נתונים ומודלים
אסטרטגיית נתונים
רוב היוזמות שנתקעו נתקעו על הנתונים: הם אינם נגישים, איכותם אינה ידועה, או שאיש אינו מאשר את השימוש בהם. אנחנו קובעים מה באמת יש לכם ומה חייב להתקיים כדי שהיישומים שאתם רוצים יהפכו לאפשריים.
האתגר העסקי
המוכנות מונחת ואז מתגלה
מפות דרכים נבנות על ההנחה שהנתונים קיימים, נגישים ומספיק טובים. ההנחה הזו נבחנת לראשונה במהלך המימוש, שהוא הרגע היקר ביותר האפשרי. הממצאים הנפוצים חוזרים: אין בעלים ברור, איכות שאיש לא מדד, גישה שדורשת החלטה שאיש אינו רוצה לקבל, ואין בסיס חוקי מבוסס לשימוש המיועד.
מה אנחנו עושים
העריכו מוכנות לכל יישום, לא באופן כללי
מוכנות נתונים משמעותית רק ביחס למטרה, ולכן אנחנו מעריכים אותה מול היישומים הספציפיים שאתם שוקלים. לכל אחד אנחנו קובעים היכן הנתונים נמצאים, מי הבעלים, באיזה מצב הם, מה הגישה דורשת, והאם השימוש המיועד חוקי. במקום שהידע אינו מובנה, אנחנו מתכננים את ארכיטקטורת האחזור והידע שהופכת אותו לשמיש. התוצר מפריד בין מה שזמין עכשיו לבין מה שדורש קודם עבודה, כשהעבודה הזו מסודרת.
אסטרטגיית נתונים
יכולות
-
מוכנות נתונים
-
ארכיטקטורת ידע ארגונית
-
ממשל נתונים
-
אסטרטגיית חיפוש וקטורי
-
אסטרטגיית איכות נתונים
-
אסטרטגיית ניהול ידע
מקרי שימוש נפוצים
מקרי שימוש נפוצים
- בחינה אם הנתונים תומכים במפת דרכים לפני שמתחייבים אליה.
- קביעת בעלות ורף איכות לנתונים שהיוזמה הראשונה תלויה בהם.
- תכנון ארכיטקטורת הידע מאחורי עוזר ארגוני.
- בירור מדוע יוזמה מבטיחה נתקעה בשלב הגישה לנתונים.
איך אנחנו מספקים
איך אנחנו מספקים
-
מיפוי
קביעה אילו נתונים קיימים, מי הבעלים שלהם ובאיזה מצב הם באמת.
-
צינור נתונים
בניית הקליטה, ההמרה ובדיקות האיכות שהמודלים תלויים בהן.
-
השוואה
השוואת גישות על הנתונים שלכם ולא על טבלת דירוג ציבורית.
-
הגשה
פריסה מאחורי ממשק יציב עם ניהול גרסאות, ניטור ומסלול חזרה.
טכנולוגיה
טכנולוגיה
- Python
- dbt
- Apache Airflow
- Snowflake
- Databricks
- PostgreSQL
- pgvector
- PyTorch
- Hugging Face
אבטחה וממשל
אבטחה וממשל
מוצא הנתונים נרשם מקצה לקצה, כך שתמיד ניתן לענות מהיכן הגיע ערך ואיזו גרסת מודל הפיקה תוצאה מסוימת. נתונים אישיים ממוזערים, מסווגים ונשמרים לפי מדיניות מפורשת ולא כברירת מחדל. מערכי האימון וההערכה מנוהלים בגרסאות יחד עם הקוד שמשתמש בהם.
מודלי שיתוף פעולה
מודלי שיתוף פעולה
פרויקט
אנחנו לוקחים אחריות לתכנן ולספק פתרון מוגדר.
צוות ייעודי
קיבולת הנדסית ייעודית לטווח ארוך שנבנית סביב הטכנולוגיה ומודל האספקה שלכם.
שירות מנוהל
אנחנו מפעילים, מנטרים ומשפרים באופן מתמשך מערכות בייצור.
למה TeamExtension.ai
מוערך מול אספקה, לא באופן מופשט
אסטרטגיית נתונים שנעשית בבידוד מפיקה מודל בגרות. כשהיא מוערכת מול יישומים ספציפיים בידי אנשים שבונים את המערכות, היא מפיקה סדר שאפשר לפעול לפיו, ואמירה כנה אילו שאיפות אינן בהישג יד כרגע. החצי השני הוא זה שחוסך כסף.
לקוחות נבחרים
שאלות נפוצות
שאלות נפוצות
האם אנחנו צריכים מחסן נתונים קודם?
כמה טובה צריכה להיות איכות הנתונים?
מה לגבי נתונים אישיים?
כמה זמן נמשכת הערכה?
יכולות קשורות
יכולות קשורות
תשתית בינה מלאכותית ו-LLMOps
ארכיטקטורה
תכננו את ארכיטקטורת הייחוס שהמערכות שלכם חולקות: מודלים, אחזור, תזמור, נתונים ובקרות.
מידע נוסףאסטרטגיה ושינוי עם בינה מלאכותית
הערכת הזדמנויות
נתחו את תהליכי העסק וזהו היכן בינה מלאכותית יוצרת ערך כספי או תפעולי מדיד.
מידע נוסףממשל, סיכון וציות
ממשל
בססו את המדיניות, הבקרות והאחריות הנדרשות כדי להטמיע בינה מלאכותית בבטחה בקנה מידה ארגוני.
מידע נוסףבואו נדבר על יוזמת הבינה המלאכותית שלכם
הפכו את הידע הארגוני לשמיש עבור בינה מלאכותית: מוכנות, בעלות, איכות וארכיטקטורת אחזור.