Mer data har blitt generert i løpet av de siste fem årene enn i hele menneskets historie tilsammen. Å kunne utnytte og lære av virksomhetens data for å ta bedre beslutninger, har derfor blitt et viktig konkurransefortrinn.
Alle selskaper, uansett størrelse, kan bruke moderne dataanalyse for å forstå dynamikken som driver deres virksomhet. I motsetning til dyp læring, som ofte krever gigabyte eller terabyte med data, kan dataanalyse-metoder benyttes på tvers av de fleste datastørrelser.
Hos Sannsyn tilbyr vi analyser på produksjonsnivå, men også mer utforskende dataanalyser.
Alle våre data science- og big data-prosjekter begynner med en fase med undersøkende dataanalyse («exploratory data analysis») hvor vi samarbeider med våre kunder for å identifisere trender, hypoteser og funksjoner rundt deres data. Vi er overbevist om at for å implementere en robust data-pipeline, må man ha en sterk kvalitativ og kvantitativ forståelse av dataene man jobber med.
Sannsyn bruker en rekke metodologier i denne fasen av et prosjekt, inkludert Bayesian-analyse, Frequentist Statistical Testing, Graphical Methods, Feature Extraction, og Unsupervised Learning for å bidra til å utvikle hypotese og identifisere trender i våre kunders data for å gi umiddelbar avkastning på investeringen og gi grunnlag for mer avanserte dataprosjekter, der vi jobber med dyp læring eller Reinforcement Learning.
Sannsyn har lang erfaring med dataanalyse og har jobbet med flere av Norges aller største bedrifter på dette området. Ta gjerne kontakt om dere trenger hjelp med dataanalyse og ønsker å høre mer om hvordan Sannsyn kan bidra.
Noen av våre datadrevne kunder
Vi tror kanskje du er interessert i
Derfor er det så viktig med en tydelig datastrategi
Mange bedrifter samler inn store mengder data, uten å ha en god plan for hva de vil gjøre med alle disse dataene.
Et nevralt nettverk er nesten som en menneskehjerne
Nevrale nettverk brukes blant annet til tekstanalyse og bilde- og talegjenkjenning
Ny innsikt og kunnskap med Data Science
Data Science er et enormt fagfelt, der man må mestre en rekke metoder, prosesser og tekniske systemer.
Hvordan lykkes med data mining? Her er de 7 stegene
Utfordringen er ikke lenger tilgang på data, men å skille relevant data fra støy.