modele, aby uwzględnić zmiany w trendach i warunkach rynkowych.

Zgodność z przepisami i ład korporacyjny

Nasze podejście uwzględnia odpowiednie wymogi regulacyjne, a zmiany w modelu są rejestrowane za pomocą systemu kontroli wersji i dokumentacji.

Twoje dane zawierają już wskazówki dotyczące przyszłych wyników

Pomagamy Ci odkrywać te wzorce i wykorzystywać je do planowania z wyprzedzeniem, wcześniejszego wykrywania zagrożeń oraz podejmowania świadomych decyzji.

Opinie naszych klientów

Wszystkie opinie (66)

"Szczerze mówiąc, jestem bardzo zadowolony z ich pracy. Klienci są w stanie w ciągu sekund ukończyć zadanie, które kiedyś zajmowało 10-15 minut. Projekt ten pozwolił mi zaoszczędzić czas i pieniądze, a Innowise wykazało się rozległą wiedzą w zakresie technologii".

Pierre Sipidin

PREZES ZARZĄDU, PS CONSULT SARL

5.0

Przeczytaj pełną recenzję

Zobacz szczegóły projektu

Współpraca z firmą Innowise była wspaniałym doświadczeniem od początku do końca. Zleciliśmy ich zespołowi stworzenie solidnej, skalowalnej i przyjaznej dla użytkownika platformy, która umożliwiałaby gromadzenie danych, zaawansowane filtrowanie oraz płynne generowanie raportów.

Harry Maitland

Dyrektor zarządzający, Vendi Tech

5.0

Przeczytaj pełną recenzję

Zobacz szczegóły projektu

"Przez lata Innowise konsekwentnie udowadniał, że jest długoterminowym, niezawodnym partnerem. Spójność i jakość świadczonych usług znacząco przyczyniły się do sukcesu naszych wspólnych inicjatyw".

Dr Felix Berthelmann

Dyrektor zarządzający, Digital Science GmbH

5.0

Przeczytaj pełną recenzję

Zobacz szczegóły projektu

Stack technologiczny

AI i uczenie maszynowe
Przetwarzanie danych i analityka
Integracja i koordynacja danych
Przechowywanie danych
Platformy chmurowe
Analityka biznesowa i wizualizacja danych
MLOps
Zarządzanie danymi i bezpieczeństwo danych

AI i uczenie maszynowe

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Keras

Przetwarzanie danych i analityka

Apache Spark

PySpark

Apache Flink

Databricks

Integracja i koordynacja danych

Apache Airflow

Apache NiFi

Azure Data Factory

AWS Glue

Przechowywanie danych

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

Snowflake

Amazon S3

Azure Data Lake Storage

Platformy chmurowe

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

Analityka biznesowa i wizualizacja danych

Power BI

Tableau

Looker

Grafana

MLOps

MLflow

Kubeflow

Pipeline’y SageMaker

Azure ML Pipelines

Pipeline Vertex AI

Zarządzanie danymi i bezpieczeństwo danych

Microsoft Purview

AWS IAM

Google Cloud IAM

Collibra

HashiCorp Vault

AI i uczenie maszynowe

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Keras

Przetwarzanie danych i analityka

Apache Spark

PySpark

Apache Flink

Databricks

Integracja i koordynacja danych

Apache Airflow

Apache NiFi

Azure Data Factory

AWS Glue

Przechowywanie danych

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

Snowflake

Amazon S3

Azure Data Lake Storage

Platformy chmurowe

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

Analityka biznesowa i wizualizacja danych

Power BI

Tableau

Looker

Grafana

MLOps

MLflow

Kubeflow

Pipeline’y SageMaker

Azure ML Pipelines

Pipeline Vertex AI

Zarządzanie danymi i bezpieczeństwo danych

Microsoft Purview

AWS IAM

Google Cloud IAM

Collibra

HashiCorp Vault

Przez lata nauczyłem się jednej rzeczy na temat analizy predykcyjnej: prognozy rzadko pozostają niezmiennie trafne przez dłuższy czas. Klienci, ceny, popyt, procesy biznesowe i warunki zewnętrzne ulegają zmianom, podobnie jak wzorce występujące w danych. Dlatego traktujemy modele predykcyjne jako systemy dynamiczne, które wymagają ciągłego monitorowania i regularnej aktualizacji.

Philip Tikhanovich

Kierownik działów Big Data, AI/ML/DS

Obsługiwane przez nas branże i sektory

Reklama i marketing
Finanse
E-commerce
Produkcja
Opieka zdrowotna
Logistyka
Telekomunikacja
Energetyka
Nieruchomości

Reklama i marketing

Analiza predykcyjna pozwala zespołom marketingowym przewidywać reakcje klientów jeszcze przed uruchomieniem kampanii i ofert. Modele mogą wykorzystywać dane behawioralne, transakcyjne oraz dotyczące zaangażowania w celu identyfikacji obiecujących grup docelowych i przewidywania przyszłych działań klientów.

Lepsze kierowanie reklam do odbiorców
Bardziej przemyślany podział budżetu kampanii
Wcześniejsze wykrywanie ryzyka utraty klientów oraz możliwości konwersji

Marketing team analyzes AI-driven campaign metrics to optimize targeting and engagement in real time.

Finanse

Instytucje finansowe mogą wykorzystywać analizę predykcyjną do szacowania ryzyka kredytowego, wykrywania podejrzanych działań, prognozowania przepływów pieniężnych oraz przewidywania zmian w zachowaniach klientów. Te informacje pomagają im dostosować decyzje, zanim wpłyną one na wyniki finansowe.

Niższe straty związane z kredytami i oszustwami
Bardziej precyzyjne planowanie finansowe
Lepsze zarządzanie portfelem i ryzykiem

AI-driven finance dashboard overlays urban skyline, highlighting real-time analytics for smarter investments.

E-commerce

Sklepy internetowe mogą wykorzystywać historię sprzedaży, zachowania użytkowników podczas przeglądania stron, wzorce zakupowe oraz trendy sezonowe do prognozowania popytu na produkty, przewidywania intencji klientów oraz identyfikowania zmian w zachowaniach zakupowych.

Bardziej trafne rekomendacje produktów
Lepsze decyzje dotyczące asortymentu
Wyższy wskaźnik utrzymania klientów i częstotliwości ponownych zakupów

Online clothing store with secure payment input via laptop interface.

Produkcja

Dane produkcyjne mogą ujawniać wczesne oznaki awarii sprzętu, opóźnień lub problemów z jakością. Modele predykcyjne wykorzystują te sygnały do identyfikacji miejsc, w których mogą wystąpić problemy.

Mniej nieoczekiwanych przestojów w produkcji
Lepsze planowanie konserwacji
Mniej wadliwych produktów

Automated assembly line uses AI-driven robotics for agile, data-powered production and quality control.

Opieka zdrowotna

Analiza predykcyjna może pomóc lekarzom i podmiotom świadczącym usługi opieki zdrowotnej w identyfikacji pacjentów, u których występuje większe ryzyko ponownej hospitalizacji lub pogorszenia stanu zdrowia, a także w prognozowaniu zapotrzebowania na łóżka, personel i usługi.

Wcześniejsza interwencja u pacjentów z grupy wysokiego ryzyka
Lepsze zarządzanie kadrami i alokacja zasobów
Bardziej świadome decyzje dotyczące leczenia i dalszej opieki

Healthcare professionals reviewing neurological MRI results on a multi-screen setup.

Logistyka

Opóźnienia, zmieniający się popyt, natężenie ruchu oraz ograniczenia przepustowości – wszystkie te czynniki wpływają na skuteczność dostaw. Analiza predykcyjna pomaga zespołom logistycznym przewidywać te zmiany, zanim zakłócą one harmonogramy dostaw.

Trasy, które lepiej radzą sobie z opóźnieniami
Pojemność floty została lepiej dostosowana do popytu
Niższe koszty związane z pojazdami stojącymi bezczynnie, niewykorzystanymi terminami i opóźnionymi dostawami

Smart supply chain powered by automation, analytics, and real-time visibility.

Telekomunikacja

Analiza predykcyjna może pomóc operatorom telekomunikacyjnym w oszacowaniu ryzyka utraty klientów, prognozowaniu obciążenia sieci oraz wykrywaniu problemów z usługami, zanim rozprzestrzenią się one wśród klientów.

Kampanie mające na celu utrzymanie klientów o najwyższym ryzyku odejścia
Modernizacje sieci są realizowane w pierwszej kolejności tam, gdzie przewiduje się wzrost zapotrzebowania
Problemy związane z obsługą są rozwiązywane, zanim doprowadzą do gwałtownego wzrostu liczby skarg klientów

Telecom tower with smart sensors powers next-gen connectivity, enabling 5G and IoT networks.

Energetyka

Korzystając z narzędzi do analizy predykcyjnej, przedsiębiorstwa energetyczne prognozują zużycie, produkcję energii, wydajność urządzeń oraz zmiany cen.

Mniejsze rozbieżności między podażą a popytem
Mniej przestojów spowodowanych awariami sprzętu
Lepsze planowanie zakupów i produkcji energii

Smart energy grids and IoT-enabled wind turbines power data-driven, sustainable energy management.

Nieruchomości

Zaawansowane narzędzia pozwalają firmom z branży nieruchomości prognozować ceny nieruchomości, popyt na wynajem, wskaźniki wynajęcia oraz aktywność rynkową w oparciu o dane historyczne i bieżące, zapewniając w ten sposób jasny obraz kierunku, w jakim zmierza rynek.

Decyzje cenowe oparte na przewidywanych zmianach rynkowych
Świadome decyzje inwestycyjne
Mniej nieruchomości pozostaje pustostanami przez dłuższy czas

Digital real estate solutions enable automated smart home access, remote management, and secure transactions.

FAQ

Czym jest analityka predykcyjna?

Analiza predykcyjna wykorzystuje wzorce danych do prognozowania przyszłych wyników i wspierania planowania biznesowego.

Czym analiza predykcyjna różni się od analizy danych i BI?

Analiza danych i BI służą głównie do wyjaśniania tego, co już się wydarzyło i co dzieje się obecnie. Analiza predykcyjna pozwala oszacować, co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości.

Jakie dane są wymagane?

Wymagane dane zależą od tego, jakie prognozy chcesz uzyskać. Na przykład do prognozowania popytu potrzebne są dane dotyczące sprzedaży z przeszłości, sezonowości, cen oraz promocji.

Ile danych historycznych jest potrzebnych?

Im więcej danych historycznych posiada model, tym bardziej wiarygodnie potrafi rozpoznawać wzorce. W przypadku prognoz sezonowych oznacza to zazwyczaj dane z wielu pełnych sezonów, ale w innych zastosowaniach może być potrzebny krótszy lub dłuższy okres historyczny.

Jak dokładne mogą być modele prognostyczne?

Modele predykcyjne mogą osiągać bardzo dobre wyniki, ale efekty różnią się w zależności od projektu. Wszystko zależy od posiadanych danych, złożoności zadania prognostycznego oraz stabilności warunków, na których opiera się model.

Czy analityka predykcyjna może zostać zintegrowana z istniejącymi systemami?

Tak. W ramach naszych usług z zakresu analiz predykcyjnych i prognozowania integrujemy modele predykcyjne i rozwiązania analityczne z systemami ERP, systemami CRM, rozwiązaniami BI, platformami danych, systemami IoT oraz innym oprogramowaniem biznesowym.

Jak długo trwa wdrożenie?

Harmonogramy zależą od zakresu usług w zakresie analityki predykcyjnej. Niewielki PoC może zająć kilka tygodni, natomiast wdrożenie rozwiązania gotowego do produkcji trwa zazwyczaj kilka miesięcy. Czynniki wpływające na całkowity czas realizacji obejmują gotowość danych, złożoność modelu, liczbę integracji oraz liczbę wymaganych funkcji dostosowanych do indywidualnych potrzeb.

Ile kosztuje rozwiązanie do analizy predykcyjnej?

Koszt niewielkiego PoC może wynosić od 10 000 do 20 000 dolarów. Koszt niestandardowego rozwiązania gotowego do wdrożenia w środowisku produkcyjnym wynosi zazwyczaj od 50 000 do 150 000 dolarów. W naszej firmie zajmującej się oprogramowaniem do analizy predykcyjnej możemy przedstawić bardziej precyzyjną wycenę po zdefiniowaniu przypadku użycia, dostępności danych oraz oczekiwanego zakresu rozwiązania.

W jaki sposób modele są monitorowane i aktualizowane?

Po wdrożeniu porównujemy prognozy modelu z rzeczywistymi wynikami, aby sprawdzić, czy nadal działa on prawidłowo. Jeśli dokładność zaczyna spadać, aktualizujemy model o nowsze dane, ponownie go testujemy, a następnie ponownie udostępniamy do użytku.

Jakie modele współpracy są dostępne?

Nasza firma konsultingowa zajmująca się analityką predykcyjną oferuje trzy główne modele współpracy: IT – wzmocnienie kadry, dedykowany zespół lub realizacja projektu w pełnym cyklu.

W jaki sposób chronione są dane biznesowe?

Chronimy dane Twojej firmy za pomocą szyfrowania, kontroli dostępu opartej na rolach, bezpiecznego przechowywania danych oraz kontrolowanych połączeń systemowych. Nasi inżynierowie zawsze stosują zasady bezpiecznego tworzenia oprogramowania i przed wprowadzeniem rozwiązania na rynek sprawdzają je pod kątem luk w zabezpieczeniach.

Pokaż więcej Pokaż mniej

Zachęcamy do rozmowy, by uzyskać potrzebne informacje.

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my odezwiemy się do Ciebie po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając "Wyślij", wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Innowise zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu przekazania Ci odpowiednich informacji. Podając numer telefonu, zgadzasz się na kontakt za pośrednictwem połączeń głosowych, SMS-ów lub komunikatorów. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

Możesz także wysłać swoje zapytanie
na contact@innowise.com

Co dalej?

Po otrzymaniu i przeanalizowaniu Twojego zapytania skontaktujemy się z Tobą, aby omówić szczegółowe wymagania dotyczące projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności (NDA).

Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami nasz zespół przygotuje propozycję realizacji projektu, uwzględniającą zakres prac, liczebność zespołu, przewidywany czas realizacji i szacunkowe koszty.

Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.