Data Analytics para empresas

Transforme dados em insights acionáveis e resultados reais

Ganhe vantagem competitiva com decisões orientadas por dados

Gere insights com Data Analytics

Soluções Data Analytics para impulsionar o crescimento da sua empresa

Soluções Analytics são estratégias essenciais para transformar dados em insights acionáveis, permitindo que empresas tomem decisões mais assertivas, melhorem a eficiência operacional, atendam às necessidades dos clientes e impulsionem o crescimento do negócio.

Em um mundo cada vez mais orientado por dados, investir em soluções de Data Analytics, é essencial para o sucesso empresarial.

Estratégias eficazes de análise de dados ajudam identificar padrões e tendências, antecipar demandas de mercado e personalizar abordagens, proporcionando experiências únicas aos clientes.

Descubra como aplicar Data Analytics na prática para acelerar decisões e alcançar resultados sustentáveis.

Como usar Data Analytics para Melhorar Decisões e Resultados

Insights e Análises Preditivas

Transforme dados brutos em inteligência acionável.

Antecipe demandas, identifique padrões e personalize decisões com análises preditivas e insights confiáveis.

Estratégia e Governança de Dados

Crie uma base sólida para o crescimento com estrutura, segurança e conformidade.

Nossos especialistas desenham arquiteturas de dados adaptadas aos seus objetivos.

Visualização e Tomada de Decisão

Tome decisões com mais rapidez e precisão usando dashboards interativos, indicadores claros e dados sempre atualizados.

Consultoria de Dados para Impulsionar um Crescimento Sustentável

Transformar dados em vantagem competitiva começa com uma estratégia sólida.

Nossa consultoria em Data Analytics ajuda sua empresa a entender melhor os próprios dados, identificar oportunidades escondidas e tomar decisões mais inteligentes, com mais rapidez e menos risco.

Com especialistas em análise, governança e visualização de dados, entregamos soluções sob medida para acelerar resultados, garantir eficiência operacional e construir um caminho sustentável de crescimento.

A ST IT Cloud é referência no setor, com soluções personalizadas para os desafios únicos da sua empresa.

Quer evoluir sua estratégia de dados?

Entenda os tipos de análise de Data Analytics

Análise Descritiva

A Análise Descritiva proporciona uma visão clara do que ocorreu no passado, permitindo que as empresas entendam melhor seu desempenho, identifiquem áreas de melhoria e tomem decisões fundamentadas para otimizar operações e estratégias futuras.

Análise Diagnóstica

A Análise Diagnóstica vai além da simples descrição dos eventos passados, identificando as causas subjacentes por trás dos resultados observados. Essa abordagem ajuda as empresas a entenderem os motivos por trás dos problemas e sucessos, proporcionando uma base sólida para corrigir falhas e replicar sucessos.

Análise Prescritiva

A Análise Prescritiva vai um passo além da predição, recomendando ações específicas para alcançar os melhores resultados possíveis. Integrando dados, algoritmos e modelos de otimização, essa abordagem ajuda as empresas a tomar decisões informadas que maximizam a eficiência e o sucesso operacional.

Análise Preditiva

A Análise Preditiva utiliza dados históricos e algoritmos avançados para prever futuros resultados. Com essa abordagem, as empresas podem antecipar tendências, comportamentos e eventos, permitindo uma preparação proativa e a criação de estratégias que se alinhem com as futuras demandas do mercado.

Qual tipo de análise devo utilizar?

Análise Descritiva - Desenvolvimento de produtos

A Análise Descritiva no desenvolvimento de produtos permite às empresas avaliar o sucesso dos produtos existentes, entender as preferências do mercado e tomar decisões informadas para otimizar o design, funcionalidades e estratégias de lançamento de novos produtos, garantindo uma melhor adaptação às necessidades e demandas dos clientes.

Análise Preditiva - Multidisciplinar e Multisetorial

A Análise Preditiva multidisciplinar e multisetorial capacita empresas a antecipar tendências e comportamentos futuros em diversas áreas. Utilizando dados históricos e técnicas avançadas de Machine Learning, é possível prever demandas, identificar riscos e oportunidades, e otimizar estratégias em setores variados como finanças, saúde, logística e marketing, promovendo decisões mais informadas e estratégicas.

Análise Diagnóstica - Retenção de Clientes

A Análise Diagnóstica é essencial para entender os fatores que afetam a retenção de clientes. Utilizando dados históricos e técnicas analíticas avançadas, essa abordagem ajuda a identificar os principais motivos de cancelamentos e insatisfação, permitindo que as empresas implementem estratégias direcionadas para melhorar a satisfação e lealdade dos clientes. A Análise Diagnóstica fornece insights valiosos sobre padrões de comportamento e áreas críticas que necessitam de intervenção, facilitando a criação de ações efetivas para manter uma base de clientes mais estável e engajada.

Análise Prescritiva - Eficiência Financeira

A Análise Prescritiva oferece recomendações estratégicas para otimizar a eficiência financeira das empresas. Utilizando técnicas avançadas como Machine Learning e modelagem estatística, essa abordagem analisa dados históricos e cenários futuros para sugerir as melhores ações para melhorar a rentabilidade, reduzir custos e maximizar investimentos. A Análise Prescritiva ajuda a identificar as estratégias financeiras mais eficazes, promovendo uma gestão mais inteligente e sustentável dos recursos financeiros, e garantindo uma performance financeira mais robusta e adaptativa

Caso de sucesso

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.

Perguntas frequentes sobre Consultoria de Dados

Como implementar uma solução de Data Analytics na empresa de forma eficiente e escalável?

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.

Quais dados devem ser coletados e como organizá-los para que sejam úteis para a tomada de decisão?

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.

Qual é o melhor software ou ferramenta de análise de dados para a empresa?

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.

Como garantir a segurança e privacidade dos dados durante todo o processo de coleta, armazenamento e análise?

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.

Como garantir que a equipe esteja preparada para utilizar a solução de Data Analytics de forma eficiente e aproveitar ao máximo os insights gerados?

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