Data Discovery (Məlumat Kəşfi)
Məlumat mənbələrinin inventarı, mövcud sistemlərin xəritələnməsi, data quality baseline. Hansı məlumat harada, necə axır, nə keyfiyyətdə?
D-CAT AI METHOD · BI-DRIVEN AI ENGINEERING
20 İlin BI Məlumatı.
20 İlin BI Məlumatı.
Sektorunuza Xüsusi AI Engineering.
BI'ın möhkəm təməlindən gələn dərinlik + sektora xüsusi məlumat mühəndisliyi + production-ready AI modelləri. Diagnostic · Predictive · Prescriptive.
01Data Discovery
D-CAT AI Method7 İntizam. 1 Dövrə. Sektorunuza Xüsusi AI.
AI layihələri modellə başlamaz. Veri ilə başlayır. 20 ildir korporativ verinin DNA'sını oxuyan komandamız, AI layihələrini 7 intizamlı mərhələdə idarə edir. Hər mərhələ bir əvvəlkinin üzərinə çıxır; məlumat səhvdirsə model heç bir şeydir.
Stakeholder Workshop (Paydaş Emalatxanası)
Sektor mütəxəssisləri ilə hədəf müəyyənləşdirmə, iş suallarının dəqiqləşdirilməsi, uğur kriterləri. "Hansı suala cavab axtarırıq?"
Data Quality & Preparation (Məlumat Keyfiyyəti və Hazırlığı)
Data cleansing, standardization, missing values, outlier treatment. Məlumat səhvdirsə model heç bir şey — bu mərhələ kritikdir.
Feature Engineering (Əlamət Mühəndisliyi)
Internal features (sektoral iş məlumatı) + External features (hava, oyun günü, dini bayramlar, tətil, məktəb təqvimi). Sektoral domain knowledge ilə zənginləşdirmə.
Model Selection & Training (Model Seçimi və Təlimi)
Problemə görə doğru model — LightGBM, XGBoost, zaman sıraları, deep learning. Baseline → iterative improvement. Hyperparameter tuning.
Pipeline Design & Orchestration (Pipeline Dizaynı və Orkestrasiyası)
Production-ready AI pipeline memarlığı. Məlumat axınları, batch vs real-vaxt, observability, reproducibility. MLOps best practices.
Deployment & Monitoring (İstismara Vermə və İzləmə)
Production'a daşıma, model versioning, drift detection, performance monitoring. Sonra yenidən 01'ə — model yenilənir, məlumat dəyişir, proses təkrarlanır.
07-dən sonra yenidən 01. AI layihələri bitmir, təkamül edir. D-CAT üçün modelin canlıya çıxması başlanğıcdır, son deyil.
Heç bir mərhələ atlanmır. Heç bir mərhələ tələsdirilmir. Bu 7 intizamlı proses AI layihələrimizin onurğasıdır.
D-CAT AI · Diagnostic
Diagnostic AIKök Səbəb Tapıcılar
"Nə oldu"nu tapan hesabatlar deyil — "niyə oldu"nu tapan modellər. Məlumat dəstindəki anormallığı aşkar edir, statistik mənalı siqnalları ortaya çıxarır, hipotez testlərini avtomatlaşdırır.
Texnologiya Stack
PythonpandasNumPySciPyIsolation ForestDBSCANChi-squareANOVABootstrapProphetSTL
Tipik İstifadə Sahələri
- PərakəndəSatış düşüşü kök səbəb analizi — kateqoriya, mağaza ya da kampaniya əsasında sapma aşkarlanması.
- PromosyonGözlənilməyən kampaniya nəticələrinin kök səbəb analizi.
- SəhiyyəƏməliyyat anomaliya aşkarlama — yataq doluluq, gözləmə müddəti, resurs istifadə sapmaları.
- KorporativKPI sapmalarının avtomatik kök səbəb hesabatlaması, dashboard'lara inteqrə xəbərdarlıq sistemləri.
D-CAT AI · Predictive
Predictive AIGələcəyi Proqnozlaşdıranlar
Gələcək trend, tələb, risk, davranış proqnozları. 20 illik sektor verisindən çıxarılmış feature engineering ilə rəqiblərin çata bilmədiyi accuracy.
Texnologiya Stack
LightGBMXGBoostProphetstatsmodelsscikit-learnPyTorchMLflowDarts
Tipik İstifadə Sahələri
- PərakəndəMağaza və SKU əsasında tələb proqnozu, anbar optimallaşdırma təklifləri.
- PromosyonKampaniya öncəsi ROI və təsir proqnozu.
- SəhiyyəXəstə sıxlığı və yataq doluluq proqnozu.
- KorporativƏməliyyat KPI'ların irəliyə yönəlik proqnozu, sapma xəbərdarlıqları.
D-CAT AI · Prescriptive
Prescriptive AIQərar Motorları
"Nə etməli" sualına cavab verən mühərriklər. Optimization solver'ları ilə ən yaxşı fəaliyyəti təklif edən, what-if simulyasiyası ilə ssenari müqayisə edən, agentic qərar mühərrikləri.
Texnologiya Stack
Google OR-ToolsPuLPCVXPYSimPyReinforcement LearningAgentic Orchestration
Tipik İstifadə Sahələri
- PərakəndəAnbar bölgüsü optimallaşdırması — hansı məhsul, hansı mağazaya, nə qədər.
- PromosyonPromosyon kombinasiya optimallaşdırması — hansı endirim dəsti hansı kateqoriya üçün ən yaxşı nəticə.
- SəhiyyəƏməliyyat resurs təklif sistemləri.
- KorporativWhat-if simulyasiyaları ilə ssenari müqayisəsi, agentic qərar dəstəyi.
Niyə D-CAT?
Hər ML firmasının söylədiyi şeylər deyil — bizim konkret fərqimiz.
20 İllik Sektor Dərinliyi
Hər sektorun məlumat DNA'sına hakim komanda. Maliyyə, səhiyyə, pərakəndə, istehsal, sığorta — generik deyil, sektoral.
334+ Müəssisə · 9 Sektor · 1.000+ Layihə
BI qatında tanıdığımız məlumat — AI qatına daşıyarkən rəqiblərin 6 ayda öyrəndiyini biz 1 həftədə anlayırıq.
Sektoral Feature Engineering
Rəqiblərdə yox. Sektor əsasında custom feature'lar — accuracy fərqinin mənbəyi buradadır. External features (hava, bayram, oyun günü) ilə daha da zənginləşdirilir.
Production-Ready MLOps
Pilotda qalmayan layihələr. Model versioning, drift monitoring, rollback, CI/CD — canlıya çıxır.
Texnologiya Stack
Açıq mənbə ağırlıqlı, vendor lock-in'dən uzaq, production-tested — seçdiyimiz alətlər illərcə arxada durmuş şeylərdir.
| Məlumat Emalı | PythonpandasPolarsSpark |
| ML Frameworks | scikit-learnLightGBMXGBoostPyTorch |
| Zaman Sıraları | ProphetstatsmodelsDarts |
| Optimization | Google OR-ToolsPuLPCVXPY |
| MLOps | MLflowDVCAirflowKubeflow |
| Deployment | DockerKubernetesAzure MLAWS SageMaker |
| Monitoring | Evidently AIGreat Expectations |
Layihənizi Danışın.
20 İllik Təcrübə ilə Nə Edə Biləcəyimizi Görün.
Sektorunuza xüsusi Diagnostic, Predictive ya da Prescriptive bir AI layihəniz var? Bir görüş planlayın — məlumat quruluşunuza baxaq, hansı yanaşma ilə ən sürətli dəyər istehsal edə biləcəyimizi söyləyək.