Data Analytics
Descubra padrões ocultos em seus dados

Melhore a eficiência operacional, identifique oportunidades de crescimento e ganhe vantagem competitiva para o seu négocio

Caso de sucesso

Pro Carbono Bayer:

ST IT Cloud e AWS são 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.

Co2

A Importância da Gestão Eficiente de dados para o Mercado

O segredo para se destacar em qualquer setor do mercado reside na habilidade de gerir grandes volumes de dados variados em alta velocidade. 

O grande desafio a ser superado é encontrar a inteligência nos dados e aplicar os tratamentos e processos essenciais para apresentar informações em relatórios Web ou Dispositivos Móveis de forma ágil, segura e confiável.

Com a expertise da ST IT Cloud e sua equipe especializada, você pode extrair o potencial máximo dos dados. Uma análise inteligente dos seus dados irá potencializar a tomada de decisões estratégicas e conquistar resultados surpreendentes para o seu negócio.

dashboard - Data Analytics
Gráfico - Data Analytics

Crescimento Sustentável de Empresas com Insights Estratégicos e Soluções Inovadoras

Receita

Adotar uma estratégia de Data Analytics possibilita aproveitar grandes volumes de dados e transformá-los em informações valiosas para a tomada de decisões estratégicas.

Além disso, também é possível gerar novas fontes de receita, como a identificação de novos mercados, a criação de novos produtos e a melhoria da eficiência operacional. Invista em Data Analytics para potencializar seu negócio e aumentar a sua receita de forma inteligente e estratégica.

Data Analytics

Decodificando o futuro e revolucionando o sucesso das empresas

Com o mundo dos negócios cada vez mais competitivo, empresas que utilizam Data Analytics têm uma vantagem diferenciada para tomar decisões mais inteligentes e precisas. Desde a identificação de padrões em grandes conjuntos de dados até a geração de insights valiosos, ou seja, Data Analytics permite que empresas de todos os setores alavanquem o sucesso do seu negócio e mantenham-se à frente da concorrência.

Encontre a inteligência dos seus dados e descubra o verdadeiro potencial do seu negócio

Entenda os tipos de análise de Data Analytics e como aplicá-los

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Análise Descritiva

Fornece uma visão geral do que aconteceu no passado, ajudando a entencer como o negócio se comportou em um determinado período de tempo.

Análise Diagnóstica

Busca entender as causas de determinados eventos ou situações, a fim de identificar possíveis problemas e soluções.

Análise Preditiva

Utiliza dados históricos e técnicas de Machine Learning para prever eventos futuros, fornecendo insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas.

Análise Prescritiva

Vai além da Análise Descritiva e Preditiva, descreve o passado e prevê o que pode acontecer no futuro, e sugere ações específicas para alcançar determinado objetivo no futuro.

Desenvolvimento de produtos

A Análise Descritiva busca descrever e resumir dados para entender tendências e padrões. Identificando tendências de consumo e preferências de clientes, avaliando a viabilidade do produto e ajustando a estratégia de marketing para adquirir melhores resultados e obter sucesso no lançamento.

desenvolvimento de produtos
Multidisciplinar e Multisetorial

Multidisciplinar e Multisetorial

Análise Preditiva pode ser utilizada em uma variedade de campos e setores, incluindo negócios, finanças, saúde, esportes, tecnologia e muito mais. Através dessa análise é possível identificar e prever padrões de comportamentos que podem detectar tendências, fraudes, avaliar desempenho e personalizar a experiência do usuário. Esses são alguns exemplos de como uma análise inteligente dos seus dados pode agregar valor e otimizar processos para sua empresa, independente do seu negócio.

A manutenção preditiva, permite portanto, implementar um plano de ação econômico e maximizar o tempo de vida e utilização do equipamento.

Retençao de Clientes

Análise Diagnóstica identfica as causas raiz dos problemas e falhas em seus processos, permitindo que medidas corretivas sejam tomadas para melhorar a eficiência, quallidade e satisfação do cliente.

Retençao de Clientes
Eficiência Financeira

Eficiência Financeira

A Análise Prescritva utiliza os dados para melhorar a eficiência operacional e reduzir custos, garantindo que o produto esteja disponível quando necessário, evitando falhas, proporcionando agilidade e maior satisfação para os clientes.

Dúvidas Frequentes

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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