Custo de processo
Cortar desperdício em pessoal, rotas e custos de inferência.
32%típicoCapacidades
Seis formas de reduzirmos custos operacionais.
Passe o cursor sobre um percurso para o destacar. Clique para ver como o trabalho se concretiza.
Fraude e perdas
Pontuar eventos de risco em linha com a transação, com um custo associado a cada falha.
0.79Inspeção visual
Detetar defeitos na linha e fechar o ciclo de revisão.
96.8%típicoCopilotos internos
Respostas sobre os seus documentos, com citações que uma pessoa pode abrir.
0.94Scoring de decisões
Uma pontuação com kill-switch, trilho de auditoria e um responsável identificado.
74.5%típicoProcura e inventário
Reduzir excesso de stock, roturas e horas extraordinárias com uma previsão que os planeadores usam de facto.
2.7%Mapa de engenharia
O que acontece realmente dentro de um projeto.
Seis etapas, por ordem, sempre. Percorra-as para ver as ferramentas associadas a cada uma e o que entregamos quando fecha.
01 · Dados
Temos sequer o sinal?
Auditoria das fontes, linhagem, atualidade e volume. Respondemos se o problema é sequer aprendível a partir do que existe antes de escrever um modelo.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
01
Dados
Auditoria das fontes, linhagem, atualidade e volume. Respondemos se o problema é sequer aprendível a partir do que existe antes de escrever um modelo.
- linhas
- 1,842,031
- fontes
- 6
- taxa de nulos
- 0.8%
Valores de exemplo ilustrativos
resultado da auditoria: memorando de viabilidade + lista de lacunas
02
Features
Feature engineering com paridade offline e online. Cada feature tem um responsável, uma definição e uma garantia de atualidade.
- features
- 247
- drift de paridade
- 0.00%
- atualidade
- 5 min
Valores de exemplo ilustrativos
entrega: registo de features + contratos
03
Modelo
Primeiro a baseline, depois iterar. Validação rolling-origin, experiências registadas e uma métrica acordada consigo antes de o treino começar.
- experiências
- 184
- melhor auc
- 0.913
- tempo de treino
- 03:42:18
Valores de exemplo ilustrativos
entrega: model card + registo de experiências
04
Inferência
Serving dentro do seu orçamento de latência e de custo. Artefactos versionados, rollout blue/green e um rollback que foi realmente testado.
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3,400
Valores de exemplo ilustrativos
entrega: endpoint em produção + runbook
05
Monitorização
Drift, qualidade dos dados e métricas de negócio no mesmo dashboard. Alertas associados a uma ação, não apenas a um limiar.
- drift psi
- 0.041
- uptime
- 99.95%
- alertas / sem.
- 1.2
Valores de exemplo ilustrativos
entrega: dashboards + encaminhamento de alertas
06
Impacto no negócio
Medido face à métrica pré-registada, com o desenho da experiência fixado antes do lançamento para que o resultado signifique alguma coisa.
- aumento do kpi
- +18%
- variação de custo
- -32%
- payback
- 4.1 meses
Valores de exemplo ilustrativos
entrega: relatório de impacto + próximas apostas
01 · Dados
Temos sequer o sinal?
Auditoria das fontes, linhagem, atualidade e volume. Respondemos se o problema é sequer aprendível a partir do que existe antes de escrever um modelo.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
- linhas
- 1,842,031
- fontes
- 6
- taxa de nulos
- 0.8%
Valores de exemplo ilustrativos
02 · Features
O que é que o modelo pode ver?
Feature engineering com paridade offline e online. Cada feature tem um responsável, uma definição e uma garantia de atualidade.
- dbt
- Spark
- Feature store
- Great Expectations
- features
- 247
- drift de paridade
- 0.00%
- atualidade
- 5 min
Valores de exemplo ilustrativos
03 · Modelo
Bate a baseline honesta?
Primeiro a baseline, depois iterar. Validação rolling-origin, experiências registadas e uma métrica acordada consigo antes de o treino começar.
- PyTorch
- LightGBM
- Optuna
- MLflow
- experiências
- 184
- melhor auc
- 0.913
- tempo de treino
- 03:42:18
Valores de exemplo ilustrativos
04 · Inferência
Consegue responder depressa o suficiente, sempre?
Serving dentro do seu orçamento de latência e de custo. Artefactos versionados, rollout blue/green e um rollback que foi realmente testado.
- FastAPI
- Docker
- Redis
- Kubernetes
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3,400
Valores de exemplo ilustrativos
05 · Monitorização
Como vamos saber quando se avaria?
Drift, qualidade dos dados e métricas de negócio no mesmo dashboard. Alertas associados a uma ação, não apenas a um limiar.
- Prometheus
- Grafana
- Testes PSI / KS
- Sentry
- drift psi
- 0.041
- uptime
- 99.95%
- alertas / sem.
- 1.2
Valores de exemplo ilustrativos
06 · Impacto no negócio
O número que acordámos mexeu?
Medido face à métrica pré-registada, com o desenho da experiência fixado antes do lançamento para que o resultado signifique alguma coisa.
- Framework de A/B
- CUPED
- Metabase
- Modelo de custos
- aumento do kpi
- +18%
- variação de custo
- -32%
- payback
- 4.1 meses
Valores de exemplo ilustrativos
Entrega
O que nos pode exigir.
Não são resultados — esses dependem dos seus dados. São os compromissos de trabalho que constam de cada contrato.
- 01
Uma demo funcional todas as semanas
Não é um relatório de estado. É algo que funciona, com os seus dados, a partir da segunda semana.
- 02
O repositório vive na sua organização desde o primeiro dia
O código, os pesos, os runbooks e o histórico são seus. Nada fica retido até à última fatura.
- 03
Aceitação de cada marco antes da faturação
Cada marco tem critérios de aceitação escritos e acordados à partida. Aprova, e só depois faturamos.
- 04
Monitorização e rollback entregues antes da passagem
Um dashboard sobre a métrica que definiu, alertas de drift e um rollback que pode acionar sem nós.
Delimite um destes.
A calculadora parte dos mesmos modelos.