تحلیل داده و هوش تجاری (Data Analytics & BI)

ما داده‌ها را به نقشه راه تبدیل می‌کنیم.
طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت‌هایی که داده‌های خام را به داشبوردهای مدیریتی، گزارش‌های عملیاتی و بینش‌های عمل‌پذیر تبدیل می‌کنند — تا تصمیم‌گیری‌های شما سریع‌تر، دقیق‌تر و مبتنی بر داده باشد.

 

خلاصه 

ما به کسب‌وکارها کمک می‌کنیم تا از حجم انبوه داده‌ها، ارزش استخراج کنند. از معماری انبار داده و جریان‌های ETL/ELT تا ساخت داشبوردهای تعاملی و مدل‌های پیش‌بینی، راهکارهای ما زیرساخت تصمیم‌گیری داده‌محور را شکل می‌دهند.

 

شرح خدمات

  • معماری انبار داده و Lakehouse
    طراحی دیتاستورهای مقیاس‌پذیر (Data Warehouse / Data Lake / Lakehouse) با تاکید بر کیفیت داده، سادگی پرس‌وجو و کنترل دسترسی.

  • فرآیندهای ETL / ELT و آماده‌سازی داده
    استخراج، پاک‌سازی، تبدیل و بارگذاری داده‌ها با اتوماسیون، خطاگیری و قابلیت بازپخش (replay) برای داده‌های تاریخی.

  • طراحی و توسعه داشبوردهای مدیریتی (BI Dashboards)
    داشبوردهای تعاملی و KPI محور برای لایه‌های مدیریت، عملیات و فروش با قابلیت drill-down و alerting.

  • مدل‌های تحلیلی و پیش‌بینی (Time Series & ML Models)
    پیش‌بینی تقاضا، مدل‌های قیمت‌گذاری پویا، شناسایی مشتریان در خطر ریزش (Churn Prediction) و رگرسیون/کلاسترینگ برای تحلیل رفتار مشتری.

  • پایپ‌لاین گزارش‌دهی و خودکارسازی گزارش‌ها
    تولید گزارش‌‌های سیستمی، زمان‌بندی‌شده و قابل‌ارسال به واحدها (PDF/Excel/API).

  • پلتفرم‌های داده و مهندسی داده (Data Engineering)
    راه‌اندازی و پیکربندی ابزارهای ETL، دیتابیس‌های تحلیلی، پردازش دسته‌ای و بلادرنگ (Batch & Stream).

  • داده‌کاوی و کشف بینش (Exploratory Data Analysis)
    تحلیل مقدماتی، شناسایی الگوها، و استخراج فرضیات کسب‌وکاری برای تصمیم‌سازی بهتر.

 

کاربردها

  • پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی — کاهش هزینه نگهداری و کمینه‌سازی کمبود کالا.

  • شناسایی مشتریان در خطر ریزش (Churn Prediction) — هدف‌گیری به‌موقع کمپین‌های نگهداری مشتری.

  • تحلیل اثربخشی کمپین‌های بازاریابی — محاسبه ROI و بهینه‌سازی هزینه جذب مشتری.

  • بهینه‌سازی زنجیره تأمین — زمان‌بندی سفارشات، پیش‌بینی تاخیر و کاهش هزینه لجستیک.

  • داشبوردهای عملیاتی برای کنترل تولید و کیفیت — نظارت بلادرنگ بر KPIهای خط تولید.

 

فرآیند همکاری

  1. تحلیل مسئله و تعریف KPI — تعیین شاخص‌های کلیدی و محدودیت‌های کسب‌وکاری.

  2. جمع‌آوری و اعتبارسنجی داده‌ها — کشف منابع داده و پاک‌سازی اولیه.

  3. طراحی معماری داده — انتخاب ساختار DW/LD، ابزارها و استراتژی ذخیره‌سازی.

  4. مهندسی داده و پیاده‌سازی ETL/ELT — پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های قابل ردیابی و خودکار.

  5. تحلیل و مدل‌سازی — پیاده‌سازی مدل‌های تحلیلی و پیش‌بینی؛ اعتبارسنجی با داده واقعی.

  6. طراحی داشبورد و گزارش‌ها — ساخت نمایش‌های بصری برای تصمیم‌گیران.

  7. استقرار و MLOps / DataOps — کانتینریزه‌سازی، CI/CD، و پایش عملکرد مدل و داده.

  8. نگهداری و بهبود مستمر — پایش drift داده، به‌روز‌رسانی مدل‌ها و بهینه‌سازی داشبوردها.

 

خروجی‌ها

  • معماری فنی و نقشه راه (Data Architecture & Roadmap).

  • پایپ‌لاین‌های ETL/ELT و کدهای مهندسی داده.

  • Data Warehouse / Data Lake آماده‌ی پرس‌وجو.

  • داشبوردهای تعاملی با قابلیت export و alerting.

  • مدل‌های پیش‌بینی و اسکریپت‌های استنتاج.

  • مستندات فنی، راهنمای کاربری و آموزش تیمی.

 

معیارهای سنجش (نمونه KPIها)

  • دقت پیش‌بینی (Forecast Accuracy).

  • میانگین خطای پیش‌بینی (MAPE / RMSE).

  • زمان تا انتشار گزارش (Time-to-Insight).

  • میزان دستی‌سازی فرایندها (Automation Rate).

  • افزایش دقت تصمیم‌گیری و کاهش هزینه‌های عملیاتی.

 

امنیت و حاکمیت داده 

  • کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) و احراز هویت.

  • رمزنگاری داده در انتقال و ذخیره‌سازی.

  • خط‌مشی‌های نگهداری، نسخه‌پذیری و رعایت قوانین محلی.

  • مستندسازی lineage برای شفافیت منبع داده‌ها.

 

گزینه‌های استقرار

  • On-Prem / Private Cloud برای سازمان‌های با داده‌های حساس.

  • Public Cloud برای مقیاس‌پذیری و انعطاف (AWS / GCP / Azure).

  • Hybrid برای ترکیب امنیت محلی و مقیاس‌پذیری ابر.

 

خدمات تکمیلی 

  • اتصال به CRM/ERP و منابع داخلی.

  • پیاده‌سازی Data Catalog و Metadata Management.

  • آموزش تیم‌های تحلیل و توسعه داخلی.

  • قرارداد SLA و پشتیبانی فنی مستمر.

 

نمونه سناریو 

پیش‌بینی تقاضا برای فروش فصلی

  • ورودی: داده‌های فروش تاریخی، تبلیغات، ترند بازار و شاخص‌های آمار اقتصادی.

  • هدف: افزایش دقت سفارش‌گذاری و کاهش موجودی راکد تا ۲۰٪.

  • خروجی: مدل پیش‌بینی فصلی، داشبورد سفارش‌گذاری و گزارش پیشنهادات خرید ماهانه.

 

چرا ما؟

  • تلفیق مهندسی داده و تحلیل کسب‌وکار برای خروجی‌های قابل‌اجرا.

  • مسیر کامل از PoC تا تولید (MLOps & DataOps) با تمرکز بر KPIهای شما.

  • توانایی ادغام با سیستم‌های موجود و آموزش تیم جهت خودکفایی بلندمدت.