Skaff est un incubateur
pour Artefact produits techniques
Améliorer les normes de prestation technique.
Améliorer la réussite commerciale.
Consolider artefact en tant que leader data.
Skaff fournit des connaissances en open source et des solutions déployables pour résoudre les problèmes techniques fondamentaux.
Il y a des frais techniques importants avant que les projets data et IA ne puissent démontrer leur valeur.
Skaff reconnaît ce travail fondamental et construit des accélérateurs de haute qualité pour rationaliser la construction et le déploiement, afin de permettre aux équipes de se concentrer sur le travail à valeur ajoutée.
Connaissances
Packs
Prendre un bon départ
Accélérez votre apprentissage d'une technologie ou d'une expertise en parcourant l'un de nos packs de connaissances.
Que contient la boîte ?
Les packs de connaissances comprennent une formation pratique de 45 minutes,
et nos convictions collectives sur la manière d'aborder le sujet.
d'aborder le sujet.
Essayez-en un
Paquets déployables
Ne pas se contenter d'un discours passe-partout
Accélérer le développement et l'industrialisation des projets data en utilisant des logiciels libres.
À quoi cela ressemble-t-il ?
Ces accélérateurs peuvent être des paquets Python,
des modules Terraform, des modèles de dépôt Git,
des modèles de tableaux de bord, et bien plus encore.
Essayez-en un
Accélérez la mise en place de votre application Gen AI en utilisant
notre kit d'industrialisation Langchain.
Histoires de réussite
Capital-investissement
En s'appuyant sur les accélérateurs GenAI de Skaff, une équipe de Artefact a rapidement démontré les gains de temps considérables qui pouvaient être réalisés grâce à l'indexation et à l'interrogation de data non structuré pour les fusions et acquisitions.
Les analystes ont pu poser des questions sur les documents de due diligence, les études de marché, les entretiens avec des experts et d'autres rapports en langage naturel. Cela permet de recouper facilement les informations et d'améliorer considérablement la productivité.
La mise en place d'une échelle de 1500 utilisateurs a été autorisée.
Beauté des consommateurs
Lors de la construction d'une plateforme data pour soutenir les cas d'utilisation marketing, l'utilisation des accélérateurs Skaff a permis d'accélérer le déploiement des lacs data , des pipelines data , du contrôle d'accès, de finops et de la gouvernance data .
Cette tâche ayant été réglée en quelques jours au lieu de semaines ou de mois, les ingénieurs de data ont pu se concentrer sur la création de produits data et servir des cas d'utilisation stratégiques pour la marque.
DÉTAILLANT
Pour analyser le flux data provenant des points de vente dans le cadre de la détection des fraudes, l'accélérateur de serveur dbt de Skaff a été utilisé pour déployer et planifier le pipeline d'analyse.
Cela a permis à l'équipe Artefact d'obtenir rapidement des informations sur les événements de détection de la fraude et d'autres incidents.
Le fait d'avoir cet accélérateur prêt à l'emploi leur a permis d'économiser des semaines de développement et de se concentrer sur leur produit.
Articles de blog Medium rédigés par nos experts en technologie
Choice-Learn: Large-scale choice modeling for operational contexts through the lens of machine learning
Discrete choice models aim at predicting choice decisions made by individuals from a menu of alternatives, called an assortment. Well-known use cases include predicting a...
L'ère de l'IA générative : ce qui change
L'abondance et la diversité des réponses à ChatGPT et aux autres IA génératives, qu'elles soient sceptiques ou enthousiastes, démontrent les changements qu'elles apportent et l'impact...
Comment Artefact a réussi à développer un système de carrière équitable et simple pour les ingénieurs logiciels
Dans le secteur technologique dynamique et en constante évolution d'aujourd'hui, une carrière peut souvent ressembler à un chemin sinueux à travers une forêt dense d'opportunités. Avec la rapidité...
Pourquoi vous avez besoin de LLMOps
Cet article présente LLMOps, une branche spécialisée fusionnant DevOps et MLOps pour gérer les défis posés par les grands modèles de langage (LLM)....
Libérer la puissance du LangChain Expression Language (LCEL) : de la preuve de concept à la production
LangChain est devenu en moins d'un an l'une des bibliothèques Python les plus utilisées pour interagir avec les LLM, mais LangChain était surtout une bibliothèque...
Comment nous avons géré la réconciliation des ID de profil en utilisant Treasure Data Unification et SQL
Dans cet article, nous expliquons les défis posés par la réconciliation des identifiants et démontrons notre approche pour créer un profil d'identifiant unifié dans la plateforme Customer Data , en particulier...
