DATA ANALYTICS
Descubra patrones ocultos en sus datos
Identifique oportunidades de crecimiento para su negocio
Data Analytics - La Importancia de una Gestión Eficiente de Datos para el Mercado
El secreto para destacarse en cualquier sector del mercado reside en la habilidad de gestionar grandes volúmenes de datos variados a alta velocidad
El gran desafío a superar es encontrar la inteligencia en los datos y aplicar los tratamientos y procesos esenciales para presentar información en informes web o dispositivos móviles de manera ágil, segura y confiable.
Las soluciones de análisis son estrategias esenciales para transformar datos en ideas accionables, capacitando a las empresas para tomar decisiones más informadas, mejorar la eficiencia operativa, satisfacer las necesidades de los clientes y impulsar el crecimiento del negocio. Invertir en soluciones de análisis de datos es esencial para el éxito empresarial en un mundo cada vez más orientado por los datos.
Estrategias eficaces de análisis de datos son fundamentales para el éxito en el mercado actual. Al descifrar patrones y tendencias en los datos, no solo anticipan la demanda del mercado, sino que también personalizan sus enfoques para ofrecer experiencias excepcionales a los clientes.
Con un enfoque centrado en el cliente, ST IT Cloud proporciona servicios personalizados que capacitan a las empresas para extraer información valiosa de sus datos y lograr resultados tangibles y estratégicos para el negocio.
Con experiencia en el mercado y un equipo altamente capacitado, descubrimos la inteligencia de los datos, convirtiendo la complejidad en oportunidades y percepciones en acciones para impulsar el éxito de nuestros clientes.
Crecimiento Sostenible de Empresas
Percepciones Estratégicas y Soluciones Innovadoras
Ingressos Financieros
Adoptar una estrategia de Data Analytics permite aprovechar grandes volúmenes de datos y transformarlos en información valiosa para la toma de decisiones estratégicas
Además, también es posible generar nuevas fuentes de ingresos, como identificar nuevos mercados, crear nuevos productos y mejorar la eficiencia operativa. Invierta en análisis de datos para impulsar su negocio y aumentar sus ingresos de forma inteligente y estratégica.
Data Analytics
Decodificando el futuro y revolucionando el éxito empresarial
Con el mundo de los negocios cada vez más competitivo, las empresas que utilizan Data Analytics tienen una ventaja diferenciada para tomar decisiones más inteligentes y precisas. Desde la identificación de patrones en grandes conjuntos de datos hasta la generación de ideas valiosas, es decir, Data Analytics permite que las empresas de todos los sectores impulsen el éxito de su negocio y se mantengan por delante de la competencia.
Encuentra la inteligencia de sus datos y descubra el verdadero potencial de su negocio.
Comprender los tipos de análisis de análisis de datos
Descritiva
Proporciona una visión general de lo que sucedió en el pasado, lo que ayuda a comprender cómo se comportó el negocio en un período de tiempo determinado.
Diagnóstica
Busca entender las causas de ciertos eventos o situaciones para identificar posibles problemas y soluciones.
Preditiva
Utiliza datos históricos y técnicas de Machine Learning para predecir eventos futuros, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones estratégicas.
Prescritiva
Va más allá del Análisis Descriptivo y Predictivo, describe el pasado y predice lo que puede suceder en el futuro, y sugiere acciones específicas para lograr un objetivo determinado en el futuro.
Como aplicarlos
Desarrollo de productos
El análisis descriptivo busca describir y resumir datos para comprender tendencias y patrones. Identificar las tendencias de los consumidores y las preferencias de los clientes, evaluar la viabilidad del producto y ajustar la estrategia de marketing para lograr mejores resultados y el éxito del lanzamiento.
Multidisciplinar y Multisectorial
El Análisis Predictivo puede ser utilizado en una variedad de campos y sectores, incluyendo negocios, finanzas, salud, deportes, tecnología y mucho más. A través de este análisis es posible identificar y prever patrones de comportamientos que pueden detectar tendencias, fraudes, evaluar desempeño y personalizar la experiencia del usuario. Estos son algunos ejemplos de cómo un análisis inteligente de sus datos puede agregar valor y optimizar procesos para su empresa, independientemente de su negocio.
Por lo tanto, el mantenimiento predictivo permite implementar un plan de acción económico y maximizar la vida útil y el uso del equipo.
Retención de clientes
El Análisis de Diagnóstico identifica las causas raíz de los problemas y fallas en sus procesos, lo que permite tomar medidas correctivas para mejorar la eficiencia, la calidad y la satisfacción del cliente.
Eficiencia Financiera
El Análisis Prescriptivo utiliza datos para mejorar la eficiencia operativa y reducir costos, asegurando que el producto esté disponible cuando se necesite, previniendo fallas, brindando agilidad y mayor satisfacción a los clientes.
Caso de éxito
Pro Carbono Bayer
ST IT Cloud e AWS aliados na batalha pela redução de emissão de carbono
Desafío
Ayudar a los agricultores brasileños a adoptar prácticas agrícolas inteligentes y reducir las emisiones de carbono en sus consecuencias con el objetivo de lograr el compromiso de reducir la emisión de Gases de Efecto Invernadero (GEI) en el sector agrícola por 30% para 2030, el proyecto Pro Carbono tiene como objetivo central es agricultura neutra en carbono.
Preguntas frecuentes
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 garantizar la seguridad de los datos durante todo el proceso, es importante seguir algunas buenas
prácticas tales como Cifrado, Control de Acceso, Autenticación y Autorización,
acceso, Copia de seguridad y recuperación, Políticas de privacidad, Cumplimiento de las leyes de protección de datos
datos.
Es importante que la seguridad de los datos se considere en todas las etapas del proceso de datos.
Analítica, desde la recopilación hasta el análisis y el intercambio de resultados. garantizar la privacidad
de datos es fundamental para mantener la confianza del cliente y evitar posibles sanciones legales.
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:
● Capacitación adecuada
● Cultura de datos
● Fácil acceso a los datos
● Soporte continuo
● Intercambio de conocimientos
● Métricas de rendimiento
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