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Perché lavorare con noi?

Attenzione al cliente

L’attenzione al cliente è l’impegno costante a comprendere, soddisfare e superare le esigenze e le aspettative dei clienti, ponendo la loro soddisfazione in prima linea nelle priorità aziendali.

Esperienza

L’esperienza decennale rappresenta la solida base su cui costruiamo la nostra competenza, la fiducia dei clienti e l’innovazione continua, affermando il nostro impegno nel fornire servizi di alta qualità nel corso degli anni.

Tecnologia

Abbracciamo costantemente tecnologie all'avanguardia per garantire soluzioni innovative e prestazioni all'avanguardia, fornendo ai nostri clienti un'esperienza contraddistinta da modernità ed eccellenza tecnologica.

Il nostro processo lavorativo

Il processo di lavoro di Kiwi prevede diversi passaggi chiave per estrarre informazioni preziose dai dati. Ecco una ripartizione dettagliata del flusso di lavoro tipico

Comprendere gli obiettivi del cliente

  • Comprendere e definire gli obiettivi, le sfide e le domande specifiche del cliente che desidera affrontare con la scienza dei dati.
  • Chiarire gli obiettivi, la portata e i criteri di successo del progetto attraverso la collaborazione con le parti interessate.

Preparazione ed esplorazione dei dati

  • Identificare e raccogliere fonti di dati rilevanti, sia interne che esterne.
  • Pulizia e preelaborazione dei dati per risolvere problemi quali valori mancanti, valori anomali e incoerenze.
  • Condurre analisi esplorative dei dati per ottenere informazioni iniziali e comprendere i modelli di dati.

Sviluppo e Training del Modello

  • Seleziona gli algoritmi di machine learning appropriati in base alla natura del problema.
  • Suddividere il set di dati in set di training e test.
  • Addestra e ottimizza il modello utilizzando i dati di addestramento per ottenere prestazioni ottimali.

Validazione e Rilascio in Produzione

  • Convalida il modello utilizzando un set di dati di test separato per garantirne la generalizzazione a dati nuovi e invisibili.
  • Implementare il modello nei sistemi del cliente, garantendo una perfetta integrazione.
  • Distribuire la soluzione in produzione, rendendola accessibile per l'uso regolare.

Monitoraggio, iterazione e supporto

  • Configurare meccanismi di monitoraggio per monitorare le prestazioni dei modelli distribuiti nel tempo.
  • Raccogliere feedback dagli utenti e dalle parti interessate per identificare le aree di miglioramento.
  • Aggiornare in modo iterativo modelli e processi in base al feedback e ai mutevoli requisiti aziendali, mantenendo un ciclo di miglioramento continuo.