Data Discovery (Məlumat Keşfi)
Məlumat kaynaklarının envanteri, mövcud sistemlerin haritalanması, data quality baseline. Hansı məlumat nerede, necə akıyor, nə kalitede?
D-CAT AI METHOD · BI-DRIVEN AI ENGINEERING
20 Yılın BI Məlumatı.
20 Yılın BI Məlumatı.
Sektörünüze Xüsusi AI Engineering.
BI'ın sağlam temelinden gelen dərinlik + sektöre xüsusi məlumat mühəndisliyi + production-ready AI modelleri. Diagnostic · Predictive · Prescriptive.
01Data Discovery
D-CAT AI Method7 Disiplin. 1 Döngü. Sektörünüze Xüsusi AI.
AI layihələri modelle başlamaz. Veriyle başlar. 20 ildir korporativ verinin DNA'sını okuyan komandamız, AI projelerini 7 disiplinli aşamada yönetir. Her mərhələ bir öncekinin üzərinə çıxar; məlumat hatalıysa model heç bir şeydir.
Stakeholder Workshop (Paydaş Atölyesi)
Sektor uzmanlarıyla hedef belirleme, iş sorularının netleştirilmesi, uğur kriterleri. "Hansı suala cavab arıyoruz?"
Data Quality & Preparation (Məlumat Keyfiyyəti və Hazırlığı)
Data cleansing, standardization, missing values, outlier treatment. Məlumat hatalıysa model heç bir şey — bu mərhələ kritik.
Feature Engineering (Öznitelik Mühendisliği)
Internal features (sektörel iş məlumatı) + External features (hava, maç günü, dini bayramlar, tatil, okul takvimi). Sektörel domain knowledge ilə zenginleştirme.
Model Selection & Training (Model Seçimi və Eğitimi)
Probleme göre doğru model — LightGBM, XGBoost, zaman serisi, deep learning. Baseline → iterative improvement. Hyperparameter tuning.
Pipeline Design & Orchestration (Pipeline Tasarımı və Orkestrasyonu)
Production-ready AI pipeline mimarisi. Məlumat akışları, batch vs real-vaxt, observability, reproducibility. MLOps best practices.
Deployment & Monitoring (Devreye Alma və İzləmə)
Production'a taşıma, model versioning, drift detection, performance monitoring. Sonra tekrar 01'e — model güncellenir, məlumat değişir, proses yinelenir.
07'den sonra tekrar 01. AI layihələri bitmez, evrimleşir. D-CAT üçün modelin canlıya çıkması başlangıçtır, son deyil.
Heç bir mərhələ atlanmaz. Heç bir mərhələ aceleye gelmez. Bu 7 disiplinli proses AI projelerimizin omurgasıdır.
D-CAT AI · Diagnostic
Diagnostic AIKök Neden Bulucular
"Nə oldu"u bulan raporlar deyil — "neden oldu"u bulan modeller. Məlumat setindeki anormalliği aşkar edir, istatistiksel mənalı sinyalleri ortaya çıxarır, hipotez testlerini otomatize eder.
Teknoloji Stack
PythonpandasNumPySciPyIsolation ForestDBSCANChi-squareANOVABootstrapProphetSTL
Tipik Kullanım Sahələri
- PərakəndəSatış düşüşü kök səbəb analizi — kategori, mağaza ya da kampaniya əsasında sapma aşkarlanması.
- PromosyonBeklenmeyen kampaniya sonuçlarının kök sebep analizi.
- SəhiyyəƏməliyyat anomaliya aşkarlama — yatak doluluk, bekleme müddəti, mənbə kullanım sapmaları.
- KorporativKPI sapmalarının avtomatik kök səbəb raporlaması, dashboard'lara entegre xəbərdarlıq sistemleri.
D-CAT AI · Predictive
Predictive AIGeleceği Tahminleyenler
Gelecek trend, tələb, risk, davranış proqnozları. 20 illik sektor verisinden çıkarılmış feature engineering ilə rakiplerin ulaşamadığı accuracy.
Teknoloji Stack
LightGBMXGBoostProphetstatsmodelsscikit-learnPyTorchMLflowDarts
Tipik Kullanım Sahələri
- PərakəndəMağaza və SKU əsasında tələb tahmini, anbar optimallaşdırma təklifləri.
- PromosyonKampaniya öncesi ROI və təsir tahmini.
- SəhiyyəXəstə yoğunluk və yatak doluluk projeksiyonu.
- KorporativƏməliyyat KPI'ların ileriye yönelik tahmini, sapma uyarıları.
D-CAT AI · Prescriptive
Prescriptive AIQərar Motorları
"Nə yapmalı" sorusuna cavab veren motorlar. Optimization solver'ları ilə en iyi aksiyonu öneren, what-if simülasyonu ilə senaryo karşılaştıran, agentic qərar motorları.
Teknoloji Stack
Google OR-ToolsPuLPCVXPYSimPyReinforcement LearningAgentic Orchestration
Tipik Kullanım Sahələri
- PərakəndəAnbar dağılım optimizasyonu — hansı məhsul, hansı mağazaya, nə qədər.
- PromosyonPromosyon kombinasyon optimizasyonu — hansı indirim seti hansı kategori üçün en iyi sonuç.
- SəhiyyəƏməliyyat mənbə təklif sistemleri.
- KorporativWhat-if simülasyonlarıyla senaryo karşılaştırma, agentic qərar destek.
Neden D-CAT?
Her ML firmasının söylediği şeyler deyil — bizim somut farkımız.
20 İllik Sektor Dərinliyi
Her sektörün məlumat DNA'sına hakim komanda. Maliyyə, səhiyyə, pərakəndə, istehsal, sığorta — jenerik deyil, sektörel.
334+ Müəssisə · 9 Sektor · 1.000+ Layihə
BI katmanında tanıdığımız məlumat — AI katmanına taşırken rakiplerin 6 ayda öğrendiğini biz 1 haftada anlıyoruz.
Sektörel Feature Engineering
Rakiplerde yok. Sektor əsasında custom feature'lar — accuracy farkının mənbəyi burada. External features (hava, bayram, maç günü) ilə daha da zenginleştirilir.
Production-Ready MLOps
Pilot'ta kalmayan layihələr. Model versioning, drift monitoring, rollback, CI/CD — canlıya çıxar.
Teknoloji Stack
Açık mənbə ağırlıklı, vendor lock-in'den uzak, production-tested — seçtiğimiz araçlar illərcə arkada durmuş şeyler.
| Məlumat İşleme | PythonpandasPolarsSpark |
| ML Frameworks | scikit-learnLightGBMXGBoostPyTorch |
| Zaman Serisi | ProphetstatsmodelsDarts |
| Optimization | Google OR-ToolsPuLPCVXPY |
| MLOps | MLflowDVCAirflowKubeflow |
| Deployment | DockerKubernetesAzure MLAWS SageMaker |
| Monitoring | Evidently AIGreat Expectations |
Projenizi Anlatın.
20 İllik Deneyimle Nə Yapabileceğimizi Görün.
Sektörünüze xüsusi Diagnostic, Predictive ya da Prescriptive bir AI projesi var mı? Bir görüşme planlayın — məlumat yapınıza bakalım, hansı yaklaşımla en sürətli dəyər üretebileceğimizi söyleyelim.