PRACTIA
DADOS E IA
otimizar operações, impulsionar a inovação e oferecer valor para a empresa e seus clientes.
Visão
As pessoas consomem para atender às diferentes necessidades de seu dia a dia.
Compreender suas atitudes e respostas é fundamental para fornecer melhores produtos e serviços.
Entender como a estratégia de relacionamento com o cliente é desenhada permite determinar quais dados são necessários, determinar a estratégia de dados e a definição de Smart Data.
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Principais Indústrias
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Financeiro
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Varejo
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Telecomunicação
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Energia
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Indústria
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Educação
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Governo
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Saúde
Alguns de nossos clientes
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Integrando Análises na Operação
Usar “toda a capacidade do mundo” para armazenar informações e ter uma grande quantidade e variedade de dados complexos que os formulários tradicionais não podem processar.
Plataforma SmartData
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Benefícios
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Avaliação de risco contínua, repetível e mensurável e processo de projeção de negócios
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80% dos casos “óbvios” são filtrados e uma porcentagem interessante é separada para análise detalhada
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Otimização do tempo dos analistas, dedicado ao estudo dos casos que eles justificam.
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Modelagem preditiva para projetar KPIs e avaliar desvios.
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Correlação entre dados, permitindo análises mais sofisticadas.
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Aprenda com o passado por meio de análises sistemáticas, repetíveis e oportunas dos dados existentes.
Plataforma Smartdata como integração de informações
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Trabalhamos com etapas incrementais, realizando implantações monitoradas das soluções, com foco no negócio.
Os benefícios esperados desta abordagem visam abranger os diferentes eixos e não perder a visão do negócio: os resultados devem ser resultados acionáveis.
1. Capacidades organizacionais
- Conhecimento no negócio
- Conhecimento de fontes de dados públicos
- Gestão IOT
- Processos de captura
- Gestão de dados
- Qualidade de Dados
3. Capacidades organizacionais
- Conhecimento da estratégia de negócios
- Gestão da comunicação interna e externa
- Gerenciamento de partes interessadas
- Desenvolvimento de aplicações mobile, web, etc.
- Gestão de cambio
- Gestão de equipe distribuída
- Gestão Multicultural
2. Capacidades organizacionais
- Equipe de desenvolvimento e suporte
- Capacidade interna de armazenamento e processamento
- Processamento de nuvem e gerenciamento de armazenamento
- Gestão do ecossistema de software de código aberto
- Gestão do ecossistema de software aberto proprietário
4. Equipe multidisciplinar
- Formado por cientistas de dados, cientistas da computação, especialistas em estatística, física, biologia, ciências sociais, gestão de P&D
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Análise avançada gera novas funções na organização
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A Practia fornece serviços de Governança de Dados, visto que é uma atividade estratégica em qualquer projeto de Big Data, Data Analytics e Smart Data, pois define o Framework, a Estrutura, as Políticas e as Ferramentas associadas permitindo ter um framework , que aprimora as estratégias de novos serviços e experiências do cliente.
A governança de dados é o exercício de planejar, monitorar e controlar tudo relacionado aos dados.
O objetivo é:
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Garantir que os dados atendam às necessidades da organização
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Reduzir os custos relacionados à sua gestão, integração e proteção
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Busca gerenciar dados como um ativo comercial
DAMA: Governança de Dados é um conjunto de políticas e práticas destinadas a garantir que as informações sejam:
- Acessível
- Acessar as pessoas que precisam?
- As informações estão no formato exigido para seu uso?
- Seguro
- Autorizado e não autorizado
- Consistente
- Simultaneidade
- Conversão
- De Alta qualidade
- Auditável
- Origem
- Demanda
- Monitoramento
O problema é que existem diferentes grupos
- Localizados em lugares diferentes
- Que usam as mesmas informações
- Com objetivos diferentes
Que eles acessam essas informações separadamente e, portanto, certamente inconsistentes e não confiáveis
Data Governance e Data Management, areas de conhecimento
DAMA refere-se ao Gerenciamento de Dados como o elo correto entre Governança de Dados e aspectos como Gerenciamento de Metas, Segurança da Informação ou Gerenciamento da Arquitetura da Informação, entre outros.
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A estratégia de trabalho que executamos está alinhada com o padrão internacional de Processo Padrão entre Indústrias para Mining de Dados (CRISP-DM).
É a metodologia mais amplamente utilizada em projetos de mining de dados.
As principais etapas consideradas, que devem ser trabalhadas de forma iterativa, são:
- Business Understanding
- Data Understanding
- Data Preparation
- Modeling
- Evaluation
- Deployment
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practia dados e ia
otimizar operações, impulsionar a inovação e oferecer valor para a empresa e seus clientes.
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