DATA ANALYTICS
Descubra padrões ocultos em seus dados
Identifique oportunidades de crescimento para o seu négocio
Data Analytics - A Importância da Gestão Eficiente de dados para o Mercado
O segredo para se destacar em qualquer setor do mercado reside na habilidade de gerir grandes volumes de dados variados 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.
Com uma abordagem centrada no cliente, a ST IT Cloud fornece serviços personalizados que capacitam empresas a extraírem insights valiosos de seus dados para alcançar resultados tangíveis e estratégicos para os negócios.
Com expertise de mercado e uma equipe altamente capacitada, descobrimos a inteligência dos dados, transformando complexidade em oportunidades e insights em ações para impulsionar o sucesso de nossos clientes.
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
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.
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.
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
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.
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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