خدمات استشارات علم البيانات
تساعد خدمات علم البيانات الشركات والمؤسسات التجارية على إجراء تجارب على بياناتها لاستخلاص رؤى وأفكار قيِّمة تعود بالنفع على أعمالهم التجارية. وتقدم ساينس سوفت استشارات احترافية في مجال علم البيانات، وذلك بالاستفادة من إمكانات تقنيات تعلُّم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلُّم العميق (Deep Learning)، لتلبي الاحتياجات الأكثر تعقيدًا لعملائنا.
تساعد خدمات علوم البيانات الشركات والمؤسسات على تحقيق أقصى استفادة من بياناتها للحصول على رؤى وأفكار لأعمالها. تقدم ساينس سوفت استشارات احترافية في مجال علوم البيانات بالاستفادة من تقنيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق لتلبية احتياجات عملائنا من التحليلات.
حالات الاستخدام التي تشملها خدماتنا في مجال علم البيانات
الذكاء التشغيلي
تحسين أداء العمليات بفضل الكشف عن الانحرافات والأنماط غير المرغوبة وتحليل أسبابها الجذرية والتنبؤ بالأداء وتوقعه.
تحسين إدارة سلاسل التوريد بفضل التنبؤات الموثوقة بحجم الطلب، وتقديم توصيات لتحسين المخزون، وتقييم المورِّدين والمخاطر.
جودة المنتجات
التحديد الاستباقي للانحرافات في عمليات الإنتاج والتي تؤثر في جودة المنتجات وتُعَطِّل عمليات الإنتاج.
الصيانة التنبؤية
مراقبة الآلات، وتحديد الأنماط التي تؤدي إلى الحالات السابقة للتعطل وحالات التعطل وتقديم التقارير بشأنها.
تحسين المسارات الديناميكية
تقديم توصيات قائمة على تعلُّم الآلة (ML) بشأن أفضل مسارات التسليم بناءً على تحليل بيانات صيانة المركبات، وبيانات نظام GPS في الوقت الفعلي، وبيانات حركة المرور، وبيانات صيانة الطرق، وبيانات الطقس، وغيرها من البيانات.
تخصيص تجربة العملاء
تحديد أنماط سلوك العملاء وتقسيم وتصنيف العملاء لبناء محركات التوصية وتصميم الخدمات المخصصة وغير ذلك.
انحسار العملاء
تحديد العملاء المُحتمل توقفهم عن استخدام الخدمات عن طريق التنبؤ القائم على سلوكيات العملاء.
تحسين عمليات المبيعات
التقييم المُتقدم للعملاء المحتملين وفرص المبيعات، وتقديم توصيات قيِّمة بشأن الخطوات التالية للمبيعات، والتنبيه بشأن الآراء والملاحظات السلبية للعملاء، وغيرها من الإجراءات.
إدارة المخاطر المالية
التنبؤ بأرباح المشروعات، وتقييم المخاطر المالية، وتقييم الجدارة الائتمانية للعملاء المحتملين.
تحسين علاج المرضى
تحديد المرضى المُعرضين للخطر، وتمكين العلاج الطبي المُخصص، والتنبؤ بالتطور المحتمل للأعراض، وغيرها من الإجراءات.
تحليل الصور
الحد من الأخطاء البشرية بفضل الفحص البصري الآلي، وتقنية التعرف على الوجوه وتمييز العواطف، وتصنيف الصور وعَدَّها.
قصص نجاحنا في مجال علم البيانات
9 نتيجة بحث لـ:
عملاؤنا يشاركونكم انطباعاتهم عن التعاون معنا
كنا راضين للغاية عن جودة وكفاءة عمل الفريق بالرغم من التحديات الناشئة. على سبيل المثال، استجاب خبراء ساينس سوفت على الفور للمتطلبات الجديدة للحل البرمجي والتي ظهرت في أثناء المشروع دون إعاقة تقدمه. في المستقبل، نخطط لتوسيع منطق التقارير ولوحات المعلومات لدينا وزيادة خيارات معالجة البيانات في حل قاعدة البيانات الخاص بنا، وبالتأكيد سنضع شركة ساينس سوفت في اعتبارنا شريكًا لنا في تلك المبادرة.
يعمل نظام الفوترة الذي أنشأه فريق ساينس سوفت على أتمتة دمج البيانات من مصادر متعددة وإصدار الفواتير وإضفاء الشفافية في عملية الفوترة. ولقد كلفنا ساينس سوفت بتقديم خدمات الدعم للحل، وبالتأكيد سنعتمد على الشركة نفسها مُورِّدًا لخدمات وحلول تقنية المعلومات في المستقبل.
إن ساينس سوفت شريكًا مثاليًا لتطوير البرمجيات الطبية، وإننا نوصي بها مورِّدًا جديرًا بالثقة. فهي شركة يتسم فريقها بالمصداقية والذكاء وسرعة الاستجابة، كما يحرص على التواصل الفعال ويتبنى نهجًا متعاونًا وودودًا في التعامل مع العملاء.
نوصي بالاستعانة بشركة ساينس سوفت لأي شركة تبحث عن شريك تقني لديه فريق مُبتكِر ويركز على إيجاد الحلول، ونحن نتطلع إلى التعاون معهم في مشروعاتنا المستقبلية.
قبل عامين، كلَّفنا شركة ساينس سوفت بمراجعة وترقية برمجياتنا المُطورة جُزئيًا والقائمة على الذكاء الاصطناعي لتتبع رماية الأطباق الطائرة.
ولإنجاز المشروع، دفعت ساينس سوفت بفريق التطوير الذي تألَّف من اثنين من مطوري ++C واثنين من علماء البيانات وخبير في تصميم واجهة المستخدم. وحدد الفريق الأخطاء الرئيسية التي كانت تعوق تشغيل الحل بكفاءة، كما نفذ شبكات عصبية تلافيفية عالية السرعة لإصلاحها. ونتيجة لذلك، تَمَكّن النظام من تتبع الأهداف الطائرة في بيئة خارجية حقيقية والكشف عن أداء الرامي من دون أي أخطاء.
نحن راضون تمامًا عن تعاوننا مع ساينس سوفت، وبخاصة عن الفريق الذي انتقوا أعضاءه بعناية بما يلائم احتياجات مشروعنا تمامًا.
سيمن لوكا، المدير التنفيذي، شركة Travision AS
نطاق خدماتنا في مجال علم البيانات
1
تحليل احتياجات الأعمال.
- تحديد الأهداف المطلوب تحقيقها للأعمال التجارية باستخدام إمكانات علم البيانات.
- تحديد المشكلات الموجودة في الحلول القائمة لعلم البيانات (إن وجدت).
- تحديد المُنجزات المطلوبة لحلول علم البيانات.
2
تجهيز البيانات.
- تحديد مصادر بيانات حلول علم البيانات.
- تجميع البيانات وتحويلها وتنظيفها.
3
تصميم وتطوير نماذج تعلُّم الآلة (ML).
- اختيار الأساليب والمنهجيات المُثلى لعلم البيانات.
- تحديد معايير تقييم النماذج المستقبلية لتعلُّم الآلة (ML).
- تطوير نماذج تعلُّم الآلة (ML)، وتدريبها، واختبارها، ونشرها.
4
تقييم وضبط نماذج تعلُّم الآلة (ML).
5
تقديم مُنجزات مشروعات علم البيانات بالصيغة المُتفق عليها.
- تقديم رؤى وأفكار علم البيانات الجاهزة للاستخدام التجاري في صيغة تقارير ولوحات متابعة.
- تطبيقات مُخصصة حسب الطلب قائمة على تعلُّم الآلة (ML) للاستخدام الذاتي (اختياري).
- دمج نماذج تعلُّم الآلة (ML) في التطبيقات الأخرى (اختياري).
6
تدريب المستخدمين والمسؤولين، وتقديم استشارات دعم حلول علم البيانات.
نماذج التعاون التي نقدمها
تنفيذ حلول علم البيانات
- سهولة الوصول إلى الخبرات والموارد اللازمة لتنفيذ حلول علم البيانات.
- إنشاء حلول سلسة لعلم البيانات مُصممة خِصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لأعمالكم التجارية.
استشارات تحديث حلول علم البيانات
- التوجيه الاستراتيجي والتكتيكي.
- التغلب على المشكلات الموجودة في حلول علم البيانات (البيانات الفاسدة أو البيانات المُشوَّهة، والتنبؤات غير الدقيقة، وغيرها من المشكلات).
دعم وترقية حلول علم البيانات باستمرار
- دعم وترقية حلول علم البيانات باستمرار لزيادة جودة الرؤى والأفكار المُستخلصة من بياناتكم.
- ضبط نماذج تعلُّم الآلة (ML) مع البيئات المتغيرة.
علم البيانات كخدمة (DSaaS)
- توفير استثماراتكم في الكفاءات الداخلية لتطوير حلول علم البيانات.
- الحصول على رؤى متقدمة لتحليلات البيانات باستخدام تقنيات علم البيانات، أو تعزيز الحلول القائمة لديكم بالفعل لعلم البيانات.
المنهجيات والتقنيات التي نستخدمها
للوصول إلى الرؤى القيِّمة التي تخفيها بياناتكم، نستخدم كلًا من المنهجيات الإحصائية مُثبتة الجدوى والخوارزميات المتقدمة لتعلُّم الآلة (Ml)، بما في ذلك التقنيات المعقدة مثل: الشبكات العصبية العميقة التي تحتوي على أكثر من 10 طبقات مخفية.
المنهجيات
المنهجيات الإحصائية
- الإحصاءات الوصفية.
- نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة (ARMA).
- نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة المتكاملة (ARIMA).
- استدلال بايزي (Bayesian Inference)، وغيرها من المنهجيات.
منهجيات الشبكات اللا عصبية لتعلُّم الآلة (Non-NN)
- خوارزميات التعلُّم الخاضع للإشراف، مثل: خوارزمية شجرة القرار، وخوارزمية الانحدار الخطي، وخوارزمية الانحدار اللوجستي، وخوارزمية الآلات ناقلات الدعم.
- خوارزميات التعلُّم غير الخاضع للإشراف، مثل: خوارزمية التجميع بالمتوسطات (K-means)، وخوارزمية التجميع الهرمي.
- منهجيات التعلُّم المُعزز، مثل: خوارزمية التعلم المعتمد على الجودة (Q-Learning)، وخوارزمية SARSA، وطريقة التعلم من الفارق الزمني.
الشبكات العصبية، بما في ذلك التعلم العميق
- الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة {بما في ذلك الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM) والشبكات المتكررة ذات البوابات (GRU)}
- شبكات التشفير التلقائي (Autoencoders)
- شبكات الخصومة التوليدية (GANs)
- شبكات Q العميقة (DQN)
- التعلم العميق لبايزي
التقنيات
خدماتنا في مجال علم البيانات
تقديم المشورة بشأن الحلول القائمة على تعلُّم الآلة (ML) وتطويرها، لمساعدة الشركات والمؤسسات على استخلاص الرؤى والأفكار المخفية في الكميات الضخمة من البيانات، وذلك لتمكين التنبؤات والتوقعات الدقيقة، وتحليل الأسباب الجذرية، والفحص البصري الآلي، وغيرها من إمكانات تعلُّم الآلة (ML).
تقديم خدمات استشارات وتنفيذ ودعم حلول البيانات الضخمة والبيانات الضخمة كخدمة، لمساعدة الشركات على تخزين البيانات الضخمة ومعالجتها في الوقت الفعلي، بالإضافة إلى استخلاص رؤى التحليلات المتقدمة من المجموعات الضخمة للبيانات.
خدمات تحليل الصور
تصميم وتطوير برمجيات مُخصصة حسب الطلب لتحليل الصور.
خدمات التنقيب في البيانات
الحصول على رؤى قيِّمة من مجموعات البيانات الضخمة غير المتجانسة والمتغيرة باستمرار دون الاستثمار في المواهب الداخلية في مجال التنقيب في البيانات.