Veri madenciliği en nihayetinde maliyetleri azaltmak ve kazancı artırmak amacıyla verimli analiz, veri madenciliği algoritmaları, iş karar verme sürecini kolaylaştırmak ve diğer bilgi gereklilikleri için, toplanan ve veri ambarları gibi ortak alanlarda birleştirilen, faydalı bilgilere gruplamaya yönelik farklı perspektiflere göre gizli veri örüntülerini analiz etme işlemidir. Veri madenciliği ayrıca veri keşfi veya bilgi keşfi olarak da bilinir.
Ana Veri Yönetimi (MDM) global bir işletmenin analiz ihtiyaçlarını karşılamak için birçok sistemde verilerin birleştirilmiş bir görüntüsünü sunar. MDM ister müşterileri, ürünler, tedarikçileri, lokasyonları isterse diğer önemli özellikleri tanımlasın, ana ve referans verilerin tekli görüntülerini yaratır.
Sıfır tabanlı bütçeleme yöntemi, kurumların maliyetleri kontrol etmeleri, kaynakları yönetmeleri, iş süreçlerini iyileştirmeleri ve performanslarını artırmaları bakımından etkili bir araçtır.
Transfer Learning (Transfer Öğrenme), yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin eğitim süreçlerini hızlandırmak ve performanslarını artırmak için kullanılan güçlü bir tekniktir. Transfer learning, bir modelin önceki bir görevde öğrendiği bilgiyi başka bir görevde yeniden kullanmasını sağlar.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
