Data engineering and data lakefor بانک، فینتک و صرافی
پیشنیازی که همه از آن رد میشوند
What it solves in this industry
- الزامات انطباق با رشد محصول همگام نیست و در ممیزی مسئله میسازد.
- تشخیص تقلب به قواعد ثابتی متکی است که سریع دور زده میشوند.
- سرعت انتشار محصول با بررسیهای امنیتی دستی کند شده است.
The problem it solves
بیشتر پروژههای هوش مصنوعی نه بهخاطر مدل، که بهخاطر دادهٔ پراکنده و ناسازگار شکست میخورند. این سرویس خط لولهٔ جمعآوری، پاکسازی و ذخیرهسازی داده را میسازد تا بقیهٔ پروژهها روی آن سوار شوند.
Capabilities
What it actually does
- خط لولهٔ جمعآوری از سامانههای پراکنده
- پاکسازی، یکسانسازی و کنترل کیفیت داده
- دیتالیک با کنترل دسترسی و تاریخچه
- مستندسازی مبدأ و معنی هر فیلد
- پایش سلامت خط لوله با هشدار خطا
How it works
The delivery path
Step 1: جلسهٔ شناخت
یک ساعت با کسی که امروز این کار را دستی انجام میدهد مینشینیم. خروجی این جلسه، فهرست حالتهایی است که سیستم باید پوشش بدهد.
Step 2: نمونهٔ اولیه روی دادهٔ خودتان
با دادهٔ واقعی شما یک نسخهٔ محدود میسازیم. اگر کیفیت قابل قبول نبود، همینجا متوقف میشویم و هزینهٔ استقرار پرداخت نمیکنید.
Step 3: اتصال به سیستمهای فعلی
خروجی باید به همانجایی برود که تیم شما هر روز نگاه میکند — CRM، تلفن، انبار یا اکسل. اتصال بخشی از پروژه است، نه فاز بعدی.
Step 4: استقرار، آموزش و پایش
دو هفته کنار تیم میمانیم، خطاها را جمع میکنیم و مدل را تنظیم میکنیم. بعد از آن، گزارش ماهانهٔ کیفیت خروجی ادامه دارد.
FAQ