Cykl Życia
Danych w Modelu
STARSA™

Rozpoznajemy źródła danych występujące w organizacji i jej otoczeniu.

Łączymy dane pochodzące z wielu systemów, departamentów oraz organizacji. Tworzymy jednolity obraz przedsiębiorstwa i jego otoczenia.

Ujednolicamy formaty, definicje i struktury danych. Dzięki temu informacje mogą być porównywane i analizowane w całym ekosystemie.

Weryfikujemy poprawność, kompletność i wiarygodność informacji. Eliminujemy błędy oraz niespójności.

Usuwamy duplikaty, nieaktualne rekordy i informacje obniżające jakość analiz.

Przypisujemy dane do odpowiednich kategorii, sektorów, procesów oraz zasobów.

Łączymy dane z wielu źródeł w większe zbiory umożliwiające analizę wzorców i zależności.

Łączymy dane z dodatkowymi źródłami wiedzy. Rozszerzamy kontekst biznesowy, społeczny, technologiczny i gospodarczy.

Identyfikujemy relacje pomiędzy ludźmi, procesami, zasobami, organizacjami oraz sektorami gospodarki. Powstaje mapa przepływu wartości.

Wykorzystujemy sztuczną inteligencję oraz modele analityczne do identyfikacji szans, zagrożeń, trendów, zależności i nieefektywności.

Przekształcamy dane w użyteczne informacje wspierające proces podejmowania decyzji.

Budujemy modele przewidujące trendy rynkowe, zachowania klientów, ryzyka, zmiany regulacyjne oraz przyszłe potrzeby organizacji.

Testujemy możliwe przyszłości przed podjęciem decyzji. Pozwala to ograniczać ryzyko oraz identyfikować najbardziej wartościowe kierunki działania.

Wybrane procesy wspierane są przez agentów AI oraz cyfrowych pracowników.

Najcenniejsze zasoby wiedzy mogą zostać przypisane do określonych kompetencji, procesów lub zasobów ekosystemu.

Wiedza trafia do odpowiednich zarządów, departamentów, agentów AI, partnerów oraz uczestników ekosystemu.

Każda decyzja generuje nowe dane. Nowe dane tworzą nową wiedzę. Nowa wiedza zwiększa jakość kolejnych decyzji. Powstaje samouczący się ekosystem gospodarczy.