Chytře na rizika  

Analýza velkého množství dat

S nástupem moderních technologií a s postupným snižováním cen za datová úložiště je stále snazší generovat a archivovat velké množství digitálních dat. Jak ale z ukládaných dat generovat tu největší přidanou hodnotu pro Vaši společnost?

Společnost Advanced Risk Management, s.r.o., si Vám dovoluje nabídnout poradenství v oblasti zpracování velkého objemu dat (tento pojem lze například definovat jako množství dat, které již nelze bezproblémově zpracovat v nástrojích jako MS Excel).

S využitím vlastních softwarových řešení nebo komerčních nástrojů a s využitím matematické statistiky, pokročilých matematických metod a vlastního expertního úsudku nabízí ARM své služby zejména v oblasti:

Nabízíme zejména tyto služby

Navržení systému sběru dat

Způsob sběru dat ve velké míře ovlivňuje následnou vypovídací hodnotu informací z nich získaných. Proto je třeba této oblasti věnovat zvýšenou pozornost a sbírat data tak, aby byla použitelná pro další analýzy.

ARM v této souvislosti nabízí své služby v oblasti:

  • Vytvoření metodiky pro sběr, zpracování a vyhodnocování dat.
  • Navržení struktury sbíraných dat.
  • Vytvoření procesu sběru dat.
  • Validace metodiky sběru dat a kontrola nastavení procesu sběru dat a struktury dat.

Revize existujícího systému práce s daty

Oblast digitálních dat se rychle rozvíjí. A postupy, které platily nedávno, dnes už platit nemusí. Stejně tak se vyvíjí i technologie, která umožňuje s daty pracovat. Proto je třeba aktualizovat i postupy práce s daty a jejich vyhodnocování. 

ARM v této souvislosti nabízí své služby v oblasti:

  • Posouzení metodiky pro sběr, zpracování a vyhodnocování dat.
  • Posouzení kvality dat provedením logických, typových a obsahových kontrol podle vlastního know-how a/nebo podle požadavků klienta.

Analýza průmyslových dat

Optimalizační modely:

  • Logistické sítě
  • Rozmístění a množství skladovaného zboží
  • Přeprava zboží/materiálu mezi sklady nebo k zákazníkům
  • Zapojení pracovníků do jednotlivých fází výrobního procesu
  • Zefektivnění výroby
Data mining:
  • Identifikace strojů/komponent, které nepracují dostatečně efektivně
  • Nalezení procesů, jejichž zlepšení přinese firmě přidanou hodnotu
  • Nalezení zpeněžitelných hodnot a využitelných souvislostí v datech
Predikční modely:
  • Předpověď budoucího chování zákazníků (objem poptávek, počet klientů aj.)
  • Plánování výroby se zohledněním budoucího vývoje faktorů ovlivňujících výrobu
  • Finanční plánování na základě očekávaného vývoje tržních faktorů