데이터 과학

데이터를 수집하는 것은 한 가지 일입니다. 그것으로 무엇을 해야 하는지 아는 것은 또 다른 것이다. 이 두 가지 모두 향후 비즈니스 성장에 필수적인 요소입니다.

데이터 과학의 무한한 잠재력을 활용하여 데이터의 경이로움을 경험하고 더 빠르고 더 나은 비즈니스 의사 결정을 가능하게 합니다. 

당사는 데이터가 귀사의 비즈니스에 가치 있는 결과를 제공하는 방법을 이해하기 위해 노력할 것입니다. 당사는 실제 데이터로 질문과 답변을 식별하고 이러한 답변이 비즈니스를 발전시키는 의미 있는 방식으로 어떻게 사용될 수 있는지 이해합니다.

기존 데이터 소스를 활용하고 필요에 따라 새로운 데이터 소스를 생성하여 비즈니스상의 목표를 달성하고 KPI를 극대화하는 데 도움이 되는 강력한 인사이트를 수집할 수 있습니다.

Data Science

데이터 과학 사례

비즈니스 의사결정 가속화

클라이언트가 고객에게 판매한 장치에서 오류가 발생하여 고객이 불만을 제기하고 작업 흐름이 중단되었습니다. 또한, 당사 고객은 장치 사용에 따라 비용을 청구했기 때문에 손해를 보고 있었습니다. 장치에 오류가 있어 사용되지 않았습니다. 각 장치에는 고유한 오류 리포지토리가 있으므로 클라이언트는 데이터를 수집했지만 데이터를 분석하고 결정을 내리지는 않았습니다. In Time Tec은 장치 내부 오류 보고 시스템을 모니터링하고 분석하기 위해 데이터 웨어하우스를 구축했습니다. 당사의 솔루션은 장치 오류 데이터를 데이터 웨어하우스로 가져와 분석하고 조치를 취합니다. 또한, 오류가 고객에게 문제를 일으키기 전에 대대적인 변경이 이루어질 수 있도록 오류의 추세를 찾는 모델을 구축했습니다. 당사 고객은 이제 추세를 파악하고 큰 문제가 되기 전에 하드웨어 또는 펌웨어 업데이트를 제안하는 당사 시스템을 통해 매일 사전 대응할 수 있으므로 고객 만족도가 높아졌습니다. 장치는 자주 다운되지 않으므로 수익이 증가하고, 고객이 장치를 더 많이 사용하므로 클라이언트가 더 많은 돈을 벌게 됩니다.

생산 모니터링 자동화

의료 기술 기업은 소프트웨어 시스템 상태를 모니터링하기 위해 매일 여러 고객의 여러 대시보드를 수동으로 확인하고 있었습니다. 기술자들은 모든 대시보드를 모니터링하고 문제를 해결하기 위한 티켓을 만드는 데 하루 3~4시간을 소비했습니다. In Time Tec은 기업의 기존 팀과 협력하고 수동 생산 모니터링을 줄이기 위해 현지 개발자 팀을 만들었습니다. 당사 팀은 Azure를 통해 AppInsights에서 Python 스크립트로 API 호출을 생성했습니다. 분석은 Python에서 실행되며 문제가 있을 때 표시됩니다. 그런 다음 문제에 대한 Jira 티켓이 생성됩니다. In Time Tec과 협력함으로써 이 기업은 수동 모니터링 및 티켓팅에 소요되는 시간을 줄이고 일주일에 최소 15시간의 근무 시간을 되찾을 수 있었습니다.

최신 데이터 파이프라인 모니터링 및 최적화

한 정보 기술 기업에서 기술자 팀이 데이터 프로젝트의 초기 기반을 구축하도록 했고 이제 그들은 프로젝트를 유지 관리하는 데 시간을 할애하고 있었습니다. 이 프로젝트는 데이터 소스를 무균실로 가져가 분석을 위해 다른 팀에 정보를 보냈습니다. In Time Tec은 기업 팀에서 프로젝트를 인수하기 위해 현지 및 해외 개발자로 구성된 혼합 팀을 만들었습니다. 이제 프로세스를 유지 관리 및 최적화하여 필요할 때 새로운 데이터 소스를 추가합니다. IT 기업이 보유한 팀은 이제 기업 내에서 다른 프로젝트를 만들고 집중할 수 있습니다.

품질 선언문

당사는 귀사와의 파트너십을 위해 업무와 관련하여 당사가 정의한 품질을 공개적으로 공유할 것이라고 믿습니다. 당사의 품질 선언문을 다운로드하려면 아래를 클릭하십시오.

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