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Como Ajudamos

Ciência de Dados

O rápido e constante crescimento do volume de dados, tem servido de combustível para a transformação digital das empresas e para o avanço de tecnologias disruptivas.

Entretanto, mesmo com grande potencial, pode se tornar um desafio se os dados não forem corretamente estudados. Por isso a importância do modelo Data Science para analisar os dados, sejam estes estruturados ou não.

O pipiline de ponta a ponta de Dados > Modelagem > Decisão > Implantação, quando integrado e aplicado em contexto de decisão de negócios específicos, pode fornecer um impacto claro e mensurável tanto na receita quanto no custo.

Nosso objetivo no fornecimento de Ciência de Dados é garantir valores mensuráveis para o negócio.

Nossa Abordagem

A maioria dos problemas de ciência de dados pode ser dividida em três fases sequenciais – definição de problemas e descoberta de dados, estimativa e validação de modelos, insights e aplicação no negócios.
Temos estruturas amplas para abordar sistematicamente uma ampla variedade de problemas de ciência de dados para garantir valor comercial.

FASE 1
Definição do problema
Preparação de dados
Descoberta de dados

FASE 2
Engenharia de recursos
Desenvolvimento de modelo
Validação do modelo

FASE 3
Insights e inferências
Painéis de KPI
Produção e monitoramento

Machine Learning

A Inteligência Artificial (IA) é uma das principais tecnologias aliadas a Data Science para a análise de dados e descoberta de padrões, afinal, com o aumento exponencial a cada dia da Big Data, não é possível para os seres humanos estudarem esta quantidade enorme de dados.

O Aprendizado de Máquina, ou Machine Learning, permite o uso da IA utilizando o histórico de dados das empresas para obtenção de informações úteis para a empresa e insigths estratégicos. A tecnologia ainda aprende com seus padrões e aprimora seu próprio funcionamento e assertividade.

Aliado a Data Science para criar uma base de dados sólida, Machine Learning permite o estudo, de forma única, das informações de sua empresa e aperfeiçoamento constante, permitindo a realização de estimativas e previsões com alto grau de precisão para direcionar sua empresa a um futuro de sucesso.

Independência e produtividade para a equipe

Comunicação com foco no bom relacionamento

Objetivos e estratégicas mais bem definidos

Como podemos te ajudar

Análise Preditiva

Utilize dados estruturados e não estruturados para prever eventos futuros

Previsão

Impulsione operações e planejamento superiores por meio de previsões

Machine Learning

Algoritmos new age para obter valor de dados complexos e grandes

Análise de Texto e NLP

Desenhe insights significativos a partir de dados de texto

Otimização

Obtenha uma receita, margem ou custo ideal em determinada estrutura de decisão

Cases

Artigos

Casos de Uso

Conheça alguns exemplos de como Data Science e Machine Learning podem agregar valor a seu negócio.

  • Modelos inteligentes para detecção de anomalias em dados de séries temporais em equipamentos eletromecânicos. Anomalias como picos e quedas, tendências positivas e negativas podem ser detectadas usando algoritmos de Machine Learning (ML);
  • Machine Learning para manutenção preditiva, a manutenção preditiva afeta diretamente os custos de uma organização, nesse sentido, a capacidade dos algoritmos de ML para prever diversas possibilidades de falhas em dispositivos, a vida útil restante de um equipamento e as causas de falha podem permitir que as empresas otimizem os custos operacionais reduzindo significativamente o tempo de manutenção;
  • Métodos de otimização computacional para minimizar custos operacionais e maximizar a qualidade de processos industriais;
  • Modelos preditivos para controle de diversos processos industriai, com a finalidade de auxiliar engenheiros e operadores na tomada de decisão.