Costo di processo
Ridurre gli sprechi in personale, routing e spesa per l'inferenza.
32%tipicoCompetenze
Sei modi in cui riduciamo i costi operativi.
Passi il cursore su un percorso per evidenziarlo. Clicchi per vedere come si concretizza il lavoro.
Frodi e perdite
Valutare gli eventi a rischio in linea con la transazione, con un costo assegnato a ogni errore.
0.79Ispezione visiva
Individuare i difetti sulla linea e chiudere il ciclo di revisione.
96,8%tipicoCopilot interni
Risposte sui suoi documenti, con citazioni che una persona può aprire.
0.94Scoring delle decisioni
Uno score con kill-switch, audit trail e un responsabile con nome e cognome.
74,5%tipicoDomanda e scorte
Ridurre eccesso di scorte, rotture di stock e straordinari con una previsione che i planner usano davvero.
2,7%Canvas di ingegneria
Cosa succede davvero dentro un progetto.
Sei fasi, nello stesso ordine, ogni volta. Scorra per vedere gli strumenti legati a ciascuna e cosa consegniamo alla sua chiusura.
01 · Dati
Il segnale c'è davvero?
Audit delle fonti, lineage, freschezza e volumi. Prima di scrivere un modello verifichiamo se il problema è apprendibile a partire da ciò che esiste.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
01
Dati
Audit delle fonti, lineage, freschezza e volumi. Prima di scrivere un modello verifichiamo se il problema è apprendibile a partire da ciò che esiste.
- righe
- 1.842.031
- fonti
- 6
- tasso di null
- 0,8%
Valori di esempio illustrativi
output dell'audit: memo di fattibilità + elenco delle lacune
02
Feature
Feature engineering con parità tra offline e online. Ogni feature ha un responsabile, una definizione e una garanzia di freschezza.
- feature
- 247
- drift di parità
- 0,00%
- freschezza
- 5 min
Valori di esempio illustrativi
consegna: feature registry + contratti
03
Modello
Prima la baseline, poi l'iterazione. Validazione rolling-origin, esperimenti tracciati e una metrica concordata con lei prima che inizi il training.
- esperimenti
- 184
- auc migliore
- 0,913
- tempo di training
- 03:42:18
Valori di esempio illustrativi
consegna: model card + log degli esperimenti
04
Inferenza
Serving dentro il suo budget di latenza e di costo. Artefatti versionati, rilascio blue/green e un rollback effettivamente testato.
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3.400
Valori di esempio illustrativi
consegna: endpoint in produzione + runbook
05
Monitoraggio
Drift, qualità dei dati e metriche di business sulla stessa dashboard. Alert collegati a un'azione, non solo a una soglia.
- drift psi
- 0,041
- uptime
- 99,95%
- alert / sett.
- 1,2
Valori di esempio illustrativi
consegna: dashboard + instradamento degli alert
06
Impatto sul business
Misurato rispetto alla metrica registrata in anticipo, con il disegno sperimentale fissato prima del lancio, così che il risultato abbia un significato.
- aumento kpi
- +18%
- delta costi
- -32%
- payback
- 4,1 mesi
Valori di esempio illustrativi
consegna: report d'impatto + prossime scommesse
01 · Dati
Il segnale c'è davvero?
Audit delle fonti, lineage, freschezza e volumi. Prima di scrivere un modello verifichiamo se il problema è apprendibile a partire da ciò che esiste.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
- righe
- 1.842.031
- fonti
- 6
- tasso di null
- 0,8%
Valori di esempio illustrativi
02 · Feature
Cosa può vedere il modello?
Feature engineering con parità tra offline e online. Ogni feature ha un responsabile, una definizione e una garanzia di freschezza.
- dbt
- Spark
- Feature store
- Great Expectations
- feature
- 247
- drift di parità
- 0,00%
- freschezza
- 5 min
Valori di esempio illustrativi
03 · Modello
Batte una baseline onesta?
Prima la baseline, poi l'iterazione. Validazione rolling-origin, esperimenti tracciati e una metrica concordata con lei prima che inizi il training.
- PyTorch
- LightGBM
- Optuna
- MLflow
- esperimenti
- 184
- auc migliore
- 0,913
- tempo di training
- 03:42:18
Valori di esempio illustrativi
04 · Inferenza
Risponde abbastanza in fretta, ogni volta?
Serving dentro il suo budget di latenza e di costo. Artefatti versionati, rilascio blue/green e un rollback effettivamente testato.
- FastAPI
- Docker
- Redis
- Kubernetes
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3.400
Valori di esempio illustrativi
05 · Monitoraggio
Come sapremo quando si rompe?
Drift, qualità dei dati e metriche di business sulla stessa dashboard. Alert collegati a un'azione, non solo a una soglia.
- Prometheus
- Grafana
- Test PSI / KS
- Sentry
- drift psi
- 0,041
- uptime
- 99,95%
- alert / sett.
- 1,2
Valori di esempio illustrativi
06 · Impatto sul business
Il numero concordato si è mosso?
Misurato rispetto alla metrica registrata in anticipo, con il disegno sperimentale fissato prima del lancio, così che il risultato abbia un significato.
- Framework A/B
- CUPED
- Metabase
- Modello dei costi
- aumento kpi
- +18%
- delta costi
- -32%
- payback
- 4,1 mesi
Valori di esempio illustrativi
Consegna
Su cosa può chiederci conto.
Non i risultati: quelli dipendono dai suoi dati. Questi sono gli impegni di lavoro presenti in ogni contratto.
- 01
Una demo funzionante ogni settimana
Non un report di stato. Qualcosa che gira, sui suoi dati, dalla seconda settimana in poi.
- 02
Il repository vive nella sua organizzazione dal primo giorno
Codice, pesi, runbook e cronologia sono suoi. Nulla viene trattenuto fino all'ultima fattura.
- 03
Accettazione della milestone prima della fattura
Ogni milestone ha criteri di accettazione scritti e concordati in anticipo. Lei approva, poi fatturiamo.
- 04
Monitoraggio e rollback consegnati prima del passaggio di consegne
Una dashboard sulla metrica che ha indicato, alert di drift e un rollback che può attivare senza di noi.
Definisca lo scope di uno di questi.
Il calcolatore parte dagli stessi template.