DATA ANALYTICS

Inteligência em Análise de Dados revelando oportunidades e impulsionando resultados

Processamento estratégico dos dados

Impulsione seu Sucesso - A Importância da Análise de dados nas Empresas

Data Analytics e a inteligência aplicada na análise de dados são fundamentais em uma empresa para se destacar em qualquer setor do mercado. O segredo reside na habilidade de gerir e interpretar grandes volumes variados de dados e transformá-los em insights acionáveis em alta velocidade. 

O grande desafio a ser superado é encontrar a inteligência nos dados e aplicar os tratamentos e processos essenciais para apresentar informações em relatórios Web ou Dispositivos Móveis de forma ágil, segura e confiável.

Soluções Analytics são estratégias essenciais para transformar dados em insights acionáveis, capacitando empresas a tomarem decisões mais assertivas, melhorar a eficiência operacional, atender às necessidades dos clientes e impulsionar o crescimento do negócio. Investir em soluções de Data Analytics é essencial para o sucesso empresarial em um mundo cada vez mais orientado por dados.

Estratégias eficazes de Data Analytics são fundamentais para o sucesso no mercado atual. Ao decifrar padrões e tendências nos dados, elas não apenas antecipam demanda do mercado, mas também personalizam suas abordagens para oferecer experiências excepcionais aos clientes.

A ST IT Cloud se destaca em Data Analytics, oferecendo soluções avançadas de análise de dados para empresas que buscam por insights acionáveis para tomada de decisões estratégicas. Com uma equipe de especialistas altamente qualificados, estamos comprometidos em fornecer inteligência em análise de dados para impulsionar o crescimento e a inovação dos nossos clientes.

soluções analytics
Gráfico - crescimento

Crescimento Sustentável de Empresas

Insights Estratégicos e Soluções Inovadoras

Receita

Adotar uma estratégia de Data Analytics possibilita aproveitar grandes volumes de dados e transformá-los em informações valiosas para a tomada de decisões estratégicas.

Além disso, também é possível gerar novas fontes de receita, como a identificação de novos mercados, a criação de novos produtos e a melhoria da eficiência operacional. Invista em Data Analytics para potencializar seu negócio e aumentar a sua receita de forma inteligente e estratégica.

Data Analytics

Decodificando o futuro e revolucionando o sucesso das empresas

Com o mundo dos negócios cada vez mais competitivo, empresas que utilizam Data Analytics têm uma vantagem diferenciada para tomar decisões mais inteligentes e precisas. Desde a identificação de padrões em grandes conjuntos de dados até a geração de insights valiosos, ou seja, Data Analytics permite que empresas de todos os setores alavanquem o sucesso do seu negócio e mantenham-se à frente da concorrência.

Encontre a inteligência dos seus dados e descubra o verdadeiro potencial do seu negócio

Entenda os tipos de análise de Data Analytics

visualização de dados
Descritiva

Fornece uma visão geral do que aconteceu no passado, ajudando a entencer como o negócio se comportou em um determinado período de tempo.

Diagnóstica

Busca entender as causas de determinados eventos ou situações, a fim de identificar possíveis problemas e soluções.

Preditiva

Utiliza dados históricos e técnicas de Machine Learning para prever eventos futuros, fornecendo insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.

Prescritiva

Vai além da Análise Descritiva e Preditiva, descreve o passado e prevê o que pode acontecer no futuro, e sugere ações específicas para alcançar determinado objetivo no futuro.

Como aplicá-los

Desenvolvimento de produtos

Análise Descritiva busca descrever e resumir dados para entender tendências e padrões. Identifica tendências de consumo e preferências de clientes, avaliando a viabilidade do produto e ajustando a estratégia de marketing para adquirir melhores resultados e obter sucesso no lançamento.

análise descritiva
Análise Preditiva

Multidisciplinar e Multisetorial

Análise Preditiva pode ser utilizada em uma variedade de campos e setores, incluindo negócios, finanças, saúde, esportes, tecnologia e muito mais. Através dessa análise é possível identificar e prever padrões de comportamentos que podem detectar tendências, fraudes, avaliar desempenho e personalizar a experiência do usuário. Esses são alguns exemplos de como uma análise inteligente dos seus dados pode agregar valor e otimizar processos para sua empresa, independente do seu negócio.

A manutenção preditiva, permite portanto, implementar um plano de ação econômico e maximizar o tempo de vida e utilização do equipamento.

Retençao de Clientes

Para identificar a causa raiz dos problemas e falhas em seus processos - a Análise Diagnóstica, permitindo que medidas corretivas sejam tomadas para melhorar a eficiência, qualidade e satisfação do cliente.

análise diagnóstica
análise prescritiva

Eficiência Financeira

A Análise Prescritiva utiliza os dados para melhorar a eficiência operacional e reduzir custos, garantindo que o produto esteja disponível quando necessário, evitando falhas, proporcionando agilidade e maior satisfação para os clientes.

Caso de sucesso
pro-carbono-bayer

Pro Carbono Bayer

ST IT Cloud e AWS aliados na batalha pela redução de emissão de carbono

Desafio

Ajudar agricultores brasileiros a adotar práticas agrícolas inteligentes e reduzir as emissões de carbono em suas consequências Com o objetivo de atingir o compromisso de reduzir em 30% a emissão de Gases de Efeito Estufa (GEE) no setor agrícola até 2030, o projeto Pro Carbono tem como objetivo central a agricultura de carbono neutra.

reduzir emissão de carbono
Dúvidas Frequentes

O primeiro passo é definir quais dados serão coletados e como serão organizados para serem úteis para a tomada de decisão.

É importante ter clareza sobre os objetivos da análise de dados e identificar quais são os dados relevantes para alcançar esses objetivos. A coleta desses dados deve
ser automatizada sempre que possível e estar alinhada com as políticas de privacidade da empresa e as leis de proteção de dados em vigor.

Os dados coletados devem ser relevantes para o seu negócio, ou seja, devem estar diretamente relacionados aos processos e atividades da empresa.

Eles devem ser organizados em um modelo de dados estruturado, com campos bem definidos e valores consistentes. Isso facilitará a análise e a criação de relatórios e dashboards.

A escolha do software ou ferramenta de análise de dados ideal dependerá das necessidades e objetivos específicos da empresa.

É importante avaliar cada opção com base em recursos, custos, facilidade de uso e integração com outras ferramentas usadas pela empresa.

Para garantir a segurança dos dados durante todo o processo é importante seguir algumas boas
práticas como Criptografia, Controle de acesso, Autenticação e autorização, Monitoramento de
acesso, Backup e recuperação, Políticas de privacidade, Conformidade com as leis de proteção de
dados. 


É importante que a segurança dos dados seja considerada em todas as fases do processo de Data
Analytics, desde a coleta até a análise e o compartilhamento de resultados. Garantir a privacidade
dos dados é fundamental para manter a confiança dos clientes e evitar possíveis penalidades legais.

Para garantir que a equipe esteja preparada para utilizar a solução de Data Analytics de forma eficiente e aproveitar ao máximo os insights gerados, é importante seguir algumas práticas como:

● Treinamento Adequado
● Cultura de Dados
● Acesso Fácil aos Dados
● Suporte Contínuo
● Compartilhamento de Conhecimento
● Métricas de Desempenho

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