Analisar as informações da sua empresa para definir estratégias e alcançar objetivos, só é uma missão possível se você tiver um bom projeto de dados.
O que fazer com os dados da sua empresa depois de coletados? Como os colaboradores fazem para analisar as informações necessárias? Quem administra esta tarefa? São perguntas a se fazer quando falamos em um projeto de dados!
Mas calma! Apesar de ser um assunto bastante discutido agora com toda a ascensão da tecnologia e inteligência artificial, a IN10 possui mais de 10 anos de experiência na área e tem autoridade no assunto. Por isso, selecionamos algumas dicas que vão te ajudar na hora de escolher um bom projeto de dados.
Se atente às dicas abaixo para ter sucesso no seu projeto de dados:
Time especializado: Com profissionais que saibam como extrair os dados e transformá-los em informação de valor, será possível visualizar os caminhos que a empresa precisa seguir para atingir seus objetivos.
Saiba onde quer chegar: Com metas e objetivos bem definidos, será possível saber quais dados serão prioridade no projeto. Dessa forma, os profissionais poderão entregar dashboards em tempo real, para que análise seja assertiva.
Gere relatórios e dashboards: A visualização e interpretação dos dados se torna mais simples quando estes estão apresentados em gráficos e relatórios, onde é possível segmentar por período, setor e etc.
Trabalhe com dashboards customizados: Opte pela possibilidade de escolher quais informações quer analisar, utilizando filtros e gráficos de diferentes formatos. Assim, a leitura dos dados se torna acessível mesmo para aqueles que possuem pouca familiaridade com eles.
Escolha quem tem autoridade no assunto: Hoje, devido a tantas formações e Inteligências Artificiais, é fácil encontrar diferentes serviços de análise de dados em uma rápida pesquisa ao Google. Porém, mesmo com tantas possibilidades, é preciso se atentar aos detalhes.
Somente profissionais experientes e empresas com autoridade no assunto entregarão análises rápidas e simples, transformando a relação das empresas com seus dados.
Fale com nossos analistas e garanta uma avaliação gratuita do seu projeto de dados! Resolva seus desafios junto à IN10.
Hoje vamos te contar quais são as áreas de atuação da nossa plataforma de análise de dados, o I Know.
A nossa ferramenta, desenvolvida pelos analistas da IN10, tem como objetivo simplificar a relação que as empresas possuem com seus dados.
Com o I Know, não é preciso contratar analistas, softwares e hardwares, pois entregamos tudo o que é preciso para um projeto de dados, e com um excelente custo x benefício. Nossos especialistas, junto ao time da sua empresa, estarão prontos para fornecer todo suporte para transformar os dados da sua empresa em informação de valor.
Sabemos que transformar dados em informação de valor não é uma tarefa fácil, mas com a ferramenta certa e os especialistas ideais, esse desafio se torna uma missão possível.
Veja à seguir algumas áreas de atuação do I Know nas empresas:
A Ana, do marketing, tinha dificuldades em analisar as métricas do seu trabalho, pois eram muitas plataformas e muita informação para extrair. Assista ao vídeo e veja como o I Know resolveu esse problema.
O Gabriel, da logística, precisava unificar todas as bases de dados, só assim conseguiria controlar melhor as rotas e entregas. Assista ao vídeo e veja como o I Know ajudou o Gabriel nessa tarefa e resolveu esse problema.
O Rodrigo, do financeiro, tinha dificuldade em monitorar as finanças da empresa, porque recebia informações de diferentes fontes e de pouca qualidade. Assista ao vídeo e veja como o I Know ajudou a resolver esse problema.
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Os dados são o ativo mais importante de uma organização, mas tratá-los sem intervenção humana ainda é um desafio.
Em algumas empresas, independente do porte, a análise de dados ainda acontece por vias manuais e humanas. Essas formas de análises, feitas em planilhas de Excel, por exemplo, além de estarem sujeitas a erros, dificultam na interpretação desses ativos.
Imagine que um colaborador de uma empresa realiza manualmente e extração dos dados e os coloca em uma planilha. Apenas esse colaborador saberá como ocorre a organização dessas informações e, dessa forma, a responsabilidade fica nas mãos de uma única pessoa.
Agora imagine que esse colaborador entrou em férias e, com isso, outro colaborador assumiu essa responsabilidade. Como essa nova pessoa conseguirá manter a linha de raciocínio para alimentar a planilha sem erros? Quanto tempo esse novo responsável precisará para conseguir lidar com os dados na planilha? Isso em caso de férias, mas, imagine no caso de desligamento. Pronto, o problema foi instalado: não há controle sob os ativos.
Mas como analisar dados sem intervenção humana?
Automatizar os dados do seu negócio é a melhor opção para o presente e mais ainda para o futuro!
Estamos em uma era digital, onde cada vez mais dados precisam ser coletados. Realizar essa coleta de forma automatizada e distribuí-la em ferramentas de fácil interpretação é o que fará com que esses ativos trabalhem para o seu negócio.
A IN10, que atua há mais de 10 anos com inteligência em dados, juntamente com seus profissionais, desenvolveu uma ferramenta chamada “I-KNOW”. O Objetivo dessa ferramenta é facilitar a relação das empresas com seus dados, tornando a análise rápida, compreensível e sem intervenção humana.
Com o I-KNOW é possível analisar qualquer dado, em qualquer volume, de forma rápida, distribuindo-os em Dashboards legíveis e customizados de acordo com a necessidade do cliente.
Além disso, com essa ferramenta, o custo de uma aquisição de um projeto de dados se torna até 70% mais econômico, uma vez que não é preciso contratar hardwares, softwares e profissionais de BI.
Quer saber mais sobre nossa ferramenta e nossa forma de atuação?
Nosso mundo digital hiper conectado é definido por uma superabundância de dados, onde tudo é mensurável, rastreável e quantificável, sendo assim, conseguimos contar histórias com dados.
Quer saber qual a publicação mais curtida do Instagram? Ou quantos sorvetes o brasileiro médio consome por ano? Os dados estão ao seu alcance.
A disponibilidade de dados prontos hoje em dia é uma realidade. Isso nos ajuda a otimizar o desempenho, personalizar o conteúdo e provar valor para o negócio.
Mas, sem técnica para visualização adequada, não é possível de contar histórias com dados.
Não se trata dos fatos e das figuras, é sobre como moldamos esses dados em histórias convincentes.
Adam Singer, da Google, tem anos de experiência encontrando e revelando a narrativa significativa em conjuntos de dados. Sua apresentação no Content Marketing World 2017 foi sobre como criar visualizações de dados limpas, informativas e atraentes.
Aqui está um breve resumo visual de toda a sua apresentação:
Apresentação de Adam Singer no Content Marketing.
Ele resume bem as falhas de comunicação com dados encontradas no dia-a-dia. O segredo é: Melhorar a visualização de dados por meio de atributos pré-atencionais.
Mas o que seriam atributos pré-atencionais ?
Cerca de 70% dos receptores sensoriais humanos estão ligados à visão.Consequentemente, seres humanos adquirem mais informações via visão do que por meio de todos os outros sentidos combinados.
Exemplo:
Determine rapidamente o número de ocorrências da letra H no conjunto de caracteres abaixo:
Faça isso agora, na figura abaixo:
Em visualizações de dados, é fundamental acionar elementos visuais que levem o interagente a uma rápida conclusão Atributos pré-atencionais têm este objetivo.
A ciência de visualização de dados já executou centenas de experimentos para descobrir quais atributos são processados de maneira pré-atencional. Os resultados obtidos mostram que os atributos pré-atencionais podem ser organizados em quatro categorias:
Cor;
Forma;
Movimento;
Localização espacial.
Alguns exemplos ilustram isso:
Ferramentas de exploração e interação com dados permitem que qualquer usuário consiga montar suas visualizações com fantásticos atributos pré-atencionais, vejamos:
Melhores praticas que ajudam contar historias com dados:
Como com qualquer tipo de narração, a melhor maneira de visualizar seus dados é conhecer a audiência da sua história. Mas existem algumas melhores práticas a serem seguidas para visualizações independentemente da audiência ou intenção:
Utilize gráficos simples. Não insira todos os pontos de dados, apenas o suficiente para mostrar a tendência. Concentre-se no que mais interessa na sua história;
Diga ao usuário qual é o ponto. Seu público não deve ter que adivinhar o que deseja comunicar, coloque-o bem no título de sua visualização. Faça o dado dizer o que deseja concluir e comunicar;
Use os dados certos para o stakeholder certo. Certifique-se de personalizar seus dashboards para públicos diferentes, mantendo apenas os dados mais relevantes para cada um;
Seja criativo e divirta-se. Soluções como o I Know tornam mais fácil ver e entender seus dados. Não tenha medo de experimentar!
Fale com nossos especialistas em dados e veja como podemos te ajudar com uma melhor interpretação de dados.
Transformar dados em informação de valor parece difícil, mas hoje, com a tecnologia, existem ferramentas que auxiliam nessa tarefa.
A necessidade de analisar dados é cada vez mais discutida dentro das organizações, pois, com um alto volume de dados cada vez mais crescente, os métodos antigos de extração de informação tornaram-se inviáveis.
As ferramentas de automação de dados otimizam o tempo da equipe de TI e extraem a informação de forma mais precisa, o que possibilita que os gestores tomem decisões mais assertivas e definam estratégias que levem a empresa a obter vantagem competitiva.
Uma pesquisa feita pela Harvard Business Review Analytic Services apresentou aos entrevistados algumas ferramentas de análise de dados, e questionou qual a importância dessas ferramentas para a extração de todo valor comercial de dados da organização em que atuavam.
Veja a seguir a resposta obtida na pesquisa:
Imagem retirada do eBook “Transformando Dados em Valor Comercial Incomparável”, de Harvard Business Review Analytic Services.
A pesquisa mostra que, para a maioria dos líderes, as ferramentas de extração de dados representam mais de 80% da importância da transformação destes em valor comercial.
Sendo assim, as corporações têm buscado ferramentas cada vez mais rápidas e eficientes, pois extrair altos volumes de dados exige, para além de uma boa ferramenta, profissionais qualificados e capacitados.
Nosso time de especialistas em dados se preocupam em estabelecer com nossos clientes um relacionamento diário, dando todo suporte necessário para que todas as informações que chegam nas empresas possam ser analisadas e interpretadas de forma correta e precisa.
Sabemos da importância de uma análise bem feita e o quanto ela contribui para tomada de decisão dos gestores. Conseguir prever os resultados de uma corporação e saber o momento certo de mudar as estratégias são essenciais para que uma empresa alcance seu objetivo de crescimento.
Mas, sabemos também, que os custos de uma implementação de dados pode assustar e gerar resistência entre os líderes. Por isso, desenvolvemos a ferramenta I KNOW, que conta com uma implementação descomplicada, um suporte de analistas em dados e dispensa os custos com hardwares, o que reduz o em até 70% o valor da aquisição se comparado com uma implementação de dados convencional.
Nossa missão é ajudar pessoas a realizarem coisas incríveis com dados! Conte com nossos especialistas para ajudar sua empresa a se tornar orientada a dados.
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Sabemos da importância dos dados. Basta notar que as empresas que mais cresceram nos últimos anos tem no seu core esse compromisso de ser data-driven. E existe uma enorme oportunidade para muitas outras chegarem aos estágios mais avançados dessa transformação.
Para explicar a importância em ser data-driven nos dias atuais, vamos usar uma analogia:
Só percebemos o quanto dependemos de nossos smartphones, quando somos privados de seu uso. Imagine ficar um dia, uma semana ou até mesmo um mês sem seu celular. Para muitos, isso pode parecer impossível, não é?! Pois o mesmo se aplica quando falamos sobre negar aos seus funcionários informações diárias e essenciais para tomar decisões.
Uma cultura guiada por dados não pode ser fabricada ou comprada.
Ela deve ser cultivada e desenvolvida rotineiramente em todos os processos. E isso pode ser frustrante para muitos executivos, que esperam que a tecnologia por si só seja capaz de fazer com que os números mudem num “passe de mágica”.
Dados são uma riqueza ainda tão pouco exploradas. Isso porque, talvez, não sejam considerados formalmente nas análises de valor das empresas. É como se avaliássemos o solo, mas ignorássemos o potencial escondido no subsolo. No entanto, é apenas uma questão de tempo até o valor da massa de dados de um negócio começar a fazer parte do balanço das empresas, assim como o goodwill (patrimônio de marca) já faz hoje.
Nos últimos dois anos foram produzidos 90% de todos os dados disponíveis no mundo. Portanto, nos próximos dois, produziremos um volume equivalente a todo o conhecimento gerado pela humanidade até hoje.
Essas informações capturadas todos os dias, precisam ser refinadas e transformadas em inteligência capaz de gerar riqueza para as empresas. Porque não adianta ter centenas de milhões de terabytes de dados se eles não forem acionáveis.
E como podemos acumular dados e extrair valor deles, colocando o consumidor no centro e criando vantagens competitivas para as empresas?
O primeiro passo é começar a reunir esses dados agora mesmo. Tudo bem se você ainda não tiver uma estratégia definida do que fazer com eles. A verdade é que está ficando cada vez mais fácil usar as informações coletadas de forma inteligente. Não é a toa que vemos uma grande quantidade de empresas e universidades desenvolvendo e patenteando algoritmos no momento.
Fonte: Gartner, 100 Data and Analytics Predictions Through 2021, 20 de junho de 2017
Um bom exemplo é a chinesa Alibaba.com. Com três plataformas de e-commerce, meio de pagamento mobile, navegador, empresa de vídeos e site de notícias próprios, eles se consolidaram como a 12ª empresa em market cap em 2017. Mas de onde eles extraem esse valor? Se você disse “dos dados”, acertou.
A Alibaba usa seus algoritmos de recomendação de produtos para extrair valor de toda informação que coleta. Pois a importância desses algoritmos para as vendas da empresa é tanta que, no ano passado, uma simples mudança neles acelerou o crescimento da receita de e-commerce em mais de 20 pontos percentuais.
Além disso, eles também aplicam essa inteligência na personalização de anúncios para os parceiros do seu marketplace, incrementando ainda mais o volume de vendas da companhia.
Fonte: Alibaba.com
Ok, isso tudo é extremamente interessante, mas como uma empresa se torna data-driven? Entendemos que esta jornada percorre 4 pontos de transformação para que a cultura guiada por dados se estabeleça com eficiência e eficácia em uma organização.
Como uma empresa se torna Data-Driven?
1º Mude o MINDSET:
Mas o que é mindset, afinal de contas? É a forma como o coletivo, ou seja, todos os funcionários e colaboradores da empresa, lidam com os dados. Para tanto, é necessário ter zelo e paciência para guiar o time em uma nova direção. As seguintes áreas de foco podem ajudar com isso:
Engajamento das lideranças: Se seus gestores não acreditam nos dados, seus colaboradores não adotarão uma mentalidade data-driven. Um dos métodos mais eficientes e poderosos para se construir uma cultura orientada por dados é o exemplo do líder.
Benefícios a curto prazo: A cultura data-driven pode, muitas vezes, produzir ganhos de forma mais rápida. E essa é uma das melhores e mais eficazes táticas de gerenciamento de mudanças. Quando suas equipes experimentam as vantagens tangíveis em ser data-driven, é mais difícil resistir à necessidade de mudança. As dinâmicas impulsionadas por dados tendem a aumentar a cada vitória do time.
Experimentação (testes e aprendizados): Empresas orientadas por dados, como a gigante Amazon, não têm medo de testar novas ideias, cometer erros, interagir interna e externamente. Quando tudo é testado, é possível incutir a disciplina de confiar nos números para aprimorar as tomadas de decisões e inovar mais rapidamente.
2º Fortaleça o SKILL SET:
O skill set (conjunto de habilidades) da sua equipe deve ser bem específico quando falamos de dados. Os conhecimentos e competências em data são indispensáveis a todo o time. Assim sendo, é possível impulsionar o know-how dos seus funcionários focando nas seguintes áreas:
Alfabetização em dados: Para quem não sabe ler, não importa o quão esplêndida seja uma biblioteca. Dessa forma, é de extrema importância garantir que seus funcionários recebam um treinamento básico sobre como ler e compreender os dados. Afinal, eles precisam ser consumidos e usados regularmente em suas rotinas de trabalho.
Data storytelling: Após o período de alfabetização, é necessário que os colaboradores consigam comunicar as informações importantes que encontram nos dados entre si. Ou seja, combinar dados, narrativas e recursos visuais de forma eficiente para certificar que os insights sejam facilmente compreendidos, impulsionando a ação.
Analistas de dados: Muitas empresas acabam não contratando um número adequado de especialistas em data-driven. Assim, a organização acaba ficando sem técnicos suficientes para ensinar aos seus colegas a se tornarem experts em dados.
3º Afie o TOOLSET:
Ao longo do tempo, as empresas tendem a acumular uma variedade de sistemas e ferramentas que gerenciam os dados, o toolset. Entretanto, em vez de facilitar o desenvolvimento de uma cultura guiada por dados, dificultam amplamente seu progresso. Para se ter uma base tecnológica sólida, que pode garantir que essa cultura seja estabelecida, foque nas seguintes áreas:
Um mesmo “idioma”: Independentemente de quantos sistemas de dados sua organização utiliza, é necessário estabelecer uma linguagem de dados comum entre eles. É preciso ter uma visão única das métricas operacionais que todos os times adotam como números reais e confiáveis.
Modelo de autoatendimento: O acesso ao conhecimento, aos dados, é crucial. Portanto, quanto mais democratizar as informações para seus usuários corporativos, melhor será para a empresa. Assim, os analistas e cientistas de dados ganham tempo para se concentrarem em projetos mais estratégicos. Além disso, os funcionários serão capacitados a aproveitar os dados com mais regularidade.
Automação: Atualmente, diversas tarefas de análise que tomam muito tempo, como limpeza de dados e relatórios, podem ser automatizadas. Quando e onde isso fizer sentido, é possível colocar uma boa “carga de trabalho” nas máquinas. Dessa forma, seus funcionários ganham tempo para agregar valor à sua organização de forma mais produtiva.
Integração de processos: As ferramentas de análise que sua empresa já utiliza podem se tornar ainda mais relevantes se interligadas aos processos ou sistemas existentes.
4º Solidifique o DATASET:
O dados podem ser vistos como um meio para um fim. Sua relevância e qualidade determinarão se serão adotados ou não pelos funcionários da empresa. O foco nas seguintes áreas garantirão que seus dados sejam elementares, confiáveis e protegidos:
Alinhamento de estratégia: A maioria das organizações não são capazes de definir e comunicar quais são suas prioridades. E aí mora o segredo! Seus dados só serão úteis se estiverem intimamente ligados à avaliação do desempenho da sua marca. Portanto, é imperativo que suas ferramentas de análise permaneçam estreitamente alinhadas com sua estratégia de negócios ao longo do tempo. Caso contrário, o processamento dos dados será cada vez menos útil.
Administração de dados: Se para você os dados podem ser vistos como um ativo comercial, proteja e mantenha sua qualidade. Entretanto, é de grande valia que haja equilíbrio entre supervisão e acessibilidade. Assim, os desejos de conformidade não ofuscam a capacidade das pessoas de criar valor com os dados.
Privacidade e segurança de dados: É possível reduzir o risco potencial ao garantir que a privacidade dos dados seja respeitada e que eles sejam usados com segurança. Os usuários corporativos devem ser totalmente treinados sobre as consequências geradas quando os dados não são protegidos adequadamente. Parte da constituição de uma cultura guiada por dados é perceber que os times são protagonistas na proteção desses ativos digitais.
É importante salientar também que mais importante que ter ferramentas, é como você faz o tratamento anterior ao dado. Ou seja, não adianta inserir o dado em um software e esperar por uma resposta milagrosa. Afinal, “a estratégia sem tática é o caminho mais lento para a vitória. Tática sem estratégia é o ruído antes da derrota” (Sun Tzu).
Conte com a IN10 para poder lhe apoiar em suas iniciativas com DADOS!
A atividade de interpretação de dados é chamada Data Science ou, em tradução livre, Ciência de Dados. Os estudos do Data Science baseiam-se em disciplinas como matemática, estatísticas, computação e conhecimento do negócio a ser analisado.
Essa ciência consiste em coletar dados e informações de diferentes fontes sobre um determinado assunto. Portanto, sua função é analisar e auxiliar na tomada de decisões em grandes quantidades, gerando melhores resultados.
Nesse artigo você vai entender como o processo de análise de dados pode ser eficaz. E qual a influência dessa tecnologia nos processos modernos.
Como ser eficaz no processo de análise de dados?
Para que haja eficiência no processo de análise de dados, é fundamental conhecer quais desafios você possui com eles. Depois, qual seu objetivo com a exploração dessas informações.
Um direcionamento feito com maior precisão é fruto de longas pesquisas. Sendo assim, envolvem conversas com líderes, metas a longo prazo, identificação de demandas e conhecimento de problemas já existentes. Como resultado, evita-se o desperdício e têm-se um melhor aproveitamento dos recursos.
Então, quando for definir sua análise, separe por objetivos. Por isso, considere as seguintes formas de interpretação:
Análise Descritiva ou Exploratória: Aqui procura-se entender e descrever a atual situação das informações. Dessa forma, analisa-se dados históricos e demonstra-se o que está acontecendo. Por exemplo: Volume de vendas, produtos, estoques, etc.
Análise Diagnóstica: Aqui o olhar é voltado para a compreensão do que causou tal evento. Por isso, precisa-se analisar o impacto e alcance de determinada ação, respondendo perguntas como “Quem?”, “Quando?”, “Onde?”.
Análise Preditiva: Aqui a apreciação é focada na previsão de cenários. Então tem como base modelos estatísticos, mineração de dados e aprendizado de máquina (machine learning).
Análise Prescritiva: Aqui verificam-se as consequências das ações tomadas, prevenindo então decisões erradas. Essa análise possui alto valor agregado, pois, há a necessidade do elemento humano no processo.
Qual a influência da tecnologia ao analisar dados?
Primeiramente, os meios tecnológicos têm oferecido um excelente suporte a essa análise. Isso ocorre devido a existência de softwares preparados para interpretar a grande quantidade de dados por meio da sua mineração.
A mineração de dados é a ação de identificação de padrões ou divergências. Sendo assim, entramos com a tecnologia do Big Data, uma das principais soluções de TI.
A tecnologia do Big Data surgiu nos últimos anos, apoiada com a computação na nuvem. Ela permite que computadores processem um grande número de registros de forma segura e rápida, à partir dos seguintes princípios:
Volume: geram-se as informações em grande quantidade. Não raramente passando da casa dos terabytes;
Velocidade: analisa-se os dados com alta velocidade. Em especial nos cenários em que criam-se os registros em tempo real;
Variedade: a análise do Big Data conta com informações estruturadas ou não. Por exemplo: vídeos, tweets, posts em redes sociais, dados de pesquisas e até mesmo planilhas internas;
Veracidade: é necessário filtrar a informação, para garantir que usem apenas registros realmente úteis e confiáveis no processo de análise;
Valor: toda análise de dados tem como foco agregar aos negócios e aos seus serviços.
O uso de registros para fins corporativos atingiu sua maior marca. O que só foi possível pela utilização de smartphones, redes sociais e internet das coisas. Por esse motivo é preciso adotar soluções capazes de lidar com esse novo volume de dados. E precisa ser de uma maneira inteligente e segura, fazendo com que o Big Data se torne crucial para uma análise capaz.
Além do Big Data temos também seu apoio, o Aprendizado de Máquina ou Machine Learning. Essa tecnologia identifica padrões do usuário. Sua finalidade é definir regras de funcionamento de softwares e sistemas, automaticamente. Dessa forma as aplicações se tornam mais inteligentes e eficazes.
Como funcionam essas duas tecnologias juntas?
Um exemplo dessas duas tecnologias juntas está na ferramenta Netflix. A plataforma utiliza filtros de conteúdo para os usuários, avaliando o comportamento de milhões de pessoas simultaneamente (com o Big Data). Como resultado, o software tem mais facilidade para identificar os padrões de uso, aplicar e avaliar as mudanças (usa-se Machine Learning). Conforme as respostas obtidas, o serviço pode ser otimizado e criar valor automaticamente.
Além disso, a tecnologia também ajuda a facilitar o armazenamento estruturado de arquivos, criando grandes bancos de dados. Estes ficam responsáveis por melhorar e permitir maior eficiência em análises ou pesquisas. Os bancos modernos se utilizam da computação na nuvem para ganhar mais escalabilidade e segurança.
O Cloud Computing fornece o ambiente ideal para o seu negócio salvar arquivos em grandes quantidades. E o melhor, sem comprometer a sua segurança ou desempenho.
Sua infraestrutura é mais escalável, o que impede a existência de gargalos ao inserir novas informações. E o gerenciamento de segurança é feito de modo centralizado, facilitando a busca por brechas e vulnerabilidades.
Os trabalhos com dados devem seguir ciclos de objetivos e evoluções. Dessa forma, ocorrem na medida em que se tem uma melhor compreensão deles ao final de cada etapa.
Finalmente, combinar pessoas, processos e tecnologias, com aderência aos objetivos do projeto, lhe trará bons frutos.
Possui um desafio em sua jornada com dados? A IN10 apoia a transformação da sua empresa, combinando dados, tecnologias emergentes e tendências do mercado.
