
Naše storitve


Orange data mining
Izbrani projekti
PAY DAY
PAY DAY zahteve evropske direktive o preglednosti plačil pretvarja v praktično analitično orodje za delodajalce v Sloveniji. Obdeluje podatke o plačah, izračunava kazalnike plačne vrzeli med spoloma ter organizacijam pomaga prepoznati, kje se pojavljajo razlike v plačah in kje bi bila potrebna nadaljnja analiza.
Orodje je nastalo v okviru projekta PAY DAY, ki ga financira EU, in ponuja tudi brezplačno metodologijo vrednotenja delovnih mest, s katero lahko organizacije kjer koli vrednotijo delovna mesta in oblikujejo kategorije delovnih mest.

Paygap.report
S strokovnjaki za vrednotenje delovnih mest in plačne strukture razvijamo Paygap.report, novo rešitev za spolno nevtralno vrednotenje delovnih mest in preglednost plačil.
Paygap.report organizacijam pomaga vrednotiti delovna mesta, oblikovati kategorije delovnih mest ter analizirati podatke o zaposlenih in plačah v strukturiranem delovnem procesu – vrednotenje delovnih mest in analizo plačnih vrzeli povezuje v enoten, praktičen postopek.

Raziskovalna infrastruktura
Razvijamo podatkovno infrastrukturo, ki združuje informacije iz različnih virov ter omogoča njihovo iskanje, raziskovanje in uporabo.
Naše delo vključuje obsežno integracijo podatkov, raziskovalne podatkovne zbirke, semantično iskanje in analitične vmesnike za odkrivanje povezav v kompleksnih znanstvenih in raziskovalnih informacijah.

Znanstvena analitika
Sodelujemo z znanstvenimi in industrijskimi razvojnimi skupinami pri problemih, kjer se srečajo eksperimentalni podatki, domensko znanje in napredna analitika.
Naše delo vključuje strojno učenje, analizo slik in eksperimentalnih podatkov, napovedno modeliranje in vizualno analitiko ter specializirano programsko opremo za znanstvene delovne procese.

DALI4US
DALI4US prinaša podatkovno znanost in strojno učenje v interaktivno učno okolje.
Revelo je razvil infrastrukturo, ki povezuje spletne izobraževalne vsebine z interaktivnimi delotoki Orange, tako da lahko učenci in učitelji s podatki in metodami strojnega učenja eksperimentirajo neposredno v brskalniku.
