Dataslab поєднує обидва напрямки, і це свідома позиція. Ми розробляємо власну лінійку AI-продуктів — AI Platform, Knowledge Base, Meeting Notes, CallClarity AI, Gathering System. Паралельно надаємо послуги Data Engineering та AI Adoption для корпоративних клієнтів. Ці два напрямки підсилюють один одного: продукти народжуються з реального досвіду сервісних проєктів, а сервісна команда впроваджує продукти, які сама розробила і добре знає.
Ми розглядаємо розвиток команди як операційну необхідність, виділяючи близько 20% часу співробітників на навчання та сертифікацію. Наш підхід включає системне вивчення нових технологій і фреймворків, постійне професійне навчання, внутрішні тренінги та підтримку актуальних сертифікацій у ключових технологічних напрямах. У сфері корпоративних даних, генеративного AI та LLM-екосистеми інструменти й підходи змінюються дуже швидко, тому безперервне навчання є передумовою для якісної розробки, впровадження та підтримки сучасних рішень.
Технічний напрям Dataslab розвиває команда з досвідом у Data Engineering, AI/ML, архітектурі корпоративних платформ даних та впровадженні рішень у production-середовище.
Напрям AI/ML очолює технічний керівник із науковим ступенем PhD in Mathematical Analysis. Це дає Dataslab сильну експертизу не лише в розробці AI-рішень, а й у коректному виборі моделей, оцінці якості результатів, роботі з обмеженнями алгоритмів і підготовці рішень до практичного використання в бізнес-процесах.
Команда працює зі складними Data Engineering проєктами, забезпечуючи повний цикл роботи з корпоративними даними: від збору й обробки даних до інтеграції, масштабування, безпеки та подальшої підтримки.
Dataslab насамперед виступає як вендор і розробник власних програмних продуктів для роботи з корпоративними даними, аналітикою та AI/ML-сценаріями. На відміну від класичного системного інтегратора, компанія не лише впроваджує готові рішення, а створює та розвиває власні продукти, добре розуміючи їхню бізнес-задачу, архітектуру й логіку подальшого розвитку.
Водночас завдяки експертизі в інфраструктурі, IT-безпеці та інтеграційних процесах Dataslab може ефективно впроваджувати як власні, так і продукти інших вендорів в бізнес-процеси замовника. Це дозволяє створювати рішення, адаптовані для IT-ландшафта компанії та можуть масштабуватися разом із бізнесом.
Ми використовуємо структурований п'ятикроковий підхід:
-
Розуміння процесів — фаза бізнес-аналіза. занурення в бізнес-контекст клієнта, виявлення реальних потреб
-
Проектування архітектури — розробка технічного рішення з урахуванням наявної інфраструктури, масштабованості, ІТ-безпеки, та інших вимог.
-
Розробка та впровадження — реалізація рішення з регулярними демонстраціями результатів
-
Технічний моніторинг (baby sitting) — контроль роботи системи після запуску, виявлення відхилень, навчання персоналу замовника.
-
Підтримка — постійний супровід і розвиток рішення
Ключовий принцип: команда супроводжує рішення після впровадження, забезпечуючи стабільність і розвиваючи функціональність згідно нових потреб бізнесу.
Dataslab насамперед працює із середнім і корпоративним бізнесом, який накопичує певний обсяг даних, і потребує технологій для їх ефективного використання. Часто це компанії з кількома джерелами даних, аналітичними потребами та запитом на впровадження data- або AI-рішень. Водночас, окремі продукти Dataslab, наприклад Meeting Notes, Gathering System або Knowledge Base, можуть надаватись у вигляді SaaS або DaaS, та бути корисними для невеликих команд.
Dataslab має практичний досвід у галузях, де бізнес потребує стабільної IT-інфраструктури, потребує впровадження аналітичних та AI/ML-рішень, має суттєві вимоги до кібербезпеки та безперервності цифрових сервісів.
Експертиза команди охоплює фінансовий сектор і banking, телекомунікації, медіа та OTT-платформи, страхування, retail та eCommerce, виробництво, енергетику, освіту, державний сектор та клієнт-орієнтовані компанії з інтенсивною комунікацією.
У цих напрямах Dataslab працює із задачами побудови корпоративних платформ даних (DataHub, Data Lake, Data Warehouse) для обробки великих обсягів даних, real-time та batch-аналітики, потокової обробки подій, BI-аналітики.
Ми знаємось на прогнозуванні подій, оптимізації операційних процесів, аналізі записів дзвінків, роботі з природною мовою, комп’ютерному зорі та створенні AI-асистентів.
Якщо коротко - так. Dataslab може працювати як технологічний партнер для внутрішньої data-команди, підсилюючи її завдяки додатковій експертизі та практичній допомозі під час реалізації data- чи AI-проєкту.
Формат співпраці може включати консультаційний супровід, архітектурне рев’ю, допомогу з впровадженням або підтримку на окремих етапах проєкту.
Такий підхід допомагає швидше перейти від ідеї до працюючого рішення, зменшити технічні ризики та ефективніше розвивати впроваджені data- або AI-системи.
Для Dataslab клієнтоорієнтований підхід - це спосіб будувати проєкти навколо реальної задачі клієнта. Ми починаємо з бізнес-контексту, даних, процесів та очікуваного результату, а вже потім визначаємо технологічний підхід. На старті проєкту ми узгоджуємо критерії успіху й оцінюємо результат за тим, яку практичну цінність рішення створює для бізнесу. Важлива частина підходу — прозора комунікація та передача знань команді клієнта.
Dataslab проєктує data- та AI-рішення з урахуванням вимог до конфіденційності, контролю доступу та безпеки корпоративних даних. Залежно від задачі й політик клієнта рішення можуть бути розгорнуті on-premise, у private cloud або в гібридному середовищі. Зазвичай архітектура включає розмежування доступу, шифрування даних, логування та інші механізми безпеки. Для клієнтів із підвищеними вимогами до безпеки, Dataslab проєктує рішення з урахуванням внутрішніх політик, технічних обмежень і регуляторних вимог конкретної галузі, включаючи GDPR, ISO 27001, Data Act тощо.
Співпраця з Dataslab зазвичай починається з обговорення бізнес-задачі, очікуваного результату та поточного контексту: які процеси або комунікації потрібно покращити, автоматизувати чи зробити доступнішими для аналізу, допомогаючи сформувати digitalization roadmap.
Після цього команда Dataslab допомагає визначити доречний формат співпраці. Це може бути впровадження готового продукту, наприклад Knowledge Base, Meeting Notes, Call Clarity AI або Gathering System, сервісний проєкт у межах Data Engineering, Advanced Analytics, AI Adoption, Software Development чи IT Consulting, або поєднання певного продукту з сервісною експертизою.
Data Engineering потрібен компанії, коли дані зберігаються в різних системах, мають різну структуру, обробляються вручну, не готові для аналітичних інструментів та/або AI-сценаріїв. Dataslab працює з побудовою корпоративних платформ даних, зокрема Dataslab Enterprise DataHub — рішення, яке може об’єднувати підходи Data Warehouse, Data Lake та Data Hub для централізації, обробки й подальшого використання корпоративних даних. Така основа потрібна для BI, Advanced Analytics, real-time analytics та впровадження AI/ML-рішень.
Advanced Analytics потрібна тоді, коли бізнесу недостатньо стандартних звітів і потрібно бачити тенденції, працювати з оперативними даними, прогнозувати сценарії або аналізувати події ближче до реального часу. Dataslab впроваджує BI-системи, аналітичні панелі, real-time dashboards, event streaming і predictive analytics для глибшого аналізу даних і підтримки управлінських рішень. Такі рішення можуть використовуватися для моніторингу операційних показників, аналізу клієнтської активності, прогнозування попиту або виявлення змін у бізнес-процесах.
Predictive Analytics допомагає використовувати історичні й поточні дані для прогнозування трендів, попиту, навантаження, бізнес-активності або інших показників. Для бізнесу це спосіб не лише аналізувати минулі результати, а й краще планувати майбутні дії: закупівлі, ресурси, продажі, операційні процеси або виробниче навантаження. Такі моделі особливо корисні, коли компанія вже має достатній обсяг даних і хоче використовувати їх для планування, оптимізації або автоматизації рішень.
AI Adoption у Dataslab охоплює впровадження AI/ML-рішень у бізнес-процеси, де штучний інтелект може дати практичну цінність: автоматизувати обробку інформації, покращити аналітику, підтримати прийняття рішень або оптимізувати операційні процеси. Це може включати NLP, класифікацію текстів, діалогових агентів, аналіз настроїв, комп’ютерний зір, прогнозування, оптимізацію, логістичні сценарії та покращення клієнтського досвіду. Головна мета AI Adoption — інтегрувати AI-рішення в реальний бізнес-процес, щоби вирішити прикладні задачі конкретної компанії.
Так. У такому випадку першим кроком має бути аналіз бізнес-процесів, доступних даних і потенційної цінності AI. Dataslab може допомогти визначити, де саме застосування AI-технологій має практичний сенс: у роботі з документами, комунікаціями, прогнозуванням, аналітикою, автоматизацією процесів або підтримкою прийняття рішень.
Ні. Зазвичай до 80% часу роботи над проєктом займає саме підготовка даних. Якщо дані зберігаються в різних системах, мають різну структуру або потребують додаткової обробки (обчислень, деномінації, шифрування тощо), першим етапом має бути аналіз джерел, проєктування архітектури, інтеграція даних і побудова процесу їх обробки.
Так. Dataslab надає послуги Software Development і може розробляти індивідуальні програмні рішення для бізнесу. Це можуть бути кастомні веб-додатки, ERP, CRM або системи управління процесами. Команда також працює з високонавантаженими проєктами з акцентом на масштабованість і безпеку, впровадженням CI/CD, DevOps-практиками, Kubernetes, QA, автоматизованим тестуванням та UX/UI-дизайном.
Так. Dataslab має DevOps-компетенції в межах Software Development та IT Consulting. Команда може працювати з CI/CD, контейнеризацією, оркестрацією, автоматизацією середовищ, Kubernetes, а також AI/ML-Ops Services для управління життєвим циклом моделей штучного інтелекту. Це означає, що ми беремо на себе відповідальність за розробку, розгортання, оновлення, масштабування та подальшу підтримку рішення.
Так. Dataslab може працювати з open-source технологіями в data- та analytics-проєктах, якщо це відповідає технічним вимогам і задачам клієнта. Команда використовує інструменти та мови, зокрема PostgreSQL, Hadoop, Spark, Apache NiFi, Apache Airflow, Python, Java, Scala та SQL, для побудови data-платформ, обробки даних та аналітичних рішень. Вибір між open-source, комерційними або гібридними технологіями залежить від архітектури, вимог до підтримки, безпеки та вартості володіння.
Так. У межах IT Consulting Dataslab може допомогти з Business Analysis, Solution Architecture та roadmap для впровадження data- й AI/ML-рішень — від пілотного сценарію до промислової експлуатації. Це дозволяє починати проєкт із формалізації задачі, оцінки поточного стану даних і вибору реалістичного шляху впровадження, а не одразу з розробки.
Якщо проблема пов’язана з розрізненими корпоративними даними, варто розглядати Data Engineering або Dataslab Enterprise DataHub. Якщо потрібні звіти, дашборди й прогнозна аналітика — Advanced Analytics. Якщо компанія хоче впровадити AI у бізнес-процеси — AI Adoption або AI Platform. Якщо задача стосується корпоративних знань — Knowledge Base. Для обробки зустрічей і дзвінків можуть підійти Meeting Notes та Call Clarity AI, а для збору даних з відкритих цифрових джерел — Gathering System.
Якщо компанії потрібно централізовано управляти товарною інформацією, каталогами, характеристиками, фото, SEO-даними та передачею товарних даних у різні канали продажу, доречним рішенням може бути Dataslab PIM. А якщо задача пов’язана з автоматизацією взаємодії з постачальниками, оновленням товарів, цінами, залишками, заявками, поставками або замовленнями, варто розглядати Кабінет постачальника. Ці два продукти можуть працювати окремо або разом: PIM відповідає за структуру й якість товарних даних, а Кабінет постачальника — за зручну взаємодію з партнерами та оновлення інформації з їхнього боку.
BI та звітність допомагають аналізувати дані й візуалізувати показники. Data Engineering створює основу для цього: архітектуру збору, інтеграції, зберігання, обробки та підготовки даних. Якщо дані ще не організовані або розподілені між різними системами, компанії спочатку потрібен Data Engineering, а вже потім BI, Advanced Analytics або AI/ML.
Політика щодо файлів cookie
Ми використовуємо файли cookie для роботи цього Сайту, розуміння того, як він використовується, та підтримки нашої маркетингової діяльності. Прийняти все, відхилити все або встановити власні налаштування.
Ваш надійний
партнер
