Data Analytics
Através de uma análise feita pelo time EAI DATA ANALYTICS, conseguimos mapear e montar pacotes de serviços visando as reais necessidades. O mais interessante desse modelo é que os clientes podem contratar pacotes do tamanho do seu bolso sem se preocupar com a qualidade das entregas.
Quando um cliente contrata um pacote de serviços, todos esses perfis estarão dentro equipe de trabalho.
O objetivo desse modelo é trazer valor para os clientes através de uma jornada ágil com redução de custo comparado com os modelos tradicionais ofertados pelo mercado.
Para ampliar nosso leque de serviços lançamos a solução “Analytics As a Service” para Ciência de Dados, com o objetivo de oferecer soluções personalizadas em formatos flexíveis e ágeis, visando redução de custos operacionais para contratação.
A proposta é tornar esses serviços acessíveis para empresas de todos os portes e segmentos.
Essa oferta traz uma mudança de postura no modelo de serviços praticado pelo mercado.
Encontrarmos o profissional ideal para sua necessidade em tempo recorde.
– Engenheiros de dados;
– Cientistas de dados;
– Data Visualization;
– Qualidade de dados;
– Product Owner/Manager;
– Scrum Master;
– Gerencia de Projetos / Documentação do Escopo do Projeto;
– ETL e Enriquecimento de Base de Dados Externos Estruturados e Não Estruturados;
– Migração de Mapas para Cloud;
– Desenvolvimento Modelagem D.W./Big Data;
– Data Quality / Data Cleansing (Higienização dos Dados);
– Sustentação Ambiente Foundation;
– Licenciamento e Implantação de Tecnologias Self Service B.I.
– Consultoria e Desenvolvimento (Power B.I, Qlik ou Tableau);
– Sustentação Ambiente e Aplicações Self Service B.I.
Tipos de análises
Você conhece as etapas do processo analítico?
Requisitos e coleta os dados. Essa fase envolve o trabalho investigativo de conversar com as áreas interessadas e responsáveis pelas informações para obter os dados em si.
Incluindo limpeza e consolidação de dados brutos em dados bem estruturados e prontos para análise. Não podemos esquecer de testar os resultados em cada parte do processo de preparo para garantir que a análise esteja gerando os resultados desejados.
É a fase de pesquisa e investigação de um grande conjunto de informações por meio de amostragem, análise estatística, identificação de padrões, perfis de elementos visuais e muito mais. Os métodos não são necessariamente científicos ou, mas servem para construir um entendimento que leva a uma transformação de dados mais informada.
Enriquece e melhora as informações com entradas e conjuntos de dados adicionais para incrementar ainda mais as análises. Essa etapa é crucial para revelar novas visões.
Com a aplicação dos algoritmos, machine learning (ML) e inteligência artificial (IA), podemos prover tendências futuras ajudando a mapear comportamentos anteriores de seus clientes e mercado. Essas visões irão auxiliar no desenvolvimento de novos serviços, ofertas e produtos, aumentando o faturamento, conquistando novos clientes e até mesmo reter sua base atual.
Os resultados fornecem visões interligadas por meio de relatórios, painéis e visualizações para ajudar na tomada de decisões para o negócios.
Os resultados da análise precisam ser compartilhados de forma eficaz, preservando o conhecimento adquirido. A geração de relatórios organiza esse conhecimento e seus resultados em um formato fácil de compreender.
A medida que as variáveis mudam ao longo do tempo, os modelos precisam ser otimizados e aprimorados para continuar a cumprir sua finalidade inicial ou evoluir a partir dessa finalidade com base em novas entradas ou características variáveis.