Основание компании
Трое аналитиков запустили бутиковое агентство. Первые клиенты пришли по рекомендациям. Фокус на малых проектах с высокой вовлечённостью в процесс
Мы прогнозируем рынки и называем риски до начала работы
Аналитическая компания с фокусом на честности и прозрачности
Основана в 2021 году группой аналитиков, уставших от завышенных обещаний в отрасли. Мы не гарантируем точность прогнозов, потому что это невозможно. Открыто указываем на ограничения моделей, документируем ошибки, публикуем метрики точности. Прошлые показатели не гарантируют будущих результатов
Результаты прогнозирования могут отличаться от реальности. Точность зависит от качества данных и стабильности рыночных условий
История развития компании
От малого проекта до аналитической платформы с клиентами по Казахстану
-
-
Первые крупные контракты
Выиграли тендер на прогнозирование для производственной компании. Модель дала ошибку пятнадцать процентов, что было в пределах нормы, но клиент ожидал большего. Доработали подход
-
Расширение команды
Наняли специалистов по машинному обучению и макроэкономике. Начали применять сложные модели, но столкнулись с переобучением. Урок усвоен: не всегда сложность означает точность
-
Внедрение стандартов документирования
Разработали единый формат отчётов с обязательным указанием рисков и ограничений. Клиенты стали лучше понимать пределы прогнозов. Снизилось число претензий из-за несовпадения ожиданий
-
Публикация метрик точности
Начали публично делиться статистикой ошибок прогнозов. Средняя точность восемьдесят два процента на краткосрочном горизонте. Честность привлекла клиентов, ценящих реализм
Команда аналитиков
Специалисты с опытом в статистике, экономике и машинном обучении
Анна Петрова
Главный аналитик, эконометрика
Кандидат экономических наук Московский государственный университет
Временные ряды, ARIMA
Исследовательский центр Казахстана
Сертификаты:
Certified Analytics Professional CAP
Time Series Analysis Specialist
Методологии:
ARIMA и SARIMA
Экспоненциальное сглаживание
Векторная авторегрессия VAR
Коинтеграционный анализ
Структурные модели временных рядов
Ключевые навыки:
Эконометрическое моделирование
Макроэкономический анализ
Статистическая валидация
Визуализация данных
Пятнадцать лет в прогнозировании. Специализация на временных рядах и макроэкономических моделях. Открыто говорит о пределах точности каждого подхода
Максим Иванов
Специалист по машинному обучению
Магистр прикладной математики Санкт-Петербургский государственный университет
Машинное обучение, нейросети
Финтех-стартап в Алматы
Сертификаты:
Google Professional Machine Learning Engineer
Deep Learning Specialization Coursera
Методологии:
Случайный лес Random Forest
Градиентный бустинг XGBoost
Нейронные сети TensorFlow
Кросс-валидация и регуляризация
Feature Engineering
Ключевые навыки:
Python и библиотеки
Обработка больших данных
Настройка гиперпараметров
Интерпретация моделей
Семь лет в анализе данных. Применяет нейросети и ансамбли. Предупреждает о риске переобучения и необходимости больших выборок
Дина Ахметова
Старший экономист-аналитик
Магистр экономики и финансов Назарбаев Университет
Макроэкономика, отраслевой анализ
Национальный банк Казахстана
Сертификаты:
Chartered Financial Analyst CFA Level II
Certified Economic Development Professional
Методологии:
Сценарный анализ
Анализ чувствительности
Отраслевое моделирование
Макроэкономические индикаторы
Метод Дельфи
Ключевые навыки:
Экономический анализ
Построение сценариев
Работа с индикаторами
Аналитические отчёты
Десять лет в макроэкономическом прогнозировании. Специализируется на отраслевых моделях и сценарном анализе. Открыто обсуждает неопределённость долгосрочных прогнозов
Сергей Ли
Аналитик данных, визуализация
Бакалавр информационных систем Казахстанский институт технологий
Визуализация данных, бизнес-аналитика
Консалтинговая компания Big Four
Сертификаты:
Tableau Desktop Specialist
Microsoft Power BI Data Analyst
Методологии:
Дашборды в Tableau
Power BI визуализация
Интерактивные отчёты
Графическое представление неопределённости
Коммуникация данных
Ключевые навыки:
Визуализация аналитики
Дизайн отчётов
SQL и ETL
Бизнес-коммуникация
Пять лет в аналитике. Создаёт дашборды и отчёты, делающие прогнозы понятными для клиентов. Фокус на доверительных интервалах и понятной коммуникации рисков
Ценности компании
Наша миссия
Делать прогнозирование честным. Снижать неопределённость там, где это возможно, и открыто называть пределы там, где модели бессильны. Прошлые показатели не гарантируют будущих результатов. Клиенты должны это понимать до принятия решений
Наше видение
Стать эталоном прозрачности в аналитике. Изменить ожидания рынка от прогнозов: от требования абсолютной точности к пониманию вероятностей и рисков. Распространить культуру честной оценки ограничений среди конкурентов и клиентов
Честность
Открыто говорим об ошибках прогнозов и ограничениях моделей. Не обещаем точности там, где её нельзя обеспечить. Публикуем метрики реальной точности, включая промахи. Честность важнее маркетинга
Прозрачность методов
Объясняем, как работают модели, какие допущения лежат в основе, где границы применимости. Клиенты понимают, на чём основан прогноз и почему он может ошибиться. Прозрачность снижает риск неверных ожиданий
Постоянное обучение
Анализируем каждую ошибку прогноза, извлекаем уроки, корректируем подходы. Отрасль меняется, данные становятся доступнее, алгоритмы совершенствуются. Мы не стоим на месте, но и не гонимся за модой
Фокус на клиенте
Адаптируем модели под задачи, а не навязываем универсальные решения. Объясняем результаты понятным языком, избегаем технического жаргона без необходимости. Доступны для вопросов и корректировок после сдачи проекта
Признание отрасли
Награды за честность и качество аналитики
Лучшая аналитическая компания Казахстана
Премия присуждена за открытость в публикации метрик точности и внедрение стандартов документирования рисков. Жюри отметило культуру честности перед клиентами
2024
Казахстанская ассоциация аналитиков
Инновации в прогнозировании
За разработку методологии сценарного анализа с автоматическим обновлением вероятностей при изменении макропоказателей
2023
Качество клиентского сервиса
Награда от клиентов за понятные отчёты и оперативную поддержку при интерпретации результатов
2025
Прозрачность бизнеса
Признание за публикацию всех ограничений моделей и факторов, влияющих на точность прогнозов
2022
Познакомьтесь с командой
Обсудим задачу и назовём риски
Встреча начинается с анализа применимости моделей. Если данных недостаточно или неопределённость слишком высока, мы скажем об этом сразу. Результаты могут отличаться от ожиданий
Оценка применимости моделей к задаче
Обсуждение доступности и качества данных
Список рисков и ограничений
Реалистичные сроки выполнения проекта