Soluções em Data Intelligence
Centralize todos os dados relevantes do seu negócio para aprimorar a governança e a tomada de decisões
Por que investir em Data Intelligence?
Viabilidade de tomadas de decisão baseadas em dados
Otimização de operações
Impulsionamento a inovações
Resolução de problemas
Construção de modelos preditivos
Previsão de demanda
Detecção de fraudes
Personalização de serviços
Saiba mais sobre cada aplicação
Data Engineering
Data Engineering
Conheça os casos de uso:
Data Pipeline Automation
Implementação de processos para coletar, processar e mover dados de uma fonte para outra de forma automatizada. Essa automação permite lidar com grandes volumes de dados de forma escalável, além de possibilitar respostas mais rápidas.
Data Platform as a Service
Plataforma disponibilizada como um serviço, normalmente em nuvem, para gerenciamento, processamento e análise de dados. Contratar um serviço sob demanda em vez de construir e manter sua própria infraestrutura é uma estratégia para redução de custos e otimização do tempo das equipes.
Data Performance Optimization
Melhor desempenho e eficiência em operações de dados. Assim, os insights são obtidos de maneira rápida e precisa para impulsionar os resultados comerciais. É preciso considerar a otimização de infraestrutura de dados, processos de análise de dados, algoritmos de machine learning, entre outros recursos.
Data Warehouse Migration
Viabiliza a modernização e aperfeiçoamento da capacidade de análise de dados em uma organização. A migração de data warehouse é uma opção interessante quando há necessidade de atualização tecnológica, aumento de desempenho, redução de custos e maior flexibilidade para integração de fontes de dados.
IT Infrastructure Migration
Transferência de recursos de hardware, software e rede de um ambiente para outro. Esse processo garante que a infraestrutura esteja alinhada às necessidades de uma estratégia de Data Intelligence, que requer capacidade de processamento, armazenamento e análise de dados em grande escala e em tempo real.
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Machine Learning
Machine Learning
Conheça os casos de uso:
Recommendation System
Sistema para prever e sugerir itens ou conteúdos que possam ser do interesse do usuário com base em suas interações, preferências ou comportamentos semelhantes de outras pessoas. Além do potencial de gerar mais vendas, essa prática torna a experiência do usuário mais personalizada e aumenta o engajamento.
Demand Forecasting
Possibilita a estimativa de como será a demanda por produtos ou serviços em determinado período de tempo no futuro. A partir dessa previsibilidade, empresas podem planejar melhor suas operações, gerenciar estoques de forma mais eficiente e potencializar a produção. Utilizamos técnicas estatísticas e algoritmos para analisar dados históricos de vendas, padrões sazonais, tendências de mercado, fatores econômicos, comportamento do consumidor, entre outros.
Fraud Detection
Detecção de atividades fraudulentas ou suspeitas em dados, transações financeiras, comportamento do usuário ou outras interações. Essa identificação é fundamental para minimizar perdas financeiras, proteger a reputação da empresa e garantir mais segurança aos clientes.
Customer Segmentation
Auxilia as organizações a entenderem melhor o seu público-alvo. Dessa forma, conseguem adaptar as estratégias de marketing e vendas de acordo com as necessidades e desejos dos clientes. A segmentação leva em conta aspectos demográficos, comportamentais e outros que possam ser relevantes para o negócio.
Churn Prediction
Identifica os clientes com maior probabilidade de deixar de utilizar os serviços ou produtos da empresa em determinado período de tempo. O churn resulta em perda de receita e pode afetar a reputação da marca, então o quanto antes a empresa souber dos riscos e interferir, maiores as chances de redução da taxa de cancelamento.
Anomaly Detection
Aplicação para descobrir padrões incomuns em conjuntos de dados. A partir desse levantamento, é possível chegar a falhas, fraudes ou mesmo oportunidades que não foram identificadas em outros métodos de análise.
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Data Analytics
Data Analytics
Conheça os casos de uso:
Interactive Dashboards
Ferramentas que permitem explorar e interagir com conjuntos de dados de forma dinâmica e intuitiva. Ou seja, a partir desses dashboards grandes volumes de dados viram informações acionáveis e indicadores importantes para tomadas de decisões. Equipes de diversas áreas da empresa podem compreender os gráficos, tabelas, mapas e outros elementos visuais, sem a necessidade do apoio constante do setor de TI.
Sentiment Analysis
Técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) e machine learning para identificar, extrair e avaliar sentimentos expressos em textos escritos, que podem ser avaliações de produtos, notícias, publicações em redes sociais, entre outros. O principal objetivo é determinar se o sentimento é positivo, negativo ou neutro, mas também pode detectar emoções específicas, como alegria, raiva e tristeza. Com essa ferramenta a empresa pode entender melhor os feedbacks, avaliar as estratégias de marketing em curso e tomar decisões mais certeiras.
Business Process Optimization
Análise, mineração e modelagem de processos, análise preditiva e otimização de recursos com foco em otimizar as operações. Facilita a tomada de decisões e a implementação das mudanças necessárias na empresa. É um apoio no aumento de competitividade e geração de valor aos clientes.
Product Performance Analysis
Processo de avaliação do desempenho de produtos ou serviços a partir da coleta, processamento e interpretação de dados. Ao compreender melhor a performance de seus entregáveis, a organização pode tomar medidas para melhorar suas ofertas e maximizar a satisfação dos clientes.
Workflow Analysis
Uso de dados para avaliar e otimizar fluxos de trabalho e processos operacionais. Pretende entender como as tarefas são executadas, identificar gargalos e apoiar a implementação de mudanças visando o aumento de eficiência e qualidade das operações. Para isso, pode identificar stakeholders, recursos necessários, dependências entre atividades, entre outros aspectos associados à execução dos processos.
Customer Satisfaction Analysis
Avaliação e entendimento do grau de satisfação dos clientes em relação aos produtos, serviços ou pontos de contato de uma empresa. Para isso, coleta, processa e interpreta dados que podem vir de pesquisas de satisfação, feedbacks, análise de tendências e benchmarking.
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