ყველა კომპანიას აქვს მონაცემები, ყველა კომპანიას სურს მისი გამოყენება და ანალიზი. მაგრამ რეალური შედეგი, დრო, თანხა და მეინთენენსი უდიდესი გამოწვევებია.
ვერ აღწევს თავის მიზანს
წარუმატებელია
DWH და AI ანალიტიკური პროექტების
ვნახოთ რა არის ამ 3%-ის საიდუმლო. იმისთვის რომ ჩვენი ანალიტიკური პროექტი წარმატებული იყოს, ჩვენ დაგვჭირდება:
(მონაცემები რომ ვინახოთ)
45,000$ წლ
(მონაცემები რომ ვატრანსფორმიროთ)
10,000$ წლ
(ტრანსფორმაციები რომ ვაორკესტრიროთ)
5,000$ წელი
(რომ მონაცემები ვაინტეგრიროთ)
8,000$ წელი
(მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის)
2,000-60,000$ წელი
(რომ AI-ს საშუალებით ჩვენს მონაცემებს ვეჩატავოთ)
75,000$ წელი
(რომ Data Governance ვმართოთ)
120,000$ წელიწადში
(რომ ჩვენივე მონაცემებზე პრეზენტაციები ხელოვნურ ინტელექტს ვაგენერირებინოთ)
12,000$ წელიწადი
(რომელიც ამ ყველაფერს დაასეტაპებს და მოუვლის)
300,000-500,000$ წელი
ლიცენზიები დეველოპერებისთვის (Git, CircleCI, Jetbrains Datagrip...) - 50,000$ წელიწადი
ანუ თუ მსურს რომ მქონდეს კარგი მონაცემების დამუშავება ხელოვნური ინტელექტით, მაქვს 3 ვარიანტი:
გავწიო წელიწადში მინიმუმ 700,000$-ის ხარჯი ზემოთ ჩამოთვლილ 10-ვე პუნქტში
და მოვხვდე იმ 97%-ში რომელსაც უფეილდება წამოწყება
რომელიც აერთიანებს უკლებლივ ყველაფერს რაც კი ნებისმიერ კომპანიას დასჭირდებია, სჭირდება და მომავალში დასჭირდება წარმატებული ანალიტიკური პროექტის განხორციელებისთვის.
მარტივია:
(გინდ Cloud გინდ On-premise) (10 წუთი სეტაპისთვის)
(600+ Pre-defined Connector)
(optional) (2-6 კვირა)
(2 წუთი სეტაპისთვის)
(5 წთ)
(Optional) (10 წთ)
Unistream-ის Data Mind-ები თავად დაწერენ ნებისმიერი სირთულის პროგრამულ კოდს, გაანალიზებენ ნებისმიერი სირთულისა თუ კომპლექსურობისა თუ მოცულობის მონაცემებს, თავად ააწყობენ BI-რეპორტებს, თავად ააწყობენ პრეზენტაციებს და თავად მოგცემენ რეკომენდაციებს, გაიწევენ კონსულტაციას, და გააკეთებენ კვლევას ინტერნეტში.
Unistream-ი თავად იზრუნებს ტრანსფორმაციების ორკესტრაციაზე, error-ების ჰენდლინგზე, მონაცემთა ბაზის ოპტიმიზაციაზე და მონაცემთა ხარისხის კონტროლზე.
უნისტრიმს პროდუქტი როგორც კონკურენტი მსოფლიო მასშტაბით არ ყავს, ამიტომ შევადაროთ Unistream-ის პრობლემის მოგვარების ალტერნატიული გზები კონკურენტად:
თანადამფუძნებელი და CTO - გამოცდილი მონაცემთა არქიტექტორი, 25+ საერთაშორისო კომპანიასთან მუშაობის გამოცდილებით. ექსპერტი მონაცემთა ინტეგრაციის, AI სისტემების და მონაცემთა ანალიტიკის სფეროში.
თანადამფუძნებელი და CEO - გამოცდილი ფინანსისტი, წამყვან კომპანიებში CFO-ს პოზიციაზე მუშაობის გამოცდილებით. ექსპერტი ბიზნესის განვითარების, სტრატეგიული დაგეგმვის და ინვესტიციების მოზიდვის მიმართულებით.
ტექნიკური გუნდი, მათ შორის მონაცემთა ინჟინრები, მონაცემთა მეცნიერები, AI სპეციალისტები და დეველოპერები
Datamind-მა მოღვაწეობა დაიწყო როგორც სერვის კომპანიამ. თავისი სერვის კომპანიის მოღვაწეობით მოემსახურა ათობით კლიენტს და განახორციელა 35 ძალიან კომპლექსური პროექტები მსოფლიოს მასშტაბით სხვადასხვა ინდუსტრიის კომპანიებში.
3 წლის თავზე კომპანიამ გადაწყვიტა რომ ის გამოწვევები რაც ამ პერიოდში დაინახა და ასევე დაგენერირებული შემოსავალი დაებანდებია პროდუქტის შექმნაში, ისეთი პროდუქტის რომელიც უკლებლივ ნებისმიერ Data გამოწვევას მსოფლიოში ყველაზე მოკლე პერიოდში, ყველაზე ხარისხიანად და თან ერთ პლატფორმაში უპასუხებდა. კომპანიამ სრული პივოტი გააკეთა და 2 წლის მუშაობის თავზე გამოაცხადა Unistream - პროდუქტი რომელიც ძალიან მალე თავის სტანდარტებს დააწესებს მსოფლიო მასშტაბით.
კომპანიაში თავმოყრილია საუკეთესოთა შორის საუკეთესო ტალანტები, კომპანიის მთავარი მუშაობის პრინციპებია: ხარისხი, მოქნილობა და სისწრაფე.
დალანჩვიდან (2025 წლის Q3) სულ რამოდენიმე თვეში Unistream-ის adoption მოახერხა 5-მა კომპანიამ: თეგეტა მოტორსი, კრედო ბანკი, ტერა ბანკი, კავკასიის ავტო იმპორტი, რანდომ სისტემს ჯეორგია. სულ რაღაც რამოდენიმე თვეში კომპანიამ მოახერხა 500K $ ARR-ზე გასვლა.
რეკორდულად პატარა პერიოდში აეწყო EDWH და გაეშვა AI ანალიტიკა. მოხდა რეკორდული ქოსთ და ჰუმან რესურს სეივინგი.
ლიმიტირებული ადამიანური რესურსით რეკორდულ დროში დაიფარა კომპანიის უკლებლივ ყველა ანალიტიკური არსებული და მომავალი გამოწვევებიც.
Unistream-ში შეიმპორტდა 100+ მილიარდი ჩანაწერი. ინფრასტრუქტურული ხარჯებში მოხდა 70%-იანი ქოსთ სეივინგი, დაილანჩა AI მაინდები რომლებიც მუშაობენ Ad hoc და Fraud detection-რეპორტებზე.
უნისტრიმის მეშვეობით მოხდა DWH-ის აწყობა და კონსოლიდირებული მონაცემების წინასწარ გამზადებული კონექტორით ინტეგრაცია CRM-სისტემასთან, დაიზოგა ათასობით კაცსაათი კომპანიისთვის Customer Relationship Management-ის ჭრილში. დაიზოგა 300,000$-ის ინფრასტრუქტურული წლიური დანახარჯი.
60-100K $ წელიწადში + AI კრედიტები
საშუალოდ $1,000-1,200/თვეში ერთი კომპანიისთვის
ულიმიტო ტრენინგი და საპორტი შედის ლიცენზიაში
$10 მილიონი ARR 4 წელიწადში - რეგიონში
$100 მილიონი - რეგიონში (საქართველო და მეზობელი ქვეყნები)
$65+ მილიარდი (გლობალური AI და მონაცემთა ანალიტიკის ბაზარი)
$1.5M - დოკუმენტაცია, ტესტირება, დოკერიზაცია, სტაბილიზაცია
$2M - საერთაშორისო ბრენდინგი, მარკეტინგული კამპანიები, გაყიდვების გუნდის შექმნა
$1M - ინტეგრატორებთან პარტნიორობა და გაფართოება
$1M - გუნდის გაფართოება და საოპერაციო რეზერვი სწრაფი ზრდისთვის
UNISTREAM.CLOUD