HU / EN

K+F tevékenységek

Az OPTRANS rendszer segítségével egy olyan fejlesztési eszközt hoztunk létre az optimalizálási rendszerek fejlesztése területén, aminek segítségével az egyedi optimalizálási megoldások, szoftverek kialakításának költsége a töredékére csökkenthető. A korábbi, hasonlóan üzleti optimalizációs szoftverek esetében az egyedi matematikai modell megalkotása és az ahhoz tartozó komplex megoldó algoritmusok megtervezése voltak azok a tényezők, amelyek rendkívül megdrágították az ilyen típusú termékeket. Jelen projektünk kulcsa az, hogy egy új megközelítéssel, egy jóval nagyobb kihívást vállalva egy olyan keretrendszert hoztunk létre, amely egyszerre tartalmazza az absztrakt matematikai modellek tárházát, az azt megoldó algoritmusokat valamint az arra épülő solvert. A projekt a BME bevonásával került megvalósításra.

Preferált területek:
Sales tevékenységet folytató cégek
Szállítmányozással foglalkozó cégek

A Tranzadat egy innovatív üzleti intelligencia szoftver, egy forradalmian új algoritmus család, amely támogatja a döntéshozókat. A termék lehetőséget nyújt arra, hogy a legoptimálisabb döntést tudják meghozni az időzítés, ügyféltulajdonságok, tranzakciók elemzésével.

Az algoritmus család, mely megoldásunk alapját képezi, két korábbi alapvető tranzakciós adathalmazok feldolgozására irányult megközelítés speciális kombinációjával született. Ezek az eljárások tipikusan a tudományos szempontból is új algoritmikai megoldásra, az úgynevezett kurzor alapú tranzakciókezelésre épülnek.

A Tranzadat hatékony megoldást kínál a jellemzően pénzügyi területen előforduló nagy mennyiségű tranzakciós adatok elemzéséhez, valamint az eddig fel nem tárt összefüggések és erre alapuló előrejelzések létrehozását teszi lehetővé az innovatív módszerekkel megalkotott eszközkészlet segítségével az adatbányászati szakemberek számára.

Preferált területek:
Pénzügyi terület (Bankok, biztosítók)

Az iParking egy olyan innovatív, a telekommunikációs technológiai eszköztár több elemét seamless módon kombináló parkolás segítő szolgáltatás, amely magába foglalja a beltéri pozicionálás problémájának célorientált megoldását, a parkolóhelyek állapotának felméréséhez szükséges optikai, képfeldolgozásra épülő technológia kidolgozását, valamint az útvonaltervezéshez szükséges algoritmusok kidolgozását is.

A WebCommerce All-in-One egy webes szolgáltatás aggregátor rendszer, amelynek az a célja, hogy az online vásárlások során szükséges adminisztrációt egyszerűsítse le, könnyítse meg. A rendszer segítségével a felhasználók egységes felületen kereshetnek, válogathatnak és vásárolhatnak, úgy, hogy a rendszer mindeközben automatikusan elvégzi a háttérben az egyes webportálokkal, online szolgáltatásokkal kapcsolatos összes részfolyamatot, az adminisztrációt a regisztrációtól kezdve, a bejelentkezésen és a termék virtuális bevásárló kocsiba helyezésén át egészen a fizetésig.

A rendszer képes egyszerre figyelni és nyomon követni a különböző webshopok ajánlatait és az egyénileg beállított szempontok szerint optimalizálja a tervezett beszerzéseinket, így a WebComm All-in-One rendszer segítségével minden vásárlás a legjobb áron történhet.

A projekt a közösségi szolgáltatásokban, közösségi rendszerekben tárolt információk új, üzleti hasznosításának lehetőségét tárja fel, a piaci célcsoportok dokumentált igényeinek megfelelő matematikai algoritmus rendszer és modell megalkotásával. A Social Recommendation rendszer a felhasználók számára hozzáférhető adatokat elemzi, majd az adathalmazban megfigyelhető hálózati kapcsolatokból levont következtetések alapján célzott ajánlatokat alakít ki az adott termék, vagy szolgáltatásértékesítési lehetőségeire, irányaira, célcsoportjára vonatkozóan.

A rendszer lényege, hogy a korábbi, jellemzően statisztikailag feldolgozható tulajdonságok és ismérvek aspektusából történő vizsgálat helyett a hálózati kapcsolatok jellegére, mintázataira, sajátosságaira koncentrál, amely egy egészen új és várhatóan nagy hatékonyságú értékesítés támogató megoldás kialakítására lehet alkalmas. A hagyományos adatbányászati eljárásoktól eltérően mi a tartalom alapú szűrési megoldásokat kívánjuk felhasználni, hogy a potenciális vásárlók profilját képesek legyünk minél pontosabban felvázolni.