Paljud tooted ja teenused ei täida oma potentsiaali mitte seetõttu, et kasutajad neid ei vajaks, vaid seetõttu, et kasutajakogemus pole piisavalt sujuv või kaasahaarav. Just kasutajate käitumise analüüsimine aitab mõista, kus toode töötab hästi – ja kus vajab täiustamist. Üks näide kasutajakesksest lähenemisest on koostööprojekt Korrutusmängu loojatega, kus STACC analüüsis kasutajaandmeid, et anda arendusmeeskonnale sisend,
Taastuvenergia osakaalu kasv toob kaasa vajaduse mahukate energiasalvestuslahenduste järele. Et tagada varustuskindlus ja maksimaalne tasuvus, tuleb energia tootmise, salvestamise ja tarbimise investeeringuid planeerida läbimõeldult ja andmepõhiselt. Pikaajalised otsused vajavad põhjalikke arvutusi – ja need peavad olema esitatavad viisil, mis aitab kõigil osapooltel teha kiireid ja teadlikke otsuseid. Kliendile selge pilt süsteemi tasuvusest Energiapartner, kogenud päikeseparkide
Tehisintellekti (inglise keeles artificial intelligence ehk AI) projektid on muutumas digitaalse arengu lahutamatuks osaks, kuid edu saavutamiseks ei piisa üksnes uuenduslikust tehnoloogiast. STACCis oleme oma kogemuse põhjal näinud, et õnnestunud AI-lahendused tuginevad selgetele eesmärkidele, hea koostöövalmidusega meeskondadele ja läbimõeldud lähenemisele. Mis teeb ühest AI-projektist eduka projekti? Tulemuslik AI-projekt vajab tugevat vundamenti. Enne töö alustamist tasub
Elektrienergia turg on viimastel aastatel kiiresti arenenud, pakkudes uusi võimalusi, kuid tuues kaasa ka keerukaid väljakutseid. Turuosalistel tuleb igapäevaselt hallata tohutul hulgal andmeid, alates reaalajas hindadest ja tarbimisprognoosidest kuni tootmismahtudeni. Sellistes tingimustes on käsitsi tehtav andmetöötlus nii aeganõudev kui ka vigadele vastuvõtlik, mõjutades otseselt ettevõtte efektiivsust ja kasumlikkust. Automatiseeritud lahendused võimaldavad neid kitsaskohti leevendada, vähendades
Kvaliteetsed andmed on hädavajalikud selleks, et rakendada neile edukalt masinõpet või AI-d ning luua usaldusväärseid ja töökindlaid süsteeme. Kaubanduses, kus kiire otsustamine ja täpsus mõjutavad otseselt ettevõtte kasumit, on andmete kvaliteet kriitilise tähtsusega. Kuna alusandmed pole peaaegu kunagi täiuslikult korrastatud, ühtlased ja korrektsed, sõltub masinõppe- ja AI-projektide edukus suuresti andmete põhjalikust puhastamisest. Andmete puhastamisel on
Poliitika kujundamisel on vaja toetuda kvaliteetsele ja asjakohasele infole. Aga kuidas leida oluline teave üha kasvavast andmehulgast? STACC ja TEXTA asusid seda ülesannet lahendama Riigikantselei tellimusel. Meie loodud töövahendi prototüüp võimaldab riigiametnikel kasutada semantilist tekstiotsingut, mis muudab teabe leidmise kiiremaks, lihtsamaks ja täpsemaks. Otsustamine vajab head ülevaadet andmetest Igal aastal lisandub tuhandeid eestikeelseid uuringuid, aruandeid,
Kuidas leida igale kliendile just need tooted, mis tooksid ta ikka ja jälle tagasi? STACCi ja Coop Eesti koostöös valmis andmepõhine lahendus, mis pakub igale kliendile just tema eelistustele vastavaid tooteid soodushinnaga. Tuginedes masinõppele, töötasime välja innovaatilise mudeli, mis muudab poekülastuse personaalseks ja suurendab kliendilojaalsust. Lahendus on Eestis ainulaadne, sest klientidele pakutakse personaalseid soodushindu, mis
Elektriautode populaarsus on kogu maailmas märkimisväärselt kasvanud ja Eestis on see trend sarnaselt tõusujoonel. Siiski tekitab paljudes riikides, kus elektriautode levik on ulatuslikum, küsimusi võimekus hoida elektrivõrku stabiilsena. Enefit on välja töötanud koostöös STACC OÜ-ga uuendusliku mFRR sagedusturu prognoosimudeli, mille eesmärk on aidata üha suureneva elektriautode ja laadijate arvu juures tagada elektrivõrgu stabiilsus. Tarbimise optimeerimine
Narva mnt 20 (2nd floor) Tartu 51009, Estonia
© 2025 STACC. Kõik õigused kaitstud |