Vumyroa to zespół analityków i inżynierów danych, którzy od 2025 roku budują narzędzia predykcyjnej analityki finansowej dostępne dla firm w całej Polsce. Nie działamy przez biura regionalne - każdy klient ma dostęp do tych samych specjalistów, niezależnie od lokalizacji.
Budujemy systemy, które przetwarzają dane finansowe i generują prognozy możliwe do zastosowania w codziennych decyzjach biznesowych. Modele predykcyjne, które tworzymy, nie są gotowymi szablonami - każde wdrożenie uwzględnia specyfikę branży i strukturę danych konkretnego klienta.
Pracujemy zdalnie z firmami z całej Polski. Konsultacje, wdrożenia i wsparcie techniczne odbywają się online, bez konieczności spotkań stacjonarnych.
Główna analityczka danych
Pracuje z modelami szeregów czasowych od ponad ośmiu lat. Specjalizuje się w prognozowaniu przepływów gotówkowych dla firm produkcyjnych i logistycznych.
Inżynier systemów predykcyjnych
Odpowiada za architekturę pipeline'ów danych i integrację modeli z systemami klientów. Wcześniej pracował przy projektach dla sektora bankowego.
Konsultant ds. wdrożeń
Prowadzi klientów przez cały proces - od audytu danych po szkolenie zespołu. Pracuje głównie z firmami, które dopiero zaczynają korzystać z analityki predykcyjnej.
Zakres usług dopasowujemy do skali organizacji i dojrzałości danych. Poniżej trzy typowe warianty - rzeczywiste wdrożenia często łączą elementy z różnych poziomów.
od 2 400 zł
Jednorazowy audyt danych finansowych i raport z rekomendacjami. Odpowiedni dla firm, które chcą ocenić potencjał własnych danych przed większym wdrożeniem.
od 8 900 zł
Budowa i wdrożenie modelu prognozującego dla konkretnego obszaru - np. sprzedaży, kosztów operacyjnych lub rotacji należności. Obejmuje integrację z istniejącym systemem.
od 22 000 zł
Kompleksowe wdrożenie środowiska analitycznego - wiele modeli, automatyczne odświeżanie danych, dashboard raportowy i ciągłe wsparcie techniczne. Dla organizacji z rozbudowanymi potrzebami.
Pierwsza rozmowa trwa zazwyczaj 45–60 minut. Omawiamy, jakie dane klient już zbiera, w jakim formacie i jak są przechowywane. Na tej podstawie określamy, które obszary nadają się do modelowania predykcyjnego, a które wymagają najpierw pracy nad jakością danych.
Nie każde dane nadają się od razu do budowy modelu. Część projektów zaczyna się od porządkowania i uzupełniania historycznych rekordów - to normalna część procesu, nie wyjątek.
