Consulting-NO

Gjør deg kjent med din forretningsinformasjon

Enten du leter etter hjelp med en første implementering eller en mer moden distribusjon, kan vi hjelpe deg med å fornuftige din forretningsinformasjon. Vårt team av eksperter har 15+ års erfaring i alle aspekter av dataanalyse u2014, inkludert dataarkitektur og lagring u2014, slik at vi kan veilede deg gjennom prosessen for å skape en end-to-end-løsning.

Weu2019ll vurderer bedriftens krav ved å bestemme hvordan ulike grupper genererer rapporter og konsumerer informasjon.

Weu2019ll lage en prosjektplan og veikart for å lede initiativet ditt.

Vi har lang erfaring med å jobbe med bransjeledende applikasjoner, så vi kan fullt ut håndtere programvareoverføring og oppgraderinger for å holde miljøet ditt

For å utnytte nyttig forretningsinformasjon fra dataene dine må du måle planlagte og uplanlagte kundehandlinger. Weu2019ll hjelper deg med å identifisere viktige beregninger som kan oversette til kostnadsbesparelser og bidra til å generere kvantifiserbar avkastning på dine investeringer.

Weu2019ll hjelper deg med å strømlinjeforme analyseprosessen, slik at du kan oppdage effektivitet i bedriften din og finne meningsfulle mønstre i dataene dine u2014 og forbedre forretningsresultater og resultater.

Full stack Business Intelligence

Full stack Business Intelligence

Business Intelligence (BI) består av sett av strategier, prosesser, applikasjoner, data, teknologier og tekniske arkitekturer som brukes av bedrifter for å støtte innsamling, dataanalyse, presentasjon og formidling av forretningsinformasjon. BI-teknologi gir historiske, nåværende og prediktive syn på virksomheten. Fellesfunksjoner for business intelligence-teknologier inkluderer rapportering, online analytisk behandling, analyse, datautvinning, prosessutvinning, kompleks hendelsebehandling, forretningsresultatstyring, benchmarking, tekstutvinning, predictive analytics og prescriptive analytics. BI-teknologi kan håndtere store mengder strukturert og noen ganger ustrukturerte data for å identifisere, utvikle og ellers skape nye strategiske forretningsmuligheter. De tar sikte på å tillate enkel tolkning av disse store dataene. Å identifisere nye muligheter og implementere en effektiv strategi basert på innsikt, kan gi bedrifter en konkurransedyktig markedsfordel og langsiktig stabilitet.

Data Science

Data Science

Wikipedia definerer Data Vitenskap som følger: Datavitenskap (Data Science), også kjent som datadrevet vitenskap, er et tverrfaglig felt om vitenskapelige metoder, prosesser og systemer for å trekke ut kunnskap eller innsikt fra data i ulike former, enten strukturert eller ustrukturert, lik datautvinning. Datavitenskap er et «konsept for å forene statistikk, dataanalyse og tilhørende metoder» for å «forstå og analysere faktiske fenomener» med data. [3] Den benytter teknikker og teorier hentet fra mange felt innenfor de brede områdene matematikk, statistikk, informasjonsvitenskap og datavitenskap, spesielt fra underdomenene maskininnlæring, klassifisering, klyngeanalyse, datautvinning, databaser og visualisering. ELA AS tilbyr full stakk Buinsess Intelligence og Big Data-løsning på tvers av bransjer og domener hvor vi har mer enn et tiår med erfaring. Noen sier at vi også har magiske krefter. Vi lar deg bestemme det selv!

Data & Mathematical Modelling

Data & Mathematical Modelling

En matematisk modell er en beskrivelse av et system som bruker matematiske begreper og språk. Prosessen med å utvikle en matematisk modell kalles matematisk modellering. Matematiske modeller brukes i naturvitenskapen (som fysikk, biologi, jordfag, meteorologi) og ingeniørfag (som datavitenskap, kunstig intelligens), samt i samfunnsfagene (som økonomi, psykologi, sosiologi, politisk vitenskap). Fysikere, ingeniører, statistikere, operasjonsforskningsanalytikere og økonomer bruker matematiske modeller mest omfattende [kreves nødvendig]. En modell kan bidra til å forklare et system og å studere effekten av ulike komponenter, og å gjøre forutsigelser om atferd.

Data Visualization

Data Visualization

Datavisualisering eller datavisualisering er sett av mange disipliner som en moderne ekvivalent av visuell kommunikasjon. Det innebærer opprettelse og undersøkelse av den visuelle representasjonen av data, som betyr «informasjon som er blitt abstrahert i noen skjematisk form, inkludert attributter eller variabler for informasjonsenhetene». [1] Et primært mål for datavisualisering er å formidle informasjon tydelig og effektivt via statistisk grafikk, grafikk og informasjonsgrafikk. Numeriske data kan bli kodet ved å bruke prikker, linjer eller streker for visuelt å kommunisere en kvantitativ melding. [2] Effektiv visualisering hjelper brukerne til å analysere og begrunne om data og bevis. Det gjør komplekse data mer tilgjengelige, forståelige og brukbare. Brukere kan ha spesielle analytiske oppgaver, for eksempel å lage sammenligninger eller forståelse av årsakssammenheng, og grafikkets designprinsipp (dvs. å vise sammenligninger eller vise årsaksforhold) følger oppgaven. Tabeller brukes vanligvis der brukere skal slå opp en bestemt måling, mens diagrammer av ulike typer brukes til å vise mønstre eller relasjoner i dataene for en eller flere variabler.