MojaFirma.ai

Data Science & ML

Twoje dane wiedzą więcej niż myślisz

Predykcja, klasyfikacja, rekomendacje — zamieniamy Twoje dane w decyzje biznesowe. Machine Learning, który rozwiązuje realne problemy.

Porozmawiajmy →Zobacz zastosowania

Proof 1

85%+ — typowa dokładność modeli

Proof 2

Weeks — nie miesiące do pierwszych wyników

Proof 3

ROI — mierzalny od pierwszego miesiąca

Predykcje w czasie rzeczywistym

MLOps i monitoring jakości

Czym jest ML

Machine Learning w biznesie — bez buzzwordów

Machine Learning to algorytmy, które uczą się wzorców z danych. Zamiast programować reguły ręcznie, pokazujesz przykłady — a model uczy się sam przewidywać.

Co to zmienia

Zamiast zgadywać: liczysz, testujesz i podejmujesz decyzje na podstawie danych.

📦 Przewidywanie popytu

Model analizuje historię sprzedaży, sezonowość, promocje. Przewiduje ile zamówień będzie w przyszłym tygodniu. Ty wiesz ile zamówić od dostawcy.

🎯 Scoring klientów

Model analizuje dane klientów i ich historię. Przewiduje kto najprawdopodobniej kupi, odejdzie, lub potrzebuje kontaktu. Ty wiesz gdzie skupić uwagę.

🏷️ Klasyfikacja automatyczna

Model uczy się kategoryzować dokumenty, zgłoszenia, produkty. Ty oszczędzasz godziny ręcznej pracy.

Zastosowania

Gdzie ML daje realne efekty

Każdy use-case ma inny rytm wdrożenia i inny wpływ na KPI. Dlatego dobieramy architekturę pod konkretny cel biznesowy.

Use case 01

📈 Analiza predykcyjna

  • Demand forecasting — ile sprzedasz w przyszłym miesiącu
  • Churn prediction — którzy klienci odejdą
  • Capacity planning — ile zasobów potrzebujesz
  • Price optimization — jaka cena maksymalizuje zysk

Branże: Retail, SaaS, Logistyka, E-commerce

Use case 02

🛒 Systemy rekomendacji

  • Produkty — "klienci którzy kupili X, kupili też Y"
  • Content — personalizowane artykuły, oferty
  • Next best action — co zaproponować klientowi teraz
  • Cross-sell / up-sell — zwiększenie wartości koszyka

Branże: E-commerce, Media, Finanse

Use case 03

📑 Klasyfikacja i kategoryzacja

  • Dokumenty — automatyczne sortowanie faktur, umów
  • Zgłoszenia — routing supportu do właściwych działów
  • Produkty — tagowanie, kategoryzacja katalogu
  • Treści — moderacja, filtrowanie

Branże: Każda z dużą ilością dokumentów

Use case 04

💬 NLP i analiza tekstu

  • Sentiment analysis — co mówią o Tobie klienci
  • Topic modeling — główne tematy w feedbacku
  • Named entity recognition — ekstrakcja informacji
  • Summarization — streszczanie dokumentów

Branże: Media, Support, Research

Use case 05

👁️ Computer Vision

  • Quality control — wykrywanie defektów na linii
  • Document processing — OCR, ekstrakcja danych
  • Object detection — zliczanie, identyfikacja
  • Image classification — sortowanie, tagowanie

Branże: Produkcja, Logistyka, Healthcare

Use case 06

⚙️ Optymalizacja procesów

  • Routing — optymalna ścieżka dostaw
  • Scheduling — układanie grafików, zadań
  • Resource allocation — przydział zasobów
  • Anomaly detection — wykrywanie nieprawidłowości

Branże: Logistyka, Produkcja, IT

Proces

Od danych do działającego modelu

  1. 01

    tydzień 1

    01 — Zrozumienie problemu

    • Jaki problem biznesowy rozwiązujemy?
    • Jakie dane masz dostępne?
    • Jak zmierzymy sukces?
    • Czy ML to właściwe podejście?

    Output: Problem statement + success metrics

  2. 02

    tydzień 2-3

    02 — Eksploracja danych

    • Analiza dostępnych danych
    • Identyfikacja wzorców i anomalii
    • Ocena jakości danych
    • Feature engineering

    Output: Data analysis report + feature set

  3. 03

    tydzień 4-6

    03 — Modelowanie

    • Wybór algorytmów
    • Trening modeli
    • Walidacja i testowanie
    • Optymalizacja hiperparametrów

    Output: Działający model z udokumentowaną dokładnością

  4. 04

    tydzień 7-8

    04 — Wdrożenie

    • Deployment do produkcji
    • Integracja z systemami
    • Monitoring i alerty
    • Dokumentacja

    Output: Model w produkcji, zintegrowany z procesami

  5. 05

    ongoing

    05 — Monitoring i doskonalenie

    • Śledzenie performance w czasie
    • Retraining na nowych danych
    • A/B testing ulepszeń
    • Ciągła optymalizacja

    Output: Rosnąca dokładność i ROI

Iteracyjny proces skraca time-to-value: szybko widzisz pierwsze wyniki, a potem podnosisz dokładność i ROI kolejnymi retrainingami.

Twoje dane

Jakie dane potrzebujesz?

Dane są paliwem modelu

Nie masz uporządkowanych danych? Pomagamy też w data engineering — zbieraniu i przygotowaniu danych.

Mam "brudne" dane — czy to problem?

Normalka. Większość danych w firmach wymaga czyszczenia. Pomagamy w data preparation — to część procesu.

✓ Historyczne dane

Im więcej historii, tym lepszy model. Minimum kilkaset-kilka tysięcy przykładów. Im więcej, tym lepiej.

✓ Dane o wynikach

Model musi wiedzieć "co jest dobre". Potrzebujesz labeled data — przykłady z właściwą odpowiedzią.

✓ Dostęp do źródeł

Dane w CRM, ERP, bazach danych, arkuszach — połączymy i wykorzystamy.

Technologie

Sprawdzone narzędzia

Języki & Frameworki

  • Python
  • TensorFlow / PyTorch
  • Scikit-learn
  • Pandas / NumPy

Platformy ML

  • AWS SageMaker
  • Google Vertex AI
  • Azure ML
  • MLflow

Bazy danych

  • PostgreSQL
  • BigQuery
  • Snowflake
  • MongoDB

Deployment

  • Docker / Kubernetes
  • REST API
  • Streaming (Kafka)
  • Batch processing

Zwrot z inwestycji

ML się opłaca — oto dowody

Demand forecasting

Dokładniejsze prognozy → mniej nadmiaru zapasów → niższe koszty magazynowania

Typowy efekt: 15-30% redukcji kosztów inventory

Churn prediction

Wczesne wykrycie zagrożonych klientów → proaktywna retencja → mniejszy churn

Typowy efekt: 20-40% redukcji churn w targetowanej grupie

Rekomendacje produktów

Trafniejsze sugestie → wyższa konwersja → większy koszyk

Typowy efekt: 10-25% wzrost AOV (average order value)

Klasyfikacja dokumentów

Automatyczne sortowanie → mniej ręcznej pracy → szybszy processing

Typowy efekt: 70-90% redukcji czasu przetwarzania

Dlaczego my

Data Science, który rozumie biznes

🎯 Business first

Zaczynamy od problemu biznesowego, nie od technologii. Model ma rozwiązywać realny problem, nie być showcase'em AI.

📊 Pragmatyczne podejście

Czasem wystarczy prosta regresja. Nie wciskamy deep learning gdzie nie trzeba. Prostsze = łatwiejsze w utrzymaniu.

🚀 Czas do wartości

Pierwszy działający model w tygodniach, nie miesiącach. Iterujemy szybko, uczymy się z danych.

🔧 Production-ready

Model w notebooku to nie wdrożenie. Dostarczamy modele gotowe do produkcji — z monitoringiem, alertami, dokumentacją.

Inwestycja

Model cenowy

Pakiet 1

Discovery

Od 8 000 zł

  • Analiza problemu i danych
  • Ocena wykonalności
  • Rekomendacje i roadmapa

Pakiet 2

POC

Od 25 000 zł

  • Działający model prototypowy
  • Walidacja na realnych danych
  • Raport z wynikami

Pakiet 3

Production

Od 60 000 zł

  • Model w produkcji
  • Integracje z systemami
  • Monitoring i alerty
  • Szkolenie zespołu

Pakiet 4

MLOps

Od 7 000 zł/mies

  • Utrzymanie modeli
  • Retraining i optymalizacja
  • Monitoring performance

Najczęstsze pytania

Zależy od problemu. Typowo minimum kilkaset-kilka tysięcy przykładów. Im więcej, tym lepszy model. Ale nawet z 500 przykładami możemy zacząć.

POC w 4-8 tygodni. Produkcja kolejne 4-8. Zależy od złożoności i jakości danych.

Każdy model ma error rate. Ważne żeby znać go i rozumieć. Projektujemy tak, żeby błędy były akceptowalne biznesowo.

Tak. Świat się zmienia, wzorce w danych też. Model wymaga okresowego retrainingu na nowych danych. Możemy to robić za Ciebie (MLOps).

Nie na start. Budujemy model za Ciebie. Ale warto mieć kogoś, kto rozumie temat po naszej stronie. Szkolimy.

Zamień dane w przewagę konkurencyjną

Porozmawiajmy o Twoich danych i problemach. Powiemy szczerze, czy ML ma sens i jaki ROI możesz osiągnąć.

Nie spamujemy. Odpowiadamy tylko na zgłoszenia z potencjałem.