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Transforme dados em estratégias.

Business Intelligence

Popularmente conhecida como BI, a inteligência dos dados refere-se ao conjunto de técnicas e conceitos que usamos nas etapas de captura, tratamento e transformação dos dados.

O BI engloba a coleta, tratamento, organização e análise dos dados, elaboração de relatórios ou dashboards e todo o acompanhamento do uso e as atualizações. No geral, é sobre entregar a informação certa, para a pessoa certa, no tempo certo.

Em outras palavras, são serviços de consultoria que ajudam a extrair conhecimentos a partir de dados, integrá-los e transformá-los em insights diários com painéis interativos.

Data Lake

Data Lake é o nome da tecnologia utilizada para armazenar grandes volumes de dados em um único lugar, independente do seu formato. Faz parte da etapa de captura dos dados antes de passar por qualquer tratamento ou estruturação.

Podem ser provenientes de redes sociais, Internet das coisas, sistemas operacionais, dados externos de clientes, imagens, vídeos, etc. É possível armazenar dados sem estruturá-los, ou seja, “brutos” e sem organização.

Depois de armazenados, os dados podem passar por análises, processamento, Machine Learning, podem ser transferidos para painéis e dashboards, dentre outros processos que auxiliem na tomada de decisões.

Citizen Data Science

Cidadão de Ciência dos Dados é o profissional que cria ou gera modelos a partir de análises avançadas de diagnósticos e recursos preditivos e descritivos.

São “usuários avançados” que podem executar tarefas analíticas simples ou sofisticadas que antes exigiriam mais tempo ou recursos caros para serem feitas.

Dentre as principais características desse profissional estão sua capacidade para ter uma visão contextualizada da organização; experiência com aplicação em técnicas analíticas e problemas de negócio; perspectiva única para auxiliar nos negócios; e ser um facilitador de processos para tornar mais fácil a tomada de decisões, utilizando suas habilidades e conhecimentos nos processos.

Deep Learning

Deep Learning é uma técnica de Machine Learning que ensina exemplos de ações para máquinas poderem executá-las por conta própria. Tal tecnologia permite que um carro sem motorista reconheça um sinal de parada ou diferencie um poste de um pedestre, por exemplo, ou também possibilita controle e reconhecimento de voz por dispositivo eletrônicos, como celulares ou televisores.

As redes neurais artificiais inspiradas no cérebro humano são capazes de executar tarefas que normalmente seriam feitas por pessoas, porém as máquinas adquirem habilidades que substituem tais atividades, sem necessitar envolvimento humano. Da mesma forma como aprendemos algo por experiência e vamos melhorando nisso, os algoritmos no Deep Learning executam tarefas repetidamente e aprimoram seus resultados com o tempo. A máquina passa a pensar de forma profunda para você, a fim de solucionar problemas e executar ações de forma cada vez mais otimizada, rápida e prática.

Customer Churn Prediction

Também é possível prever a saída de clientes de algum serviço prestado pela empresa com o Churn Prediction. Usamos essas tecnologias para coletar e analisar dados daqueles usuários mais propensos a abandonarem o negócio, para assim tomar alguma atitude a partir disso.

É possível prever a probabilidade de um cliente cancelar uma assinatura ou mudar para o concorrente usando um modelo estatístico. O mesmo também auxilia no entendimento de como isso pode ser evitado. Por exemplo: podemos programar para o sistema criar um alerta e gerar um e-mail com um código de desconto para ser enviado a clientes que tendem a sair do negócio. Essa previsão é uma oportunidade para a empresa se antecipar e planejar suas estratégias para com esses clientes.

Artificial Intelligence

Com a Inteligência Artificial, máquinas passam a ter capacidade de captar informações, processá-las e tomar decisões a partir de dados inseridos ou regras computadas, o que diminui trabalhos repetíveis
e insere a empresa na cultura da automação.

A otimização desses processos é feita com testes e comparações entre análises anteriores, a fim de minimizar erros e aumentar chances de sucesso. A ideia é que o sistema aprenda a tomar a decisão certa sozinho de acordo com as necessidades do cliente.

Machine Learning

Machine Learning faz parte da etapa em que a máquina começa a pensar por você. São algoritmos que podem coletar dados, aprender com eles e então determinar ações ou fazer predições. Surgiu como uma aplicação mais específica dentro da Inteligência Artificial.

Pode ser classificado em dois tipos: supervisionado e não supervisionado. No supervisionado, o algoritmo é treinado para reconhecer entradas (inputs) que se relacionam com saídas (outputs), a partir do histórico de informações. Por exemplo a foto de um cachorro: em meio a milhões de imagens rotuladas como 'cachorro' e 'não é cachorro', um algoritmo pode aprender a reconhecer fotos contendo o cachorro e aquelas que não contêm.

E no não supervisionado, também chamado de mineração
de dados, os algoritmos tentam identificar padrões/divisões nos dados. Como quando um algoritmo consegue
identificar segmentos de clientes ao analisar padrões comportamentais, por exemplo.

Augmented Analytics

Também faz parte da nossa rotina o Augmented Analytics,
que representa uma evolução do analytics tradicional no desenvolvimento, consumo e compartilhamento de dados.

A tecnologia é capaz de transformar um big data em conjuntos de dados menores e mais fáceis de serem utilizados. Por meio de recursos de estatística e linguística, melhora o desempenho do gerenciamento de dados, da análise ao compartilhamento
e inteligência de negócios.

A máquina aprende sozinha a identificar padrões, desenvolver soluções e gerar insights para o negócio, o que implica em automatização e redução no tempo das análises dos dados.

Tal tecnologia não substitui nosso trabalho, e sim funciona como um assistente que aprimora nossos recursos de interpretação.

Data-Driven Culture

Data-Driven Culture, ou Cultura Baseada em Dados, é o ambiente empresarial que utiliza da interpretações dos dados para aumentar eficiência e eficácia operacional dos negócios. Mais que utilizar ferramentas, é uma mudança de visão, atitudes e hábitos para a empresa se adaptar à cultura dos dados.

A adaptação da empresa envolve educação à equipe sobre o “alfabeto” dos dados, controle, acesso, visualização, como interpretar e como usá-los para a tomada de decisões. É importante que o setor responsável pelo “ponta pé” de toda essa transformação enfatize a tomada de decisões orientada nos dados, contrate pessoas específicas para tais funções e garanta revisões de desempenho baseada em dados. É um “passo a passo” contínuo e cíclico em prol de inserir a empresa na cultura dos dados e evoluir com isso.

Natural Language Processing
/ Text Analysis

Como uma tecnologia ainda mais aprimorada dentro da Inteligência Artificial, uma máquina pode ser programada com NLP para reconhecer, interpretar e entender um sentimento que existe por trás de um texto, seja um artigo ou tweet, por exemplo.

Mais uma forma de fazer a máquina pensar sozinha em prol de um objetivo do seu negócio.Podemos utilizar esta tecnologia em conjunto com Machine Learning, com a finalidade de agrupar documentos de textos e prever as emoções da linguagem utilizada.