Analytics

Analytics

Analytics é a descoberta e interpretação de padrões significativos em dados e a aplicação desses padrões na tomada de decisões. Pode ser entendida como a conexão entre os dados e a tomada de decisão efetiva dentro de uma organização. Valiosa especialmente em áreas com grandes quantidades de informações capturadas e registradas, a análise depende da aplicação simultânea de estatísticas, capacidade computacional e pesquisas operacionais.

Organizações podem utilizar análises de dados corporativos para prever e melhorar o desempenho dos negócios. Especificamente, as áreas de análise incluem análise preditiva e prescritiva, gerenciamento de decisão empresarial, análise de big data, análise de cadeia de suprimentos, dimensionamento de estoques, otimização de marketing, dimensionamento e otimização da força de vendas, modelagem de preços e promoções e a análises de riscos e fraudes. Como estas análises frequentemente demandam uma grande quantidade de processamento, algoritmos e softwares utilizam os métodos mais atuais em ciência da computação, matemática e estatística.

À medida que a tecnologia se torna mais complexa (inteligência artificial, big data, Cloud, IoT, etc.), as empresas lutam para acompanhar o ritmo. Um profundo conhecimento em tecnologia de ponta em múltiplos segmentos combinado com forte experiência na indústria, experiência prática, metodologias comprovadas e ferramentas analíticas torna-se crucial para as empresas alcançarem eficiência e construírem avanços tecnológicos únicos que têm o poder de criar seus próprios mercados e / ou romper indústrias existentes de maneira difícil de duplicar.

Uma convergência das tecnologias Big Data e Cloud é inevitável, não apenas devido a redução de custos, mas principalmente como uma maneira de acelerar a inovação, a colaboração e os resultados, aumentando o valor de seus mecanismos de análise, entregando informações e melhorando o atendimento ao cliente. Esta convergência e a extensão dos métodos tradicionais de processamento compõem um novo paradigma. Métodos tradicionais de gerenciamento de dados não funcionam mais para as enormes quantidades de dados que precisam ser processados todos os dias. Novas metodologias, estruturas, ferramentas e processos tornam-se imprescindíveis para alcançar o sucesso.

Um portfólio de serviços composto de recursos de arquitetura, design, modelagem, análise, desenvolvimento de estratégia e serviços de consultoria é necessário para permitir as empresas determinarem o melhor caminho a seguir com precisão e confiança, permitindo-lhes obter um desempenho melhor e aproveitar os dados para transformar processos e organizações visando atender às mudanças e demandas do mercado.

A estratégia digital impulsiona a maturidade digital e, a medida que esta ocorre, as empresas tendem a melhorar também sua maturidade tecnológica e superar sua concorrência nas principais tecnologias Analytics, Cloud e Social.

Através de tecnologias de IoT Industrial (IIoT), indústrias manufatureiras tradicionais podem usar dados em tempo real para aumentar agilidade e produtividade, otimizar o uso de ativos e obter redução de custos em toda a cadeia de valor.

A IA (Inteligência Artificial) também promete um novo mundo para as indústrias, uma nova era de inovação e produtividade. À medida que a dinâmica do mercado muda ao longo do tempo, a maioria das empresas encontra-se presa a processos rígidos, tecnologias antiquadas e incapaz de buscar oportunidades de mercado. A adoção da IA em todos os setores possibilita a melhora do envolvimento do cliente, a qualidade dos serviços e operações e da segurança.