Zpět na služby
IAMMFASASE

AI analytika

Každý požadavek na přístup ověřen, každá relace autentizována. Žádná implicitní důvěra.

Proměňte surová data v akční inteligenci s ML pipeline na míru, real-time dashboardy a prediktivní analytikou. Každý požadavek na přístup ověřen, každá relace autentizována — zero trust ve výchozím nastavení.

Dashboardy na míru

Real-time vizualizace klíčových metrik, navržená pro technické týmy i exekutivní stakeholdery.

Prediktivní modely

ML-powered predikce pomáhající předvídat trendy, předcházet problémům a optimalizovat operace.

Datové pipeline

Spolehlivé, škálovatelné ETL/ELT pipeline, které sbírají, transformují a doručují data tam, kde jsou potřeba.

AI analytika přemění surová data ze ERP, CRM a IoT senzorů na predikce, které vedou k akci. Stavíme datové pipeline, ML modely a real-time dashboardy, které dávají smysl byznysu — ne jen datovým vědcům. Vlastníte výsledky i modely, žádný vendor lock-in.

Co dostanete

  • End-to-end pipeline: ingest → transform → model → dashboard
  • Real-time dashboardy v Grafana/Metabase/Power BI dle vaší preference
  • Prediktivní modely s explainability vrstvou (SHAP, LIME)
  • Self-service analytika pro byznys uživatele bez SQL znalostí
  • Automatické alerty při anomáliích nebo prekročení prahů
  • Governance vrstva — kdo viděl jaká data, audit log, role-based access

AI analytika v praxi

Sales forecasting

ML model na 24 měsících historických dat predikuje obrat na 90 dní s přesností 85–92 %. Pro plánování zásob a cash flow.

Churn prediction

Model identifikuje zákazníky se 70%+ pravděpodobností odchodu 30–60 dní před tím, než odejdou. Cílený retention program.

Demand forecasting

Pro retail a výrobu — predikce poptávky per SKU per pobočka. Snížení out-of-stock o 30 %, snížení nadzásob o 20 %.

Anomaly detection

Real-time detekce podvodů v platbách, anomálií ve výrobních linkách, neobvyklého chování uživatelů.

Postup

  1. 1. Data audit (1–2 týdny)

    Mapování zdrojů (ERP, CRM, e-shop, IoT), kvalita dat, governance, compliance review.

  2. 2. Pipeline & dashboard (4–6 týdnů)

    Datová vrstva (ETL/ELT), datový model, MVP dashboardy s reálnými daty.

  3. 3. ML modely (4–10 týdnů)

    Feature engineering, baseline modely, hyperparameter tuning, validation, deployment.

  4. 4. Provoz

    Monitoring přesnosti, retraining (měsíčně/kvartálně), evoluce modelu dle nových dat.

Časté otázky k AI analytice

Kolik dat potřebujeme?

Minimum 6–12 měsíců historie pro forecasting, 12–24 měsíců pro churn modely. Pro klasifikaci stačí 1 000+ označených příkladů per třída.

Co když máme data v různých systémech?

Standardní situace. Stavíme datovou vrstvu (často Postgres, ClickHouse nebo cloud lakehouse), která sjednotí zdroje. Plus governance a single source of truth.

Můžeme používat naše BI nástroje?

Ano. Power BI, Tableau, Looker, Metabase, Grafana — pracujeme se vším. Modely vystavujeme přes API, takže si je do dashboardu nakliknete sami.

Kolik stojí prediktivní model?

Jednoduchá klasifikace 200 000 – 500 000 Kč. Komplexní forecasting nebo recommendation engine 600 000 – 2 mil. Kč včetně produkčního nasazení.

Co s GDPR?

Při práci s osobními údaji navrhujeme pseudonymizaci, minimalizaci dat, retention policy a evidenci zpracování. Modely netrénujeme na osobně identifikovatelných polích, kde to není nutné.

Připraveni začít s AI analytika?

Naši experti vám pomohou implementovat správné řešení pro vaši organizaci.

Kontaktujte nás