Sales forecasting
ML model na 24 měsících historických dat predikuje obrat na 90 dní s přesností 85–92 %. Pro plánování zásob a cash flow.
Zpět na služby
AI analytika
Datové pipeline, ML modely a real-time dashboardy, které dávají smysl byznysu. Predikce, které vedou k akci, vlastníte výsledky i modely.
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
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. Data audit (1–2 týdny)
Mapování zdrojů (ERP, CRM, e-shop, IoT), kvalita dat, governance, compliance review.
2. Pipeline & dashboard (4–6 týdnů)
Datová vrstva (ETL/ELT), datový model, MVP dashboardy s reálnými daty.
3. ML modely (4–10 týdnů)
Feature engineering, baseline modely, hyperparameter tuning, validation, deployment.
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?
Naši experti vám pomohou implementovat správné řešení pro vaši organizaci.
Kontaktujte nás