Todas as empresas possuem dados próprios, mesmo que não explorados. O primeiro passo da jornada é utilizar as informações que sua organização já possui. A coleta de dados reúne as informações de todos os sistemas dentro da empresa, sejam eles vindos de ERPs, CRMs, Sistemas diversos, planilhas ou qualquer outro tipo de dado, organizamos os pipelines de entrada para um repositório confiável.
Tão importante quanto ao passo anterior, a segurança e a governança de quem tem acesso aos seus dados são fundamentais e para isso usamos um repositório único, seja ele armazenado em nuvem ou nos servidores da própria organização. Nessa etapa, temos os fluxos de dados confiáveis e devemos arquitetar uma estrutura para acabar com os silos de dados e detectar anomalias, esse processo se chama Data Quality e tem como finalidade garantir que seus dados cheguem corretos para embasar as decisões estratégicas da empresa. O Data Lake, Data Warehouses e Data Marts são criados nessa fase também, para servir com mais qualidade e linguajar familiar ao negócio para as aplicações futuras. É Sempre importante lembrar que a qualidade das suas aplicações vem da qualidade dos seus dados.
Além dos dados da própria organização, outros dados também são relevantes, tais como sites públicos, índices financeiros, dados de Sell-Out, redes sociais, ou dados ainda não explorados na organização, por exemplo, textos, vídeos e áudios e integração com IoT, a internet das coisas. Esses dados geralmente não são estruturados, e correspondem a 80% dos dados da sua empresa, e necessitam serem estruturados para as próximas etapas, então eles devem ser organizamos e colocados em um repositório confiável.
Consiste na criação de um repositório seguro em escala corporativa de todos os dados que sua empresa tem disponível para análise, oferecendo aos consumidores de dados um único catálogo para encontrar, entender e obter insights de qualquer fonte de dados corporativa. As ferramentas de preparação de dados e metadados da solução simplificam a transformação de dados brutos em ativos prontos para análise, enquanto o Catálogo de Dados Inteligentes do produto e a interface gráfica do usuário (GUI) ajudam as pessoas a descobrir e selecionar com facilidade os dados que precisam. Construído em uma plataforma de segurança de dados reforçada e com recursos de governança, você pode integrar facilmente a qualquer ferramenta de gerenciamento de dados para obter escalabilidade, confiabilidade e desempenho de nível empresarial.
A etapa mais tangível e importante para o tomador de decisão é a análise exploratória dos dados, através de dashboard´s, com ferramentas que tenham capacidade de self-service para criação de novas visões sem dependência de TI, capacidade de dril dow nos dados em qualquer granularidade em busca de gaps ou oportunidades de melhorias através de seus KPI´s para medição de performance com flexibilidade plena.
Atualmente as áreas de negócios possuem a todo momento novas necessidades, e por este motivo se faz necessária cada vez mais toda arquitetura de dados, compartilhamento e principalmente a catalogação para ter uma liberdade plena e um cenário com alta capacidade de self-service para que não haja barreiras tecnológicas para o negócio, o dinamismo atual do negócio não permite mais backlogs de TI para tomada de decisão baseada em dados, e torna sua empresa efetivamente Data Driven.
Nessa etapa realizamos os primeiros algoritmos de Machine Learning, como forecasting, testes A/B e segmentação de mercado. Utilizamos técnicas de Data Mining para descobrir padrões nos dados por meio de algoritmos de classificação. A partir desse momento já temos decisões auxiliadas por robôs inteligentes.
É o grande objetivo de toda essa jornada. Ocorre quando sua empresa cria confiança suficiente nos dados, não somente para suportar decisões orgânicas, mas também permitir que sejam feitas por robôs inteligentes. Nessa etapa realizamos algoritmos mais complexos como Deep Learning, de forma que e a Inteligência Artificial se torna algo cotidiano dentro da sua organização.
Baseada em dados históricos e atuais para a construção de soluções modernas em BI
Inferição de sucesso ou fracasso de qualquer iniciativa baseada em dados
Construção de modelos complexos de análise para prever um evento futuro ou tendência
Otimização de processos, estruturas e sistemas
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