Navrhneme a vytvoříme vhodnou infrastrukturu datového skladu pro efektivní ukládání vašich velkých dat. Řešení stavíme nejen na klasických relačních databázových systémech SQL, ale také na moderních databázích nerelačního typu NoSQL.

Pokud jsou vaše velká data skutečně velká, použijeme distribuované zpracování a zátěž rozložíme na více zařízení. V takovém případě se držíme ověřeného programovacího modelu MapReduce od společnosti Google.

Pro získání cených znalostí z vašich nestruktorovaných velkých dat a pro vysokou efektivitu jejich zpracování použijeme strojové učení.

Použijeme matematické programování a nalezneme optimální strukturu vašeho výrobního programu, finančního portfolia či plánu reklamy. Obecně, najdeme optimální složení směsi čehokoliv, a to s ohledem na maximalizaci určených kritérií. Řešíme také distribuční problémy a optimalizace materiálových toků.

S pomoci teorie front a modelů systémů hromadné obsluhy můžeme identifikovat úzké hrdlo vaší výrobní linky a navrhneme optimální kapacitu, obecně jakéhokoliv systému pro obsluhu požadavů.

Aplikací teorie grafů (metody CPM a PERT) můžeme zefektivnit řízení vašich projektů, odhalíme časové rezervy a zbytečně vynaložené náklady.

Pro zjištění optimální velikosti zásoby a jejího obratu, nejvhodnější velikosti a frekvenci dodávky vytvoříme model zásob vašeho podniku. Pracujeme s deterministickými a se stochastickými (pravděpodobnostními) modely zásob.