Aumente a inteligência dos seus dados com Data Analytics

Revele oportunidades e impusione resultados nos negócios

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 Data Analytics ajudam identificar padrões e tendências, antecipar demandas de mercado e personalizar abordagens, proporcionando experiências únicas aos clientes.

A ST IT Cloud é lider em Data Analytics. Nossa equipe de especialistas oferece soluções avançadas e personalizadas, adaptadas às necessidades únicas do seu negócio.

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Gráfico - crescimento

Insights Estratégicos e Soluções Inovadoras

Crescimento Sustentável para Empresas

Maximize seu potencial com nossas Soluções de Análise de Dados

Data Analytics

Consultoria em Análise de Dados

A consultoria em análise de dados é essencial para empresas que desejam transformar dados brutos em insights estratégicos. Nossa equipe de especialistas ajuda você a entender o valor dos dados que sua empresa já possui, organizando e analisando essas informações de maneira eficaz para apoiar decisões informadas e estratégicas.

Com uma consultoria especializada, é possível identificar tendências, otimizar operações e encontrar novas oportunidades de crescimento. As soluções de análise de dados da ST IT Cloud são totalmente customizadas para as necessidades específicas do seu negócio,  capacitando sua empresa a competir de forma mais inteligente em um mercado cada vez mais orientado por dados.

Aproveite o potencial dos seus dados e obtenha resultados concretos com a ST IT Cloud.

Entenda os tipos de análise de Data Analytics

visualização de dados

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.

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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 Preditiva

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.

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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

análise prescritiva

Caso de sucesso

pro-carbono-bayer

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.

reduzir emissão de carbono

Perguntas frequentes sobre Consultoria de Dados

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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