E.D.A.T.A. / EST. 2017
— SERVICIU / EDT-DATA-20

Ce iese din tipar, semnalat din timp.

Modele care găsesc ce nu se potrivește — fraudă, defecte, erori, comportament neobișnuit — în tranzacții, loguri și senzori, în timp real. Pe serverul tău.

În timp real/Din datele tale/Cu context

Evaluare fără cost · Alerte reglate · Fără lock-in

Detecție de anomalii pe fluxuri de date, rulată on-premise
FIG. 01 — DETECȚIE ANOMALII / ON-PREMISE
ÎN TIMP REAL/DIN DATELE TALE/CU CONTEXT/LA TINE
— PROBLEMA

Ce contează cel mai mult e cel mai greu de prins.

Frauda și defectele apar rar, ascunse între milioane de evenimente normale. Regulile fixe prind doar ce știi deja, iar restul îl afli prea târziu.

EDT / RISC-01 / RAR

Exact ce cauți e cel mai rar

Frauda, defectul, intruziunea apar rar și ascuns, tocmai printre milioane de evenimente normale. Manual, sunt imposibil de prins.

EDT / RISC-02 / REGULI

Regulile fixe prind doar ce știi deja

Un prag scris de om prinde tiparul cunoscut. Anomalia nouă, pe care n-ai anticipat-o, trece nevăzută.

EDT / RISC-03 / TÂRZIU

Afli după ce a produs pagube

O tranzacție frauduloasă sau un utilaj care cedează, descoperite a doua zi, costă mult mai mult decât prinse pe loc.

— REZULTATUL

Anomalia prinsă la timp, cu context.

Detecția semnalează și ce n-ai anticipat, cu alerte reglate să evite zgomotul și explicația de ce — în timp real, pe serverul tău.

Din timp
Prinzi înainte de pagubă
Necunoscut
Prinde și ce n-ai anticipat
Cu context
Nu doar semnal, ci de ce
On-premise
Rulează pe serverul tău
— CE FACEM

Învățăm normalul, semnalăm abaterea.

Fraudă, senzori, loguri, procese — detecție pe fluxul tău, în timp real, cu un prag care se adaptează.

EDT-DATA-20-01 / DETECȚIE DE FRAUDĂ

Semnalăm tranzacții și comportamente care ies din tipar.

EDT-DATA-20-02 / MONITORIZARE SENZORI

Prindem abateri în date de utilaje, înainte de defect.

EDT-DATA-20-03 / ANALIZĂ DE LOGURI

Găsim evenimente neobișnuite în loguri și trafic.

EDT-DATA-20-04 / ANOMALII ÎN DATE

Detectăm valori și tipare greșite în procesele tale.

EDT-DATA-20-05 / ÎN TIMP REAL

Rulăm pe fluxul de date, cu alertă imediată.

EDT-DATA-20-06 / PRAG ADAPTIV

Ce e „normal” se ajustează în timp, nu rămâne fix.

— CUM LUCRĂM

Învățăm normalul, calibrăm, integrăm.

Pornim de la fluxul tău, învățăm tiparul normal, reglăm sensibilitatea ca alertele să fie utile și legăm detecția de cine trebuie anunțat.

01

Ce urmărim

Stabilim ce flux monitorizăm și ce înseamnă o anomalie utilă.

02

Normalul

Învățăm tiparul normal din datele tale istorice.

03

Model

Construim detecția, calibrată pe cât de sensibilă trebuie să fie.

04

Prag & alerte

Reglăm ca alertele să fie utile, nu zgomot.

05

Integrare

Legăm detecția de fluxul tău și de cine trebuie anunțat.

— CE REZOLVĂM

Ce lasă să treacă o monitorizare simplă.

Evenimentele rare și necunoscute — le prindem cu un model care învață normalul, nu cu praguri fixe și noroc.

EVENIMENTE RARE

Ce cauți e greu de găsit

REGULI RIGIDE

Prind doar ce știi deja

DESCOPERIRE TÂRZIE

Pagube deja produse

ALERTE ZGOMOT

Prea multe false pozitive

FĂRĂ CONTEXT

Semnal fără explicație

DATE ÎN CLOUD

Flux trimis la furnizor

— CE LIVRĂM

O detecție reglată, cu alerte utile.

01
Model de detecție

Calibrat pe fluxul și sensibilitatea ta.

02
Alerte utile

Reglate să evite zgomotul.

03
Context la alertă

De ce e ceva o anomalie.

04
Prag adaptiv

Normalul se ajustează în timp.

05
Integrare

Legat de fluxul tău și de cine e anunțat.

06
Rulat on-premise

Totul rulează la tine — datele nu pleacă.

— CE CONTEAZĂ

O alertă bună merită să fie citită.

Ținta nu e să semnalezi mult, ci să semnalezi ce contează — la timp, cu context și cu suficient de puțin zgomot încât nimeni să n-o ignore.

  • PRINDE ȘI NECUNOSCUTULRegulile prind ce ai anticipat. Un model de anomalii semnalează și ce e nou și neașteptat — exact partea periculoasă.
  • SEMNAL, NU ZGOMOTO detecție care aleargă la fiecare fleac e ignorată. Reglăm pragul ca alertele să merite atenția — precizie, nu panică.
  • CU CONTEXTO alertă fără explicație e inutilă. Arătăm de ce ceva iese din tipar, ca omul să poată decide rapid.
  • ON-PREMISEDetecția rulează în infrastructura ta — fluxul de date nu ajunge într-un cloud extern.
— ÎNTREBĂRI

Ce te-ai putea întreba.

01Prin ce diferă de niște reguli?

Regulile prind doar tiparele pe care le-ai definit deja. Un model de anomalii învață ce e normal și semnalează orice se abate — inclusiv ce n-ai anticipat.

02Nu o să mă inunde cu alerte false?

De aceea reglăm pragul pe datele tale. Ținta e ca o alertă să merite atenție — puține, dar reale, nu multe și ignorate.

03Pe ce fel de date merge?

Tranzacții, loguri, trafic, senzori, procese — orice flux cu un tipar normal de la care se poate abate ceva.

04Funcționează în timp real?

Da. Rulăm pe flux, cu alertă imediată, ca să prinzi problema pe loc, nu a doua zi.

05Datele mele ajung undeva?

Nu. Detecția rulează on-premise. Fluxul de date rămâne la tine.

06Cât costă?

Depinde de flux și de complexitate. Îți dăm o cifră fixă după evaluare — care e gratuită.

— PASUL URMĂTOR

Prinde problema înainte să coste.

O discuție de evaluare, fără cost. Ne uităm la fluxul tău și îți spunem ce anomalii se pot detecta.

Fără cost · Fără angajament · Datele rămân la tine