BI AI — Данные, поиск и LLM для компаний

Мы строим дата-платформы, умный поиск и AI-ассистентов для бизнеса. Быстро подключаемся к вашим данным, наводим порядок и превращаем цифры в решения.

Посмотреть проекты Свяжитесь с нами
Scroll down

Используемые технологии

Apache Airflow
Apache Airflow
ClickHouse
ClickHouse
CrewAI
CrewAI
DataLens
DataLens
HuggingFace
HuggingFace
LangChain
LangChain
LibreChat
LibreChat
LightGBM
LightGBM
Metabase
Metabase
Pandas
Pandas
PostgreSQL
PostgreSQL
Python
Python
Qdrant
Qdrant
Apache Airflow
Apache Airflow
ClickHouse
ClickHouse
CrewAI
CrewAI
DataLens
DataLens
HuggingFace
HuggingFace
LangChain
LangChain
LibreChat
LibreChat
LightGBM
LightGBM
Metabase
Metabase
Pandas
Pandas
PostgreSQL
PostgreSQL
Python
Python
Qdrant
Qdrant

Data analytics, BI

Metabase, Yandex DataLens — создание наглядных дашбордов и автоматических отчётов для принятия решений на основе данных.

Data Engineering

ClickHouse, Apache Airflow, PostgreSQL — сбор, хранение и обработка больших объёмов данных из разных источников.

ИИ, LLM

LLM-модели, MCP-server, RAG — AI-консультанты и умная аналитика для автоматизации бизнес-процессов.

Интеграции,API

Wildberries, Ozon, 1С, Google Analytics, банковские API — подключение всех источников данных в единую систему.

Cloud, Containerization

Docker, Kubernetes, Yandex Cloud, Timeweb, immers.cloude — надёжное развёртывание и масштабирование аналитических решений.

Open Source, ERP, CRM

ERP, CRM, Open Source — экономия сотен тысяч рублей на лицензиях благодаря использованию современных open-source инструментов.

Scroll down

Реализованные проекты

Система матчинга товаров для интернет-магазина автотоваров

Python • Machine Learning • Fuzzy matching • ClickHouse

Автоматическое сопоставление товаров от разных поставщиков с единым каталогом. Устранение дублей, нормализация наименований и артикулов.

Подробнее

Прогнозирование спроса на 400 000+ товаров

Python • Ensemble ML • Time Series • XGBoost • ClickHouse

Ансамблевая система прогнозирования спроса на 15 месяцев с использованием 15+ моделей. Точность 90% (WAPE) на горизонте 1-3 месяца. Учёт сезонности, трендов и доступности товаров.

Подробнее

DWH 1 ТБ с интеграцией XML-файлов

ClickHouse • Metabase • Python • ETL • XML parsing

Хранилище данных с автоматической загрузкой XML от поставщиков. Дашборды для аналитики продаж, остатков и маржинальности.

Подробнее

AI-ассистент для селлеров Wildberries

MCP-ClickHouse • LLM • Python • WB API

Умный помощник для анализа продаж, конкурентов и ценообразования. Автоматические рекомендации по оптимизации карточек и цен.

Подробнее

Сопоставление лекарств с главным каталогом

Python • NLP • Fuzzy matching • PostgreSQL

Система матчинга номенклатуры аптек с единым справочником лекарств. Автоматическая нормализация наименований и МНН.

Подробнее

Анализ ассортимента: от данных к действиям

Data Analysis • DWH/BI витрины • Ранжирование по аналогам • Метрики спроса и цены

Бизнес-анализ ассортимента для поиска точек роста. Фокус на ответе: почему SKU продаётся так → есть ли потенциал спроса → что конкретно сделать для роста GMV и маржи.

Подробнее
Scroll down

Продуктовые решения

AI-ассистенты и чат-боты

LibreChat, CrewAI, LangGraph, RAG

Развернем корпоративный чат с LLM в вашей инфраструктуре. Создаем AI-ассистентов по вашим базам данных, документации и ассортименту. Настраиваем мультиагентные системы для автоматизации повторяющихся задач. Разрабатываем MCP инструменты под уникальные потребности бизнеса такие как поиск по смыслу, подбор аналогов, кластеризация ассортимента и прогнозирование спроса.

Подробнее

Хранилище данных и аналитика

ClickHouse, PostgreSQL, Apache Airflow

Строим высокопроизводительное аналитическое хранилище на ClickHouse, в сравнении с postgres или mysql скорость запросов в 100-1000 раз выше. Автоматизируем ETL-процессы через Airflow, которая помогает собирать данные из различных источников и сохранять их в ClickHouse. Создаем витрины данных для быстрого анализа. Интегрируем с 1С, CRM, маркетплейсами и другими источниками данных.

Подробнее

Умный поиск по каталогу

Qdrant, ONNX, embeddings, BM25/ColBERT, LightGBM

Внедряем семантический поиск для понимания запросов по смыслу. Создаем системы рекомендаций похожих товаров. Автоматизируем кластеризацию ассортимента и поиск аналогов. Комбинируем векторный поиск с классическими алгоритмами ранжирования.

Подробнее

Анализ данных и дашборды

Metabase, DataLens, JupyterHub

Проводим исследовательский анализ данных и генерируем гипотезы. Настраиваем A/B тестирование и сегментацию клиентов. Создаем прогнозы спроса и оптимизируем автозаказ. Разрабатываем интерактивные дашборды с автоматическим обновлением для руководства.

Подробнее
Scroll down

Частые вопросы

Чем вы реально поможете бизнесу?

Наводим порядок в данных и превращаем их в решения: понятные дашборды, быстрый «по смыслу» поиск, умные ассистенты. Итог — меньше рутины, быстрее управленческие решения, рост выручки и маржи. Плюс: вам не нужен большой штат BI/ML/DE — этот функционал берём на себя (экономия может достигать миллионов ₽ в год в зависимости от объёма).

Как стартовать, если данные разрознены и не структурированы?

Спокойно. Начинаем с мини-аудита и пилота на одной задаче: подключаем 1–2 источника, строим витрину в ClickHouse, делаем 1–3 ключевых отчёта и добавляем LLM-ассистента. Первые результаты обычно на 2–3 неделе, пилот — за 4–8 недель.

Вы не исчезнете после внедрения?

Мы остаёмся рядом. Формат подписки: мониторинг ETL, бэкапы, обновления, мелкие правки, ответы на вопросы и регулярные улучшения. Мы — ваша команда по данным.

У нас нет инфраструктуры, вы можете развернуть сервис у себя на серверах?

Да. Managed-развёртывание в изолированном контуре BI AI: вы оплачиваете сервер и поддержку (обычно 5–15 тыс. ₽/мес), мы отвечаем за аптайм, обновления, мониторинг и безопасность. Или разворачиваем on-prem у вас.

Сколько стоит?

Прозрачные условия и гибкая модель сотрудничества: поддержка — 5–15 тыс. ₽/мес (SLA, мониторинг, бэкапы, правки); доработки — от 2 500 ₽/час; пилот — 4–8 недель по фиксированной цене с измеримыми результатами. До старта — смета, по завершении пилота — отчёт об эффекте.

Как вы измеряете результат?

Согласуем KPI на старте: задержка ETL и полнота витрин, CTR/конверсия из поиска, доля автоответов ассистента, MAU/WAU BI, точность прогнозов (WAPE/MAE), влияние на выручку/маржу. На контрольной дате — отчёт «Экономический эффект».

Это безопасно?

Да. Мы строим систему так, что ваши данные не утекают и не используются для обучения моделей. Модель только отвечает на вопросы — это чистый «режим справочника», без запоминания. Также мы подбираем лучших провайдеров моделей, которые обеспечивают безопасность и конфиденциальность. Также мы можем полностью изолировать ваши данные от внешних сервисов на сервере клиента.

Чем ваш ассистент лучше «просто ChatGPT»?

Он отвечает по вашим данным: продажи, остатки, каталоги, документы. Объясняет метрики, строит отчёты, автоматизирует рутину и цитирует источники. AI — это помощник, а не замена людей: ускоряет и повышает качество решений.

Для кого это особенно полезно?

Ритейл и e-commerce, аптеки/фарма, производители, сети кафе/ресторанов, маркетплейс-селлеры — где важны ассортимент и скорость решений.

Если вырастем — потянете масштаб?

Да. Масштабируем витрины и индексы, добавляем роли ассистента, рекомендации и прогнозы. Возможна модель KPI + success-fee, когда часть вознаграждения привязана к результату.

На чём строите решения?

ClickHouse (DWH), Airflow (ETL), Metabase/DataLens (BI), Qdrant (векторный/семантический поиск), LibreChat/CrewAI/LangGraph (LLM-оркестрация), RAG-контуры. Стек open-source.

Какие следующие шаги?

Короткий созвон → Мини-аудит данных и целей → Коммерческое предложение → Пилот 4–8 недель → Подписка и развитие.

Separator