تجربه
تجربه همکاری با شرکت‌های بزرگی مانند همراه اول در سال‌های گذشته نشان می‌دهد این گروه قادر است در فضای مِه‌داده‌ها علاوه بر بهینه‌سازی کسب و کار موجود، با کشف بازارهای جدید موجب ایجاد مزیت‌های رقابتی برای سازمان‌ها گردد
مسئله‌محور بودن
کار ما با یک مسئله مشخص آغاز می‌شود. ما با تاکید بر حل واقعی مشکلاتی که در سازمان‌های داده محور بروز می‌کند تلاش می‌کنیم به صورت مؤثری در کوتاه‌ترین زمان به ارتقای مجموعه کمک نماییم.
چالاکی در حل مسئله
برای تحلیل مِه‌داده‌ها همیشه نیاز به سخت‌افزارهای پرهزینه نیست. ابداع الگوریتم‌های بهینه به همراه تکنیک‌های کار با مِه‌داده‌ها ما را قادر می‌سازد به سرعت وارد مراحل عملیاتی حل مسئله شویم.
نوآوری
برای اغلب مسائلی که در حوزه داده‌کاوی مطرح می‌شوند راه‌حل‌های از پیش تعیین‌شده وجود ندارد. تسلط به دانش‌های پایه، ما را قادر می‌سازد مسائل را در جزئی‌ترین سطوح آن تحلیل و الگوریتم‌های جدیدی برای حل آنها پیشنهاد دهیم.
هسته اولیه شرکت شمارا در سال ۱۳۸۹ با همکاری چند نفر از اعضای هیئت علمی و دانشجویان تحصیلات تکمیلی در دانشکده علوم ریاضی دانشگاه صنعتی شریف شکل گرفت. هدف از تأسیس این گروه بهره‌گیری از دانش ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر در مدل‌سازی مسائل داده‌محور برای حل مشکلات صنعتی کشور بود. شرکت شمارا با محوریت تحلیل داده و با توسعه ابزارهای مدیریت مِه‌داده‌ها (Big Data)، یادگیری ماشینی و تصویرسازی، گنجینه هماهنگی از دانش و تکنولوژی را در کنار تجربه برای خدمت‌رسانی به کسب و کارهای داده‌محور فراهم کرده است.
تحلیل داده
اکتشاف داده‌ها، کشف متغیرهای اصلی، استخراج دانش و مدل‌سازی اولین مرحله از تحلیل داده است. تحلیل‌گران داده اقدام به پیش‌بینی و طراحی ابزارهای هوشمند برای تصمیم‌گیری خودکار می‌نمایند.
تصویرسازی
نمایش هوشمند اطلاعات، ابداع سنجه‌های بهینه برای نظارت سیستم، بیان روایی حقایق و پیاده‌سازی با ابزارهای مختلف بخشی از کارهای تصویرگر داده است.
مهندسی داده
طراحی سیستم مدیریت مِه‌داده‌ها، یکپارچه‌سازی ساختار داده‌های گوناگون، طراحی الگوریتم‌های موازی و افزایش عملکرد پردازش اطلاعات از جمله وظایف مهندس داده است.
هوشمندسازی
طراحی الگوریتم‌های داده‌محور و تحلیل‌های تمهیدی برای اتخاذ تصمیم بهینه و ارائه سرویس برعهده متخصصان هوشمندسازی است.
مدیریت درآمد و قیمت‌گذاری پویا
پیش‌بینی رفتار آینده مشتریان یک سازمان و تعیین استراتژی‌های قیمت‌گذاری با هدف افزایش درآمد سازمان بر عهده متخصصان این بخش است.
معماری تحلیل مِه‌داده‌ها (Big Data) در شرکت شمارا براساس بهینه‌ترین ابزارهای روز دنیا با تمرکز بر ساختارهای توزیع‌شده شامل ویژگی‌های زیر طراحی شده است:
شناخت هوشمندانه مشتری، شناسایی تقلب و نواقص سیستم
شناخت بهتر بازار، تبلیغات هدفمند
نظارت مؤثر، بهینه‌سازی خدمات، استفاده هوشمندانه از منابع
پیش‌بینی و مدل‌سازی ترافیک،کنترل هوشمندانهٔ ترافیک
تحلیل داده‌های حوزه سلامت برای پیشگیری و درمان بیماری
اعتبارسنجی مشتریان، شناخت بازار، جلوگیری از تقلب
هوشمندسازی اکتشاف و استخراج و نظارت
علم‌سنجی، آموزش‌های شخص‌محور، شناسایی نیازها و مهارت‌ها
پیشنهاد دهنده کالا، خدمات تبلیغات و سرویس برای افزایش بهره‌وری و کاهش زمان تصمیم
.هدف‌گیری مخاطبان و شناخت نیازهای آنها موجب بهره‌وری هرچه بیشتر تبلیغات خواهد شد
تحلیل به هنگام انبوه داده‌ها به نمودارهایی که قدرت تصمیم‌سازی ما را افزایش دهند و مدیران را در تصمیم‌سازی سریع و موثر یاری دهد.
ارزش‌دهی متون، خلاصه‌سازی و استخراج ویژگی‌ها برای فهم هرچه بهتر متن‌های شبکه‌های اجتماعی و نظرات
یافتن عوامل پنهان در بازار و الگوهای سودمند به منظور افزایش شناخت مشتری
استفاده از یادگیری ماشینی، عمیق و تقویتی در جهت تصمیم‌گیری فعالیت‌ها و انتخاب‌های بهینه
استفاده از یادگیری ماشینی، عمیق و تقویتی در جهت تصمیم‌گیری فعالیت‌ها و انتخاب‌های بهینه
شناسایی تقلب و مقابله با آن برای تضمین درآمد از عناصر اساسی کسب و کارهای دیجیتال است
شناسایی عوامل علاقه‌مندی مشتریان و یافتن احتمال نارضایتی برای جلوگیری از ریزش
کاهش هزینه‌های تبلیغاتی و کمک به انتخاب بهینه مشتریان
خیابان آزادی، دانشگاه صنعتی شریف، مجتع خدمات و فناوری، واحد ۳۱۵، دفتر تحلیل و تصویر داده شمارا
دفتر تهران، تلفن
۰۲۱-۶۶۱۶۶۳۱۵
تهیه تصاویر