Konsulttjänster inom prediktiv analys

Våra tjänster inom prediktiv dataanalys hjälper dig att prognostisera efterfrågan och intäkter, förutse risker och planera framåt med större säkerhet. Du får en bättre uppfattning om vad du kan förvänta dig under de kommande månaderna och var dina nuvarande planer eventuellt behöver justeras.

10+

år inom dataanalys

120+

Genomförda projekt inom AI och dataanalys

120+

data- och AI-experter

Tjänster

Lösningar

Fördelar

Expertis

Process

Vår strategi

Branscher

Vad prediktiv analys är

Prediktiv analys är en form av avancerad affärsanalys som använder data, statistiska metoder och maskininlärningsmodeller för att uppskatta vad som sannolikt kommer att hända härnäst. Den analyserar historiska och aktuella data för att identifiera mönster och tillämpar sedan dessa mönster för att förutsäga händelser såsom förändringar i efterfrågan, kundbortfall, bedrägeririsker eller utrustningsfel.

Tidigare och aktuella uppgifter
Vad hände tidigare och vad händer just nu?
Modellanalys
Vad ser modellen?
Prognos
Vad kommer troligen att hända härnäst?
Åtgärd
Vad gör företaget åt saken?

Våra tjänster inom prediktiv analys

Rådgivning
Anpassad mjukvaruutveckling
Utveckling av maskininlärningsmodeller
Systemintegration
Implementering av plattformen
Underhåll & support

Rådgivning inom prediktiv analys

Våra konsulter går igenom era affärsmål, tillgängliga data och nuvarande analysmiljö. Vi hjälper er att välja rätt användningsfall, fastställa vilka data som behövs och planera hur lösningen ska utvecklas och användas.

Bedömning av användningsfall
Granskning av befintliga data och system
Färdplan för implementering

Utveckling av programvara för prediktiv analys

Hos Innowise utvecklar vi skräddarsydd programvara för prediktiv analys som hjälper ditt företag att analysera affärsresultat, prognostisera framtida utfall och upptäcka potentiella risker. Våra ingenjörer kopplar samman tillförlitliga datakällor, bygger upp prediktiva funktioner, integrerar instrumentpaneler för enkel resultatanalys och kopplar samman lösningen med andra system som används.

Anpassat verktyg för prediktiv analys
Tränade prognos- och förutsägelsesmodeller
Instrumentpaneler, API:er och systemintegrationer

Utveckling av modeller för maskininlärning

Våra dataforskare använder era data för att utforma, träna och validera maskininlärningsmodeller för uppgifter som efterfrågeprognoser, bedrägeribekämpning, riskbedömning och förebyggande underhåll.

Tränad och validerad maskininlärningsmodell
Rapport om modellens prestanda
Modelldokumentation och distributionspaket

Se våra tjänster inom maskininlärning

Integration av prediktiv analys

Innowises ingenjörer integrerar lösningar för prediktiv analys med de system som era team redan använder, däribland ERP, CRM, BI, dataplattformar och IoT-plattformar. På så sätt kan dina medarbetare ta del av insikterna direkt i sina befintliga arbetsflöden utan att behöva byta till nya system.

En uppkopplad lösning för prediktiv analys
API:er och datapipelines
ERP, CRM, BI eller integrationer med operativa system

Implementering av verktyg för prediktiv analys

Vårt team hjälper dig att välja ut och installera lämplig programvara för prediktiv analys som är anpassad efter dina data, affärsprocesser och IT-miljö. Vi konfigurerar plattformen, integrerar nödvändiga datakällor och förbereder modeller och arbetsflöden för daglig användning.

Konfigurerad plattform för prediktiv analys
Anslutna datakällor
Färdiga modeller och arbetsflöden

Underhåll och support för prediktiv analys

Efter driftsättningen övervakar vårt team lösningen för prediktiv analys, utvärderar dess effektivitet och uppdaterar modellerna i takt med att nya data blir tillgängliga. Vi hanterar datapipelines, integrationer och plattformsinställningar så att lösningen förblir relevant och ger korrekta resultat över tid.

Modellövervakning och omskolning
Stöd för datapipeline och integration
Prestanda- och noggrannhetskontroller

Rådgivning inom prediktiv analys

Bedömning av användningsfall
Granskning av befintliga data och system
Färdplan för implementering

Utveckling av programvara för prediktiv analys

Anpassat verktyg för prediktiv analys
Tränade prognos- och förutsägelsesmodeller
Instrumentpaneler, API:er och systemintegrationer

Utveckling av modeller för maskininlärning

Tränad och validerad maskininlärningsmodell
Rapport om modellens prestanda
Modelldokumentation och distributionspaket

Se våra tjänster inom maskininlärning

Integration av prediktiv analys

En uppkopplad lösning för prediktiv analys
API:er och datapipelines
ERP, CRM, BI eller integrationer med operativa system

Implementering av verktyg för prediktiv analys

Konfigurerad plattform för prediktiv analys
Anslutna datakällor
Färdiga modeller och arbetsflöden

Underhåll och support för prediktiv analys

Modellövervakning och omskolning
Stöd för datapipeline och integration
Prestanda- och noggrannhetskontroller

Lösningar för prediktiv analys som vi utvecklar

Prognostisering

Prognosera efterfrågan utifrån försäljningshistorik, säsongsvariationer, marknadssignaler och andra data. Dessa prognoser kan användas för att bättre planera lager, inköp, bemanning och produktion.

Försäljnings- och intäktsprognoser

Gör prognoser för framtida försäljning och intäkter för produkter, regioner eller kundsegment för att hjälpa dina team att planera mål, budgetar och resurser med en tydlig bild av vad som kan förväntas.

Prognos för kundbortfall

Identifiera kunder som riskerar att lämna företaget och förstå orsakerna bakom detta för att finjustera din strategi för kundbehållning och vidta förebyggande åtgärder.

Rekommendationsmotorer

Föreslå produkter, tjänster eller innehåll utifrån kundernas beteende, preferenser och tidigare interaktioner. Personanpassade erbjudanden ökar engagemanget, konverteringsgraden och möjligheterna till korsförsäljning.

Prognos av kundbeteende

Förutse kundens nästa troliga åtgärd, till exempel att genomföra ett köp, svara på ett erbjudande eller bli mindre aktiv, för att kunna planera rätt försäljnings- eller marknadsföringsåtgärd.

Dynamisk prissättning

Använd efterfrågan, köpbeteende, marknadsförhållanden och andra relevanta uppgifter för att anpassa priser och kampanjer efter den förväntade kundreaktionen.

Upptäckt av bedrägerier och anomalier

Upptäck ovanliga transaktioner, beteenden eller datamönster för att uppmärksamma eventuella bedrägerier eller driftsproblem och minska potentiella förluster.

Riskbedömning och prognoser

Utvärdera sannolikheten för betalningsförsummelser, skadeståndskrav, leverantörsfallissemang eller andra affärsrisker för att prioritera granskningar och rikta uppmärksamheten dit där det är viktigast.

Prediktivt underhåll

Förutse utrustningsfel med hjälp av sensordata, underhållshistorik och driftsförhållanden för att förebygga driftstopp, planera service och minska underhållskostnaderna.

Sluta förlita dig på efterklokhet

Våra framgångshistorier

Alla fallstudier

Bygga en analytisk plattform för att förbättra beslutsfattandet

Vi har utvecklat en LLM-baserad analysplattform som kan analysera företagets interna data och generera svar på frågor utifrån den informationen.

Läs fallstudien

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

Vård

Utveckling av en plattform för datahantering inom precisionsmedicin

Innowise har utvecklat en avancerad plattform för datahantering inom diagnostik för precisionsmedicin, vilket effektiviserar analysen av olika datamängder inom hälso- och sjukvården.

Läs fallstudien

Precision medicine data management platform..

Bank

Utveckling av ett datalager för hantering av bankdata

Vi har utvecklat ett centraliserat datalager för att lagra, bearbeta och skydda stora datamängder som rör företagskunder, konton och transaktioner.

Läs fallstudien

Data management repository for banking..

Vård

Uppgradering av programvara för medicinsk forskning

Vi har uppgraderat en mångsidig programvara för medicinsk forskning åt en ontologileverantör och infört AI-driven sökning, anpassade instrumentpaneler samt ontologiintegration.

60% minskning av manuell datahantering

Läs fallstudien

FinTech

Optimering av analysplattformen för investmentbankverksamheten

Vi har förbättrat kundens analysapp för investmentbankverksamhet: vi har integrerat tjänster från tredje part, automatiserat rapporteringen och implementerat analysfunktioner.

5 månader för att lansera nya funktioner

Läs fallstudien

Advanced modules for investment analytics software..

Vård

Omdesign och ombyggnad av MedSpa Networks webbplats

Innowise byggde om MedSpa Networks webbplats i WordPress, vilket gav företagets team möjlighet att själva sköta de dagliga innehållsuppdateringarna.

2 månader från projektstart till lansering

3-5 leads per vecka (en ökning från 1 per månad)

Läs fallstudien

Kundrecension

Läs fallstudien

Kundrecension

MedSpa Network website redesign and rebuild.

AI-bot för TBC Banks marknadsföringskampanj

Innowise har utvecklat en tvåspråkig Telegram-bot som skapar AI-selfies med TBC Banks fotbollsstjärna som varumärkesambassadör.

3,000 engagerade användare

2 språk som stöds

Läs fallstudien

Kundrecension

Läs fallstudien

Kundrecension

E-handel

Produktstrategi för Bitlendex plattform för bitcoin-utlåning

Innowise genomförde en utredningsfas för Bitlendex och hjälpte kunden att omvandla ett produktkoncept i ett tidigt skede till en validerad affärsmodell och en tydligt definierad MVP.

1 månad under hela utredningsfasen

Läs fallstudien

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

01 / 01

Affärsmässiga fördelar med prediktiv analys

01/04

Bättre beslutsfattande

Prediktiv analys hjälper företagsledare att bedöma troliga utfall innan de satsar resurser, vilket ger dem mer data som underlag för planering och investeringsbeslut.

02/04

Högre effektivitet i verksamheten

Med hjälp av prediktiv analys kan organisationer planera sina resurser utifrån förväntad efterfrågan istället för att reagera i efterhand när arbetsbelastningen förändras. Detta hjälper teamen att hantera personalen och utnyttja lager, utrustning och budgetar på ett klokare sätt, vilket leder till färre brister, förseningar eller slöseri med resurser.

03/04

Tidigare upptäckt av risker

Prediktiv analys upptäcker ovanlig aktivitet och mönster som är kopplade till tidigare problem, vilket hjälper teamen att tidigare upptäcka bedrägerier, kundbortfall, utrustningsproblem och andra risker samt vidta åtgärder innan konsekvenserna blir allvarligare.

04/04

Omsättnings- och lönsamhetstillväxt

Företag kan använda prediktiv analys för att identifiera var försäljningen har störst potential att öka och var kostnaderna kan komma att stiga. Detta gör det möjligt för teamen att finjustera prissättningen, prioritera de mest lovande affärsmöjligheterna, planera efterfrågan mer exakt och minska överskottslager eller onödiga utgifter.

Bättre beslutsfattande

Högre effektivitet i verksamheten

Tidigare upptäckt av risker

Omsättnings- och lönsamhetstillväxt

Varför välja Innowise

Innowise erbjuder en kombination av över 10 års erfarenhet inom dataanalys, över 120 data- och AI-specialister samt en meritlista med över 120 genomförda AI- och analysprojekt. Vår erfarenhet spänner över finans, hälso- och sjukvård, tillverkning, detaljhandel, logistik, telekom och andra branscher och stöds av erkända kvalitets- och säkerhetsstandarder såsom ISO 9001 och ISO/IEC 27001. Vi samarbetar även med Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, IBM, Databricks, SAP, Salesforce och andra ledande teknikleverantörer. Du kan anlita oss i vilket skede som helst, oavsett om du fortfarande håller på att definiera användningsfallet, validera idén med en PoC, bygga lösningen eller ge support efter lanseringen.

"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.

Vår implementeringsprocess för prediktiv analys

Hos Innowise har vi en väl beprövad process för tjänster inom prediktiv dataanalys, men vi betraktar den aldrig som en fast uppsättning steg. Varje projekt har sina egna krav, och vi anpassar vårt tillvägagångssätt därefter.

Analys av verksamhetskrav

Våra analytiker och chefer fastställer vad lösningen ska identifiera och prognostisera, vem som ska använda resultaten och vilka affärsbeslut dessa prognoser ska bidra till att förbättra.

Utvärdering av data

Innowises dataingenjörer granskar tillgängliga data, deras kvalitet, volym och relevans, och kontrollerar om det finns tillräckligt med historiska data för att möjliggöra tillförlitliga prognoser.

PoC / genomförbarhetsutvärdering

Vårt team testar först idén i liten skala för att se om de tillgängliga uppgifterna kan ge användbara prognoser innan vi går vidare till utveckling i full skala.

Arkitektur och val av teknik

Vi väljer den arkitektur, dataplattform, de maskininlärningsverktyg och de molntjänster som passar dina befintliga system, säkerhetskrav och förväntad skala.

Modellutveckling och validering

Ingenjörerna utvecklar och tränar den prediktiva modellen och testar sedan dess noggrannhet mot verkliga affärsfall och överenskomna prestationsmått.

Utveckling och integration av lösningar

Vi utvecklar lösningen för prediktiv analys och integrerar den med befintliga system, datakällor och affärsverktyg.

Driftsättning

Teamet driftsätter lösningen i produktionsmiljön, kontrollerar att den fungerar med live-data och anslutna system och förbereder den för reguljär användning i verksamheten.

Uppföljning, vidareutbildning och stöd

Vi följer upp prestandan över tid, tränar om modellen när nya data påverkar prognoskvaliteten och anpassar lösningen i takt med att affärsförhållandena eller källsystemen förändras.

Hur vi säkerställer tillförlitligheten i våra prediktiva analyser

Datakvalitet

Vårt team validerar, rensar och förbereder data innan den matas in i modellen. Konsistenskontroller hjälper till att identifiera luckor, dubbletter och inkonsekvenser som kan påverka kvaliteten på prognoserna.

Datasäkerhet

Kryptering och åtkomstkontroller skyddar känsliga uppgifter och begränsar åtkomsten till behöriga användare.

Modellens noggrannhet

Våra specialister utvärderar modellerna utifrån överenskomna affärsmässiga och tekniska mått för att säkerställa att prognoserna är tillräckligt exakta för de beslut som de ligger till grund för.

Modellövervakning

Regelbunden övervakning av modellens prestanda, datadrift och modellförfall bidrar till att i tid upptäcka förändringar som kan påverka prognosernas kvalitet.

Omskolning av modeller

När nya data blir tillgängliga omskolar våra specialister sig och uppdaterar modellerna för att ta hänsyn till förändringar i mönster och affärsförhållanden.

Efterlevnad och styrning

Vår metod tar hänsyn till relevanta lagkrav, och vi använder versionshantering och dokumentation för att hålla reda på ändringar i modellen.

Dina data innehåller redan ledtrådar om framtida resultat

Vi hjälper dig att upptäcka dessa mönster och använda dem för att planera framåt, upptäcka risker i ett tidigt skede och fatta välgrundade beslut.

Vad våra kunder tycker

Alla omdömen (66)

Jag var ärligt talat mycket nöjd med deras arbete. Kunden kan nu slutföra en uppgift som tidigare tog 10-15 minuter på några sekunder. Projektet har resulterat i ekonomiska och tidsmässiga besparingar, och Innowise har tillhandahållit en rad tekniska expertkunskaper under hela uppdraget.

Pierre Sipidin

VD, PS CONSULT SARL

5.0

Läs hela recensionen

Se detaljer om projektet

Samarbetet med Innowise har varit en fantastisk upplevelse från början till slut. Vi anlitade deras team för att utveckla en robust, skalbar och användarvänlig plattform som skulle stödja datainsamling, avancerad filtrering och smidiga rapporteringsfunktioner.

Harry Maitland

Verkställande direktör, Vendi Tech

5.0

Läs hela recensionen

Se detaljer om projektet

Under årens lopp har Innowise konsekvent visat sig vara en långsiktig och pålitlig partner. Enhetligheten och kvaliteten på de tjänster som tillhandahålls har i hög grad bidragit till framgången för våra gemensamma initiativ.

Dr Felix Berthelmann

Verkställande direktör, Digital Science GmbH

5.0

Läs hela recensionen

Se detaljer om projektet

Teknikstack

AI & maskininlärning

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Keras

Databehandling och analys

Apache Spark

PySpark

Apache Flink

Databricks

Dataintegration och samordning

Apache Airflow

Apache NiFi

Azure Data Factory

AWS Glue

Datalagring

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

Snowflake

Amazon S3

Azure Data Lake Storage

Cloud-plattformar

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

BI och visualisering

Power BI

Tableau

Looker

Grafana

MLOps

MLflow

Kubeflow

SageMaker-pipelines

Azure ML Pipelines

Vertex AI-pipelines

Datastyrning och datasäkerhet

Microsoft Purview

AWS IAM

Google Cloud IAM

Collibra

HashiCorp Vault

AI & maskininlärning

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Keras

Databehandling och analys

Apache Spark

PySpark

Apache Flink

Databricks

Dataintegration och samordning

Apache Airflow

Apache NiFi

Azure Data Factory

AWS Glue

Datalagring

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

Snowflake

Amazon S3

Azure Data Lake Storage

Cloud-plattformar

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

BI och visualisering

Power BI

Tableau

Looker

Grafana

MLOps

MLflow

Kubeflow

SageMaker-pipelines

Azure ML Pipelines

Vertex AI-pipelines

Datastyrning och datasäkerhet

Microsoft Purview

AWS IAM

Google Cloud IAM

Collibra

HashiCorp Vault

En sak som jag har lärt mig om prediktiv analys genom åren är att prognoser sällan förblir konsekvent träffsäkra under en längre tid. Kunder, priser, efterfrågan, affärsprocesser och yttre förhållanden förändras, och detsamma gäller mönstren i data. Det är därför vi betraktar prediktiva modeller som levande system som kräver ständig övervakning och regelbundna uppdateringar.

Philip Tikhanovich

Chef för avdelningarna för big data, AI/ML/DS

Branscher vi stödjer

Marknadsföring
Finans
E-handel
Tillverkning
Vård
Logistik
Telekommunikation
Energi
Fastigheter

Marknadsföring

Med hjälp av prediktiv analys kan marknadsföringsteam förutse kundernas reaktioner innan kampanjer och erbjudanden lanseras. Modellerna kan utnyttja beteende-, transaktions- och engagemangsdata för att identifiera lovande målgrupper och förutse kundernas framtida beteenden.

Bättre målgruppsinriktning
Smartare fördelning av kampanjbudgeten
Tidigare identifiering av kundbortfall och konverteringsmöjligheter

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

Finans

Finansinstitut kan använda prediktiv analys för att bedöma kreditrisk, upptäcka misstänkt aktivitet, prognostisera kassaflödet och förutse förändringar i kundernas beteende. Dessa insikter hjälper dem att anpassa sina beslut innan de finansiella resultaten påverkas.

Minskade kredit- och bedrägeriförluster
Mer noggrann ekonomisk planering
Bättre portfölj- och riskhantering

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

E-handel

Nätbutiker kan använda försäljningshistorik, surfbeteende, köpmönster och säsongstrender för att prognostisera efterfrågan på produkter, förutse kundernas avsikter och upptäcka förändringar i köpbeteendet.

Fler relevanta produktförslag
Bättre beslut om sortimentet
Högre kundlojalitet och andel återköp

Online clothing store with secure payment input via laptop interface.

Tillverkning

Produktionsdata kan avslöja tidiga tecken på utrustningsfel, förseningar eller kvalitetsproblem. Prediktiva modeller använder dessa signaler för att identifiera var problem sannolikt kommer att uppstå.

Färre oväntade produktionsavbrott
Bättre underhållsplanering
Färre defekta produkter

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

Vård

Prediktiv analys kan hjälpa läkare och vårdgivare att identifiera patienter med högre risk för återinläggning eller försämring av tillståndet samt att prognostisera behovet av vårdplatser, personal och tjänster.

Tidigare insatser för högriskpatienter
Bättre bemanning och resursfördelning
Mer välgrundade beslut om behandling och uppföljning

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

Logistik

Förseningar, förändrad efterfrågan, trafik och kapacitetsbegränsningar påverkar alla leveransresultatet. Prediktiv analys hjälper logistikteam att förutse dessa förändringar innan de stör leveransscheman.

Rutter som klarar förseningar bättre
Flottans kapacitet anpassades bättre till efterfrågan
Minskade kostnader till följd av stillastående fordon, uteblivna leveranstider och försenade leveranser

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

Telekommunikation

Prediktiv analys kan hjälpa telekomleverantörer att bedöma risken för kundbortfall, prognostisera nätverksbelastningen och upptäcka driftproblem innan de sprider sig bland kunderna.

Kampanjer för att behålla kunder med högst risk för avhopp
Nätverksuppgraderingar prioriteras där efterfrågan förväntas öka
Serviceproblem åtgärdas innan de leder till en kraftig ökning av kundklagomålen

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

Energi

Med hjälp av verktyg för prediktiv analys gör energibolagen prognoser för förbrukning, elproduktion, utrustningens prestanda och prisförändringar.

Mindre skillnader mellan utbud och efterfrågan
Mindre driftstopp till följd av utrustningsfel
Bättre planering av energiköp och energiproduktion

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

Fastigheter

Med hjälp av avancerade verktyg kan fastighetsföretag göra prognoser för fastighetspriser, efterfrågan på hyresbostäder, uthyrningsgrad och marknadsaktivitet utifrån historiska och aktuella data, vilket ger en tydlig bild av marknadens framtida utveckling.

Prissättningsbeslut baserade på förväntade marknadsförändringar
Välgrundade investeringsbeslut
Färre fastigheter står tomma under längre perioder

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

FAQ

Vad är prediktiv analys?

Prediktiv analys utnyttjar datamönster för att förutsäga framtida resultat och stödja affärsplaneringen.

På vilket sätt skiljer sig prediktiv analys från dataanalys och BI?

Dataanalys och affärsintelligens (BI) ger främst en bild av vad som redan har hänt och vad som händer just nu. Prediktiv analys gör prognoser om vad som sannolikt kommer att hända härnäst.

Vilka uppgifter krävs?

Vilka data som krävs beror på vilka prognoser du vill få. För efterfrågeprognoser behöver du till exempel uppgifter om tidigare försäljning, säsongsvariationer, prissättning och kampanjer.

Hur mycket historiska data behövs?

Ju mer historiska data modellen har, desto mer tillförlitligt kan den identifiera mönster. För säsongsprognoser innebär det vanligtvis data för flera hela säsonger, men andra tillämpningar kan kräva en kortare eller längre historik.

Hur exakta kan prediktiva modeller vara?

Prediktiva modeller kan ge mycket bra resultat, men resultaten varierar från projekt till projekt. Allt beror på vilka data man har tillgång till, hur komplex prognosuppgiften är och hur stabila de underliggande förhållandena är.

Kan prediktiv analys integreras med befintliga system?

Ja. Som en del av våra tjänster inom prediktiv analys och prognoser integrerar vi prediktiva modeller och analyslösningar med ERP, CRM, BI, dataplattformar, IoT-system och annan affärsprogramvara.

Hur lång tid tar implementeringen?

Tidsramarna beror på omfattningen av tjänsterna inom prediktiv dataanalys. Ett mindre PoC kan ta några veckor, medan en produktionsklar lösning vanligtvis tar flera månader. Faktorer som påverkar den totala tidsåtgången är bland annat hur väl förberedda data är, modellens komplexitet, antalet integrationer och mängden anpassade funktioner som krävs.

Hur mycket kostar en lösning för prediktiv analys?

Ett mindre PoC kan kosta mellan 10 000 och 20 000 dollar. En skräddarsydd lösning som är klar för produktion kostar vanligtvis mellan 50 000 och 150 000 dollar. Hos vårt företag som utvecklar programvara för prediktiv analys kan vi ge en mer exakt kostnadsuppskattning så snart vi har fastställt användningsfallet, datatillgängligheten och lösningens förväntade omfattning.

Hur övervakas och uppdateras modellerna?

Efter lanseringen jämför vi modellens prognoser med de faktiska resultaten för att se om den fortfarande fungerar bra. Om träffsäkerheten börjar sjunka uppdaterar vi modellen med nyare data, testar den på nytt och släpper sedan ut den i drift igen.

Vilka samarbetsmodeller finns det?

Vårt konsultföretag inom prediktiv analys erbjuder tre huvudsakliga samarbetsmodeller: IT-personalförstärkning, ett dedikerat team eller projektgenomförande från start till mål.

Hur skyddas företagsdata?

Vi skyddar dina företagsdata genom kryptering, rollbaserad åtkomst, säker datalagring och kontrollerade systemanslutningar. Våra tekniker följer alltid säkra utvecklingsrutiner och testar lösningen för att upptäcka eventuella sårbarheter innan den släpps.

Visa mer Visa mindre

Boka gärna ett samtal och få alla svar du behöver.

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande

Skicka ett röstmeddelande till oss

Bifoga dokument

Ladda upp filen

Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt vår integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Avgifter för samtal, SMS och datatrafik kan tillkomma.

Du kan också skicka din förfrågan till oss

på contact@innowise.com

Vad händer härnäst?

När vi har tagit emot och behandlat din förfrågan återkommer vi till dig för att diskutera era projektbehov och underteckna ett sekretessavtal (NDA).

Efter att ha undersökt dina önskemål, behov och förväntningar kommer vårt team att ta fram ett projektförslag med arbetsomfattning, teamstorlek, tids- och kostnadsberäkningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och fastställa detaljerna.

Slutligen signerar vi avtalet och påbörjar arbetet med ert projekt omgående.