Proceskosten
Minder verspilling in personeelsinzet, routering en inference-kosten.
32%typischCapabilities
Zes manieren waarop we operationele kosten verlagen.
Beweeg over een pad om het uit te lichten. Klik om te zien hoe het werk landt.
Fraude en lekkage
Risicovolle events scoren binnen de transactie, met een prijs op elke misser.
0.79Visuele inspectie
Defecten aan de lijn vangen en de reviewloop sluiten.
96.8%typischInterne copilots
Antwoorden op basis van je documenten, met bronvermeldingen die iemand kan openen.
0.94Beslisscoring
Een score met een noodstop, een audittrail en een benoemde eigenaar.
74.5%typischVraag en voorraad
Minder overvoorraad, misgrijpen en overuren met een voorspelling die planners echt gebruiken.
2.7%Engineering canvas
Wat er echt gebeurt binnen een project.
Zes fasen, in deze volgorde, elke keer. Scroll erdoorheen om te zien welke tools bij elke fase horen en wat we opleveren als die afsluit.
01 · Data
Is het signaal er überhaupt?
Audit van bronnen, lineage, actualiteit en volume. Voordat we een model schrijven, beantwoorden we of het probleem met de bestaande data überhaupt leerbaar is.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
01
Data
Audit van bronnen, lineage, actualiteit en volume. Voordat we een model schrijven, beantwoorden we of het probleem met de bestaande data überhaupt leerbaar is.
- rijen
- 1.842.031
- bronnen
- 6
- null-ratio
- 0,8%
Illustratieve voorbeeldwaarden
resultaat audit: haalbaarheidsmemo + lijst met gaten
02
Features
Feature engineering met pariteit tussen offline en online. Elke feature heeft een eigenaar, een definitie en een gegarandeerde actualiteit.
- features
- 247
- pariteitsdrift
- 0,00%
- actualiteit
- 5 min
Illustratieve voorbeeldwaarden
overdracht: feature-register + contracten
03
Model
Eerst een baseline, dan itereren. Rolling-origin-validatie, gelogde experimenten, en een metric die vóór de training met jou is afgesproken.
- experimenten
- 184
- beste auc
- 0,913
- trainingstijd
- 03:42:18
Illustratieve voorbeeldwaarden
overdracht: model card + experimentlog
04
Inference
Serving binnen jouw latency- en kostenbudget. Geversioneerde artefacten, blue/green-uitrol, en een rollback die echt getest is.
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3.400
Illustratieve voorbeeldwaarden
overdracht: uitgerold endpoint + runbook
05
Monitoring
Drift, datakwaliteit en bedrijfsmetrics op hetzelfde dashboard. Alerts die naar een actie leiden, niet alleen naar een drempel.
- drift psi
- 0,041
- uptime
- 99,95%
- alerts / week
- 1,2
Illustratieve voorbeeldwaarden
overdracht: dashboards + alertroutering
06
Bedrijfsimpact
Gemeten tegen de vooraf vastgelegde metric, met een experimentopzet die vóór de livegang vastligt, zodat het resultaat iets betekent.
- kpi-stijging
- +18%
- kostenverschil
- -32%
- terugverdientijd
- 4,1 mnd
Illustratieve voorbeeldwaarden
overdracht: impactrapport + volgende inzetten
01 · Data
Is het signaal er überhaupt?
Audit van bronnen, lineage, actualiteit en volume. Voordat we een model schrijven, beantwoorden we of het probleem met de bestaande data überhaupt leerbaar is.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
- rijen
- 1.842.031
- bronnen
- 6
- null-ratio
- 0,8%
Illustratieve voorbeeldwaarden
02 · Features
Wat krijgt het model te zien?
Feature engineering met pariteit tussen offline en online. Elke feature heeft een eigenaar, een definitie en een gegarandeerde actualiteit.
- dbt
- Spark
- Feature store
- Great Expectations
- features
- 247
- pariteitsdrift
- 0,00%
- actualiteit
- 5 min
Illustratieve voorbeeldwaarden
03 · Model
Verslaat het de eerlijke baseline?
Eerst een baseline, dan itereren. Rolling-origin-validatie, gelogde experimenten, en een metric die vóór de training met jou is afgesproken.
- PyTorch
- LightGBM
- Optuna
- MLflow
- experimenten
- 184
- beste auc
- 0,913
- trainingstijd
- 03:42:18
Illustratieve voorbeeldwaarden
04 · Inference
Antwoordt het snel genoeg, elke keer?
Serving binnen jouw latency- en kostenbudget. Geversioneerde artefacten, blue/green-uitrol, en een rollback die echt getest is.
- FastAPI
- Docker
- Redis
- Kubernetes
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3.400
Illustratieve voorbeeldwaarden
05 · Monitoring
Hoe weten we wanneer het stukgaat?
Drift, datakwaliteit en bedrijfsmetrics op hetzelfde dashboard. Alerts die naar een actie leiden, niet alleen naar een drempel.
- Prometheus
- Grafana
- PSI / KS tests
- Sentry
- drift psi
- 0,041
- uptime
- 99,95%
- alerts / week
- 1,2
Illustratieve voorbeeldwaarden
06 · Bedrijfsimpact
Is het afgesproken cijfer bewogen?
Gemeten tegen de vooraf vastgelegde metric, met een experimentopzet die vóór de livegang vastligt, zodat het resultaat iets betekent.
- A/B-framework
- CUPED
- Metabase
- Kostenmodel
- kpi-stijging
- +18%
- kostenverschil
- -32%
- terugverdientijd
- 4,1 mnd
Illustratieve voorbeeldwaarden
Oplevering
Waar je ons aan kunt houden.
Geen resultaten — die hangen af van je data. Dit zijn de werkafspraken die in elk contract staan.
- 01
Elke week een werkende demo
Geen statusrapport. Iets dat draait, op jouw data, vanaf de tweede week.
- 02
De repository staat vanaf dag één in jouw organisatie
Jij bezit de code, de weights, de runbooks en de historie. Niets wordt achtergehouden tot de laatste factuur.
- 03
Acceptatie per mijlpaal vóór facturatie
Elke mijlpaal heeft schriftelijke acceptatiecriteria die vooraf zijn afgesproken. Jij tekent af, daarna factureren we.
- 04
Monitoring en rollback worden vóór de overdracht opgeleverd
Een dashboard op de metric die jij hebt gekozen, drift-alerts, en een rollback die je zonder ons kunt uitvoeren.
Baken er één van af.
De calculator begint met dezelfde templates.