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O Microsoft Fabric acabou de sair da fase de testes e está agora disponível para todos! Com isso, as empresas já podem usar a ferramenta de forma estratégica ao adotar e integrar o Fabric em seus fluxos de trabalho. O Microsoft Fabric saiu da fase de testes e está agora disponível para todos. A ferramenta lançada pela Microsoft oferece uma solução completa para o gerenciamento de dados, desde a coleta e armazenamento até a análise e visualização. A plataforma permite o gerenciamento de dados em um único datalake, que basicamente é um ambiente onde os dados são armazenados, para simplificar e manter uma única fonte de verdade. Ou seja, com o Microsoft Fabric é possível unificar todas suas cargas de trabalho de dados e análises, além de fazer o gerenciamento de capacidade, de custos e monitoramento dos ambientes em um único lugar. O que esperar do Micrsoft Fabric? A ferramenta oferece um conjunto de experiências analíticas que funcionam perfeitamente juntas, incluindo: Coleta de dados; Armazenamento de dados; Processamento de dados; Data Analytics; Visualização de dados. Demandas crescentes Com fim da fase teste, a disponibilidade do Microsoft Fabric para todos deve levar a um aumento na demanda pela ferramenta. As organizações que desejam aproveitar as vantagens da ferramenta devem contar com profissionais qualificados para adotar e integrar a ferramenta em seus fluxos de trabalho. Vantagens do Microsoft Fabric Entre as principais vantagens do Microsoft Fabric está a simplificação no modelo de custos do ambiente do Fabric, sendo a compra realizada através de capacidades dedicadas fazendo com que o trabalho seja muito mais facilitado. Antes era necessário precificar pelo menos umas 5 ferramentas diferentes, ter conhecimentos de redes, gestão de acesso para cada ferramenta separada e etc. Já com o Fabric isso não será mais uma preocupação, pois uma capacidade dedicada já engloba os recursos de engenharia. Trazendo também a facilidade e flexibilidade de subir ou reduzir a capacidade adquirida. Confira a tabela de preço e modelo de cobrança aqui. Outra vantagem está no processo de gestão do ambiente: Antes, por haver uma fragmentação muito grande dos recursos, era necessário a contratação de uma ferramenta a mais para tentar ter uma visão completa dos dados. Hoje, com o Fabric, é possível ter o controle visual da linha dos dados sem a contratação de um recurso extra. O Microsoft Fabric é capaz de potencializar a integração entre os times de engenharia e visualização e simplificar a transformação de uma query para um dashboard através de 1 “click” e muito mais. O Fabric já está revolucionando o modo em que as empresas e times interagem entre si, tornando o caminho muito mais simples e transparente. Quer saber mais sobre como integrar o Microsoft Fabric em seus fluxos de trabalho? Entre em contato com os profissionais da Dataside agora mesmo!

Já pensou em unificar todas suas cargas de trabalho de dados e análises, além de fazer o gerenciamento de capacidade, de custos e monitoramento dos ambientes em um único lugar? Então você precisa conhecer o Microsoft Fabric, a plataforma unificada lançada recentemente pela Microsoft. Saiba mais nesse artigo. Boa leitura! O Microsoft Fabric é o mais recente lançamento da Microsoft, que promete algo revolucionário para empresas que querem ou já possuem uma estratégia de dados. Como explica a Microsoft: o Fabric é uma solução de análise unificada que conecta tudo. A plataforma permite o gerenciamento de dados em um único datalake, que basicamente é um ambiente onde os dados são armazenados, para simplificar e manter uma única fonte de verdade. Ou seja, com o Microsoft Fabric é possível unificar todas suas cargas de trabalho de dados e análises, além de fazer o gerenciamento de capacidade, de custos e monitoramento dos ambientes em um único lugar. Uma sequência de tentativas da Microsoft Essa unificação é um desejo de longa data da Microsoft, outras plataformas saíram do papel antes e é importante conhecer essa sequência de tentativas, para então entender a relevância do lançamento do Microsof Fabric. Em maio desse ano o Azure Fabric foi anunciado e isso gerou um grande “alvoroço” na comunidade técnica, pois enfim uma dor muito grande seria sanada: a fragmentação dos componentes além da gestão complicada também para custo. Para trazer um pouco mais de clareza sobre o problema atual que o Fabric veio solucionar, confira um pouco da história sobre analytics no Azure. Analytics no Azure A Microsoft Lançou o Azure Data Factory (ADF) que foi uma revolução por trazer muita simplicidade para a ingestão de dados e orquestração, algo que não existia em seus concorrentes, AWS e GCP, porém ainda havia a necessidade de ter mais de um componente, pois o Azure Data Factory sozinho não armazena dados. Sendo assim, é necessário que se tenha pelo menos um local de armazenamento de dados como um banco de dados ou um “data lake”, acrescentando uma nova camada para ser gerenciada e analisar custos. Na sequência, veio a evolução do ADF com o Synapse Analytics, que antes era chamado de Synapse Studio. A promessa desta ferramenta seria a unificação, possibilitando que engenheiros de dados e profissionais de analytics trabalhassem em conjunto na mesma plataforma. Com o Synapse Analytics foi possível, com apenas 2 componentes, expandir e muito as possibilidades de ambiente unificado, que são: Ingestão de dados com o Pipeline Processamento do dado com Synapse Spark Disponibilização do dado com o Synapse Serverless Teoricamente, também trabalhar com o Power BI dentro do Synapse Porém, este ambiente mesmo sendo mais amigável que o modelo antigo onde tínhamos dados mais separados em outras ferramentas, ainda tinha o processo de gestão de custo um pouco complexo, além da integração com o Power BI ser muito abaixo das expectativas, sendo necessário que o analista tenha em sua máquina o Power BI instalado para poder desenvolver suas análises de dados. O Microsoft Fabric Agora a Microsoft se aprimorou, ouviu os feedbacks dos clientes e apresentou o Microsoft Fabric, a plataforma de analytics que está dentro do portal do Power BI, possibilitando que seja possível fazer toda a construção da ingestão até o dashboard final, tudo 100% dentro do portal online. Entenda melhor sobre as vantagens: Entre as principais vantagens do Microsoft Fabric está a simplificação no modelo de custos do ambiente do Fabric, sendo a compra realizada através de capacidades dedicadas fazendo com que o trabalho seja muito mais facilitado. Antes era necessário precificar pelo menos umas 5 ferramentas diferentes, ter conhecimentos de redes, gestão de acesso para cada ferramenta separada e etc. Já com o Fabric isso não será mais uma preocupação, pois uma capacidade dedicada já engloba os recursos de engenharia. Trazendo também a facilidade e flexibilidade de subir ou reduzir a capacidade adquirida. Confira a tabela de preço e modelo de cobrança aqui. Outra vantagem está no processo de gestão do ambiente. Antes, por haver uma fragmentação muito grande dos recursos, era necessário a contratação de uma ferramenta a mais para tentar ter uma visão completa dos dados. Hoje com o Fabric é possível ter o controle visual da linha dos dados sem a contratação de um recurso extra. Com o Microsoft Fabric é possível potencializar a integração entre os times de engenharia e visualização e simplificar a transformação de uma query para um dashboard através de 1 “click” e muito mais. O Fabric já está revolucionando o modo em que as empresas e times interagem entre si, tornando o caminho muito mais simples e transparente. O Microsoft Fabric é o futuro que já pode e deve ser usado em empresas que focam na maturidade dos dados. Mas lembre-se de que é preciso usá-lo de forma estratégica. Se você quer entender melhor sobre como dar o primeiro passo, conte com os profissionais da Dataside.

Se você quer saber como reduzir custos, aumentar a lucratividade e melhorar a experiência de seus colaboradores e clientes, continue nesse artigo para conhecer 5 ações de redução de custos na empresa que vão ajudar o seu negócio a se destacar positivamente. Vantagens da redução de custos Reduzir custos pode ter significados diferentes para cada empresa, por variar conforme o contexto atual de cada negócio. A redução de custos pode ser para uma companhia a estratégia urgente de sobrevivência, para outra pode ser uma medida preventiva para manter a saúde financeira. Mas de qualquer modo, reduzir custos é benéfico e traz consigo vantagens estratégicas para o crescimento de uma empresa. Como exemplo: Melhoria da competitividade Empresas que conseguem reduzir seus custos geralmente podem oferecer preços mais competitivos para seus produtos ou serviços, dando uma vantagem em relação aos concorrentes, tornando-as mais atraentes para os consumidores e aumentando suas chances de conquistar uma fatia maior do mercado. Melhoria da eficiência operacional Ao focar na redução de custos, as empresas são incentivadas a revisar e otimizar seus processos operacionais. Isso pode resultar em melhorias significativas na eficiência, produtividade e qualidade, permitindo que a empresa faça mais com menos recursos. Uma operação mais eficiente também pode levar a prazos de entrega mais curtos, satisfação do cliente e melhores relacionamentos com fornecedores. Investimentos em áreas estratégicas Com a redução de custos, os recursos financeiros liberados podem ser direcionados para áreas estratégicas do negócio, como para o investimento em pesquisa e desenvolvimento, expansão de mercado, marketing, melhoria da qualidade do produto, treinamento de funcionários ou qualquer outra iniciativa que impulsione o crescimento e a competitividade da empresa. Aumento da lucratividade Ao reduzir os custos operacionais, uma empresa pode aumentar sua margem de lucro. Isso ocorre porque uma proporção maior da receita gerada é mantida como lucro líquido, o que pode ser reinvestido no crescimento do negócio, distribuído aos acionistas ou usado para criar uma reserva financeira. Ações de redução de custos na empresa Agora que conhecemos algumas das vantagens de se reduzir os custos em uma empresa, vamos conhecer as 5 ações para colocar em prática! 1-Automatize os processos Implementar a automação de tarefas e processos repetitivos pode reduzir os custos da sua empresa significativamente. Ao utilizar tecnologias como robótica de processo automatizado (RPA) e sistemas de gestão de fluxo de trabalho, é possível otimizar a eficiência operacional, reduzir a necessidade de contratar funcionários adicionais e liberar o trabalho humano para processos estratégicos e criativos que vão ajudar o negócio se desenvolver. 2-Faça análise de dados para tomada de decisões Ao coletar e analisar dados internos e externos relevantes, as empresas podem tomar decisões mais informadas e eficazes. A análise de dados permite identificar ineficiências e áreas de desperdício, além de otimizar processos. 3-Utilize Inteligência Artificial para previsão de demanda Por meio da aplicação de algoritmos de IA, sua empresa pode analisar dados históricos, sazonalidade, tendências de mercado e outros fatores para prever a demanda futura com maior precisão. Com essas previsões em mãos, a empresa pode ajustar seus níveis de produção, estoque e recursos de forma mais eficiente, evitando custos relacionados a excesso ou falta de produtos. 4-Democratize os dados na sua empresa Ao disponibilizar plataformas de análise de dados para toda a empresa, os funcionários precisam acessar e explorar informações relevantes para suas respectivas áreas de trabalho, de forma segura. Isso promove a democratização dos dados e capacita os colaboradores a tomarem decisões baseadas em informações concretas. Como resultado, a empresa pode otimizar processos, identificar ineficiências e reduzir custos em várias áreas. 5-Monitore os dados em tempo real Ao estabelecer um sistema de monitoramento de dados em tempo real, sua empresa pode identificar rapidamente variações e anomalias nos processos. Isso permite que problemas sejam identificados e corrigidos imediatamente, evitando custos adicionais decorrentes de falhas ou ineficiências prolongadas. Por onde começar? É importante ressaltar que cada ação de redução de custos deve ser realizada de maneira estratégica, buscando equilibrar eficiência e qualidade, de acordo com as necessidades e metas de cada negócio. Inclusive, vale alertar que cortes indiscriminados de custos podem prejudicar a qualidade dos produtos ou serviços, afetar o bem-estar dos funcionários, prejudicar a experiência dos clientes e prejudicar a reputação da empresa. Portanto, é essencial tomar decisões inteligentes e equilibradas ao buscar redução de custos. Com isso, contar com consultoria de dados especializada e profissionais qualificados para te direcionar sempre para tomar as melhores decisões assertivamente se torna indispensável e o primeiro grande passo para reduzir os custos na sua empresa. Quer saber mais sobre ações de redução de custos com profissionais especializados em dados e inteligência artificial? Entre em contato agora mesmo pelo nosso chat. Saiba mais: https://www.dataside.com.br/

Neste artigo, você vai entender melhor sobre o Copilot, essa tecnologia inovadora da Microsoft e como ela pode otimizar o uso do Power BI e potencializar a análise de dados. O Copilot é uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que está sendo desenvolvida pela Microsoft para o Power BI, até o momento está em sua versão preliminar. A tecnologia desenvolvida permite que os analistas criem relatórios e insights de dados de forma mais rápida e fácil, liberando-os para se concentrarem em tarefas mais estratégicas. O Copilot também pode ajudar os profissionais a compartilharem insights de dados de forma mais eficaz. O que é o Copilot? O Copilot é um modelo de linguagem de grande porte (LLM) treinado em um conjunto de dados de relatórios e insights de dados do Power BI. Ele pode entender e responder a uma ampla gama de prompts e perguntas, incluindo: Criação de relatórios: Ajuda os usuários a criarem relatórios de forma rápida e fácil, simplesmente descrevendo os visuais e insights que desejam. Geração de cálculos DAX: Gera e edita cálculos DAX, mesmo para usuários que não possuem experiência em programação. Criação de resumos narrativos: Cria resumos narrativos de dados, que são fáceis de entender e compartilhar. Perguntas sobre dados: Responde a perguntas sobre dados, fornecendo insights e análises. De acordo com o artigo publicado no blog Microsoft Power BI, o Copilot combina IA generativa avançada com seus dados para ajudar todos a descobrir e compartilhar insights com mais rapidez. Segue a um trecho do artigo: “Basta descrever os insights de que você precisa ou fazer uma pergunta sobre seus dados, e o Copilot analisará e extrairá os dados certos em um relatório impressionante, transformando os dados em insights acionáveis ​​instantaneamente.” Como funciona o Copilot no Power BI? O Copilot está disponível no Power BI Desktop e no Power BI Online. Para usá-lo, basta abrir um relatório do Power BI e clicar no botão “Copilot” na barra de ferramentas. A partir disso, uma caixa de diálogo será aberta. Na caixa de diálogo, você poderá descrever os visuais e insights que deseja. O Copilot irá então gerar um relatório ou um resumo narrativo de acordo com suas instruções. Lembrando que ao utilizar a ferramenta, os usuários contam com a ajuda de uma assistente virtual que os acompanha durante todo o processo de criação do relatório. Ela oferece sugestões de visualizações de dados, recomendações de campos para a análise, insights baseados em padrões identificados nos dados e até mesmo dicas de formatação para melhorar a aparência do relatório. Confira o vídeo explicativo publicado no canal Microsoft Power BI: Vantagens do uso do Copilot no Power BI Uma das principais vantagens do Copilot é a sua capacidade de acelerar o processo de criação de relatórios no Power BI. Com as sugestões e orientações oferecidas pela ferramenta, os usuários podem economizar tempo e esforço na construção de análises e relatórios de qualidade. Além disso, o Copilot também ajuda a garantir a consistência dos relatórios, evitando erros comuns e sugerindo melhores práticas para a visualização e interpretação dos dados, o que facilita a padronização e colaboração na criação de relatórios. O Copilot no Power BI é uma ameaça para analistas de dados? Ao longo dessa leitura você pode ter feito esse questionamento, mas a resposta é não. O Copilot é uma ferramenta poderosa que pode ajudar os analistas de dados a serem mais produtivos e eficientes. No entanto, ele não substitui a experiência e o conhecimento desses profissionais. Com a automatização de tarefas rotineiras, como a criação de relatórios e a geração de cálculos DAX, os analistas têm mais tempo para se concentrarem em tarefas mais estratégicas. Afinal, o Copilot não é capaz de substituir o julgamento humano. Os analistas ainda precisam entender os dados e os negócios para interpretar os resultados da ferramenta. Se você busca por insights valiosos, baseados em dados, para o seu negócio e quer contar com profissionais qualificados em conjunto com tecnologias avançadas, entre em contato com a Dataside.

Quando a tecnologia se une a saúde, todos os lados se beneficiam, sabendo disso, a Oncoclínicas, que tem inovação como um de seus pilares, procurou a Dataside para fortalecer sua excelência através da tecnologia inteligente, em parceria com a Microsoft. Saiba mais sobre o primeiro caso de uso do Azure Text Analytics for Health em língua portuguesa e sobre o portal web e aplicativo mobile para armazenar procedimentos clínicos e médicos com o Azure Cognitive Services. Azure Text Analytics for Health O Azure Text Analytics for Health é, segundo a Microsoft, um recurso para extrair insights de dados médicos não estruturados. E o que são dados não estruturados? São tipos de dados que não seguem um formato ou organização específica. Eles não estão organizados em colunas, tabelas ou campos, e não possuem um padrão pré-definido. Diferentemente dos dados estruturados, organizados em formatos como bancos de dados, planilhas ou sistemas de gestão, os dados não estruturados são mais difíceis de serem analisados e interpretados automaticamente, pois não possuem uma estrutura clara. Com isso, a análise desses dados pode ser complexa e requer técnicas avançadas de processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e outras abordagens de análise de dados não estruturados para extrair insights significativos. Trazendo para a realidade da área da saúde Podemos pensar em um exemplo: uma clínica responsável por diversos pacientes, sendo que cada um está em uma fase diferente de algum tratamento. Agora, pense pelo lado do paciente, cada paciente deve ter alguma gaveta ou pasta com inúmeros envelopes, amontoados há anos. Isso quando se tem guardado, pois alguns resultados de exames se perdem pelo caminho. Diante disso, o diagnóstico para dar início a qualquer tratamento que seja acaba sendo tardio. As consequências afetam diretamente na saúde das pessoas, pois a consequência é o procedimento também começar mais tarde e sabemos que existem cenários onde a melhora do paciente depende muito da urgência em iniciar o tratamento. Aqui entra a importância do recurso disponibilizado pela Microsoft. Como citamos acima, o Azure Text Analytics for Health extrai insights de dados não estruturados, mas exclusivamente de dados médicos, identificando termos específicos da área da medicina. “O recurso de saúde do Text Analytics usa técnicas de processamento de linguagem natural para localizar e rotular informações valiosas em documentos clínicos não estruturados, como anotações médicas, resumos de alta, documentos clínicos e registros eletrônicos de saúde. A Análise de texto também vincula a ontologias médicas e sistemas de codificação específicos de domínio, identifica conexões significativas entre os conceitos mencionados no texto e explica a negação no texto médico”, explica a Microsoft. Outro exemplo que reforça a importância da aplicação inteligente desse recurso é a possibilidade de analisar aumento de doenças, vamos a uma situação fictícia para exemplificar: segundo os dados na última semana tiveram 10 casos de virose “y”, e nessa semana aumentou para 20. É possível identificar, prever e fazer um controle de casos de aumento ou diminuição de doenças de forma rápida. Caso Oncoclínicas O crescimento do Grupo Oncoclínicas se deve a cultura da inovação. O time de excelentes profissionais, agregado ao investimento em tecnologia, é a estratégia que engloba diversos benefícios para as vertentes envolvidas. A Oncolcínicas é pioneira no país em gestão de serviços oncológicos e, se dedicando à duas vertentes, uma para pacientes e familiares e outra para os médicos, o grupo é referência nas áreas de: oncologia, radioterapia, hematologia e transplante de medula óssea. Como o maior grupo de oncologia da América Latina, a Oncoclínicas atua em 13 estados brasileiros e no Distrito Federal, totalizando 129 unidades no Brasil. O grupo realiza mais de 1,4 milhão de atendimentos por ano. Diga-se de passagem, são muitos dados para analisar, não é mesmo? O principal desafio quando o grupo chegou a Dataside era fazer o processamento dos exames diante desta larga escala de atendimento. Os dados centralizados em um sistema eficiente trariam benefícios para os profissionais da saúde e para os pacientes, acelerando os tratamentos. Além de possibilitar insights importantes para estudos de tratamentos. Foi o que a Dataside fez e mais além. "A Microsoft e a Dataside foram muito parceiras, é um projeto inovador e sabíamos que enfrentaríamos dificuldades, mas vencemos cada um dos desafios que enfrentamos nesse período e ficamos muito satisfeitos com o resultado." - Marcio Guimarães: Gerente executivo de Data e Analytics - Oncoclínicas Solução oferecida pela Dataside Além de digitalizar, a Dataside possibilitou entendimento, através de NLP - Processamento de Linguagem Natural e OCR, do que está no texto do documento em PDF, os exames em si, e estruturar os dados. Com isso é possível saber as informações do histórico de cada paciente de forma rápida. Ou seja, não apenas clicar no documento, abrir o PDF e ter que ler tudo, mas sim já ter todas as informações estruturadas em um banco de dados. Como exemplo: paciente “A” fez um exame “B” em região “C”, com médico “X” e deu positivo ou deu negativo. As informações são compreendidas com eficiência. A Inteligência Artificial foi aplicada no projeto que resultou em duas plataformas: um aplicativo de celular, que consiste em fotografar o documento para “subir” no sistema e uma plataforma web, para ser usada tando para consulta como para enviar documentos em PDF já digitalizados. Como um dos principais benefícios agregados ao projeto, está o aumento na qualidade das consultas e agilidade, pois com essa inteligência os médicos conseguem chegar a uma conclusão de forma mais rápida, através de perguntas mais eficientes, além da melhora no tempo das consultas sem comprometer a qualidade. Outro ponto benéfico é a redução de custos com análise de documentos. Com foco na resolução do problema apontado pelo cliente, a Dataside desenvolveu o primeiro projeto do mundo a usar a API for “health”, da Microsoft, na Língua Portuguesa. “O texto não estruturado continua a ser um desafio na indústria da saúde – tornado ainda mais complexo pelas barreiras da linguagem. Liberar a tecnologia biomédica da PNL em vários idiomas é um enorme passo à frente na ponte para preencher as lacunas na equidade em saúde criadas pelas barreiras linguísticas. Na Dataside, em conjunto com a Microsoft, esperamos continuar a criar tecnologia para ajudar a preencher essa lacuna”, é o que explica a própria Microsoft no artigo “Expandindo a tecnologia de IA para texto biomédico não estruturado além do inglês”. "O primeiro benefício é conseguir acessar de forma estruturada as informações importantes, agora podemos acessá-las para fins estatísticos, de análise e mais. O segundo é facilitar muito a questão da estruturação da informação." - Marcio Guimarães: Gerente executivo de Data e Analytics - Oncoclínicas Quer saber mais sobre os bastidores desse projeto com os profissionais envolvidos? Acesse ao episódio Inteligência Artificial aplicada à Saúde, da Semana da IA no canal da Dataside. Além disso, você pode conferir também o artigo publicado pela Microsoft: Oncoclínicas cria portal web e aplicativo mobile para armazenar procedimentos clínicos e médicos com o Azure Cognitive Services.

Quer saber como usar inteligência artificial no RH? Se você quer entender melhor sobre I.A. e suas possibilidades de aplicação na área de RH e Gestão de Pessoas, esse artigo é para você. Boa leitura! A Inteligência Artificial está entre os temas mais comentados do momento e pelos mais diversos públicos, mas destaca-se quem enxerga a IA além do entretenimento e sabe que ela é uma ferramenta estratégica para o crescimento de negócios. Atualmente, 40% das empresas brasileiras se beneficiam do uso dessa tecnologia, que traz vantagens e lucratividade para diversas áreas. Entre os setores que mais utilizam I.A. estão: saúde, segurança, educação, infraestrutura, varejo e negócio, agricultura, recursos humanos e gestão de pessoas. Como a Inteligência Artificial pode beneficiar o RH? Como citamos, entre as áreas nas quais a Inteligência Artificial pode, e deve, ser aplicada estão Recursos Humanos e Gestão de Pessoas, nesse artigo vamos conversar especialmente sobre a aplicação da IA nessas áreas e como otimizar processos com os avanços da Inteligência Artificial. Vamos lá! 5 possibilidades de aplicação de inteligência Artificial no RH: 1. Recrutamento e seleção automatizados O recrutamento e a seleção de candidatos costumam ser tarefas demoradas e onerosas para as empresas. No entanto, com a capacidade da IA de analisar grandes volumes de currículos, esse processo está se tornando mais eficiente. A IA pode identificar automaticamente os candidatos mais qualificados, poupando tempo e reduzindo custos. Além disso, a IA tem a capacidade de analisar dados históricos de desempenho dos funcionários e encontrar padrões que ajudam a prever a adequação de um candidato a uma determinada vaga. Isso aumenta as chances de encontrar o candidato ideal para a empresa. 2. Análise de sentimentos dos funcionários A satisfação e o bem-estar dos funcionários são essenciais para o sucesso de uma organização. Com a IA, é possível analisar as comunicações internas e os feedbacks dos funcionários para entender a moral e o sentimento geral no local de trabalho. Através de algoritmos avançados de processamento de linguagem natural, a IA pode identificar tendências e padrões nos sentimentos dos funcionários, permitindo que a empresa tome medidas corretivas de forma proativa. Isso ajuda a identificar problemas ou preocupações em tempo hábil, o que pode levar a uma melhor retenção de funcionários e a um ambiente de trabalho mais positivo. 3. Chatbots de RH Os chatbots têm se tornado cada vez mais populares nas interações com clientes, mas também estão sendo utilizados com sucesso no setor de recursos humanos. Os chatbots de RH são programas de IA projetados para responder a perguntas frequentes dos funcionários. Eles podem fornecer informações sobre benefícios, políticas internas, procedimentos de licenças, entre outros. Essa automação permite que o pessoal de RH se concentre em tarefas mais estratégicas, liberando seu tempo para recrutamento, treinamento e desenvolvimento de talentos. Além disso, os chatbots de RH oferecem uma experiência do funcionário mais ágil e eficiente, permitindo que eles obtenham respostas instantâneas para suas dúvidas. 4. Previsão de turnover A perda de talentos é um desafio significativo para as empresas. No entanto, a IA pode ajudar a identificar sinais de que um funcionário pode estar pensando em deixar a empresa. Através da análise de dados dos funcionários, como histórico de desempenho, frequência de feedback negativo, absenteísmo, entre outros, a IA pode identificar padrões que indicam a possibilidade de um colaborador sair. Com essas informações em mãos, a empresa pode tomar medidas preventivas, como oferecer oportunidades de desenvolvimento, ajustar remuneração ou benefícios, e promover um ambiente de trabalho. 5. Análise de desempenho A avaliação do desempenho dos funcionários é fundamental para identificar áreas de melhoria e desenvolver planos de ação adequados. Com a IA, a coleta e a análise de dados sobre o desempenho se tornaram mais eficientes e precisas. A IA pode examinar uma ampla variedade de métricas de desempenho, como indicadores de produtividade, qualidade do trabalho, tempo de conclusão de tarefas, entre outros. Através da análise desses dados, a IA pode identificar áreas em que um funcionário pode precisar de suporte adicional, treinamento específico ou até mesmo realocação para funções mais adequadas. Isso leva a uma força de trabalho mais produtiva e eficiente, impulsionando os resultados organizacionais. Por que investir em Inteligência Artificial? Com o uso da Inteligência Artificial é possível reduzir custos, aumentar a lucratividade, prever prejuízos, criar planos estratégicos de desenvolvimento da empresa e aumentar a satisfação dos colaboradores. Tudo isso, porque com a I.A. é possível focar no que realmente importa: o crescimento do seu negócio. Separamos 8 principais benefícios para você conferir: Fazer análises preditivas; Analisar riscos de fraudes e se antecipar; Desenvolver produtos com assertividade; Identificar e trabalhar com padrões; Tomar decisões de forma ágil; Conhecer os hábitos e perfis do seu público; Oferecer a melhor experiência; Fidelizar clientes. Entre os principais obstáculos para implementar Inteligência Artificial nos processos de uma empresa estão: Falta de conhecimento ou experiência em I.A. Falta de habilidades ou treinamentos para desenvolver e gerenciar I.A. confiável e explicável Diante desse cenário, ao implementar Inteligência Artificial, a partir da análise de dados, é preciso ter muita responsabilidade. Dar um passo tão importante e investir em Inteligência Artificial sem conhecimento, experiência e habilidades será perder dinheiro e oportunidades de crescimento. E ninguém quer isso, não é mesmo? Por isso, se você quer usar a Inteligência Artificial para alavancar seu negócio, conte com profissionais capacitados que vão te guiar para as melhores soluções, te fazer lucrar e crescer. Quer saber mais sobre como aplicar Inteligência Artificial na sua empresa? Entre em contato com nossos especialistas.

Neste artigo, você vai conhecer o papel da inteligência artificial no agronegócio e as possibilidades de aplicação. Boa leitura! Por que o agronegócio é tão importante? O agronegócio é uma das principais atividades econômicas do Brasil, sendo um setor complexo e em constante evolução, com diversos desafios e oportunidades. Em 2022, o Produto Interno Bruto (PIB) do Agronegócio alcançou a participação de 24,8% no PIB total Em 2021, a participação do agronegócio no mercado de trabalho brasileiro foi de 20,21%. Fonte: CEPEA-Esalq/USP Esses dados já nos fornecem uma ideia concreta da importância do setor para a economia do país como um todo, movimentando ações, gerando empregos e oportunidades para a indústria e pessoas. A Inteligência Artificial no Agronegócio Bem como em qualquer outro grande setor produtivo, após certo nível de produção é preciso se fazer certas perguntas para a produção avançar e alcançar mais espaços. Algumas delas podem até surgir espontaneamente, mas todas precisam ser respondidas através dos dados. Qual o melhor momento de plantio? Qual o melhor momento para aplicação de defensivos? Quando vou retornar o investimento em melhoria genética do rebanho? Devo estocar ou comercializar os grãos? Qual o melhor momento para comercialização de grãos? Como melhorar a eficiência logística através de dados e automatização? Como estão se comportando os preços dos concorrentes? Posso tornar minha produção mais eficiente? Com uma ajuda especializada todas essas decisões podem se tornar menos pesadas e mais assertivas, baseadas no que os dados da própria produção podem dizer sobre cada uma. Desta forma, serão analisados dados de consumo geral e específico, dados climáticos, números da própria produção, preços de competidores, etc. Tudo para que as respostas sejam mais assertivas e você corra menos riscos. 3 benefícios da aplicação de dados e IA no agronegócio Seja qual for a sua necessidade, a maneira como você utiliza seus dados está diretamente ligada ao sucesso da produção. A utilização da Inteligência Artificial no Agronegócio pode ir além do monitoramento climático nas áreas de plantações, as possibilidades para o desenvolvimento do setor são amplas e expansivas para todos os tipos de produtores. Desde a etapa do manejo até a de comercialização e venda para o consumidor final, a IA oferece o poder de controle e previsão de demanda e isso vale para todos os processos. Confira 3 principais benefícios da aplicação de dados e IA no agronegócio: 1- Melhor tomada de decisão: O agronegócio é pautado em diferentes variáveis, como: o clima, produtividade, demanda de mercado. Monitorar esses dados e utilizá-los de forma estratégica, auxilia na tomada de decisão dos gestores. 2- Otimização de processos e eficiência operacional: Os dados são úteis para identificar gargalos e melhorias nos processos do dia a dia, um exemplo claro é a manutenção preventiva de máquinas. 3- Previsão e gestão de riscos: O agronegócio está pautado em diversos riscos, como: pragas, variações climáticas, doenças nas plantas, flutuações de mercado, preço das commodities. Com isso, monitorar e fazer gestão de riscos pautada em dados é essencial para minimizar tais riscos. Se você quer se aprofundar no tema agro, temos um artigo escrito pelo nosso analista de negócios, Tiago Faria, focado em agronegócio. Confira! E-book Exclusivo: Confira o e-book DADOS E IA NO AGRONEGÓCIO e entenda de forma mais holística a importância dos dados e da Inteligência Artificial no setor. Com a ajuda dos nossos especialistas, você vai poder entender um pouco mais sobre a aplicabilidade e as possibilidades de potencializar os resultados do setor com a ajuda dos dados e da Inteligência Artificial. Baixe aqui. Como aplicar Inteligência Artificial no Agronegócio? É nesse contexto que a Dataside entra em ação, para eliminar a dúvida e tornar o processo decisivo cada vez mais objetivo e certeiro. As ferramentas de Big data e inteligência artificial podem responder às perguntas da sua produção antes mesmo de serem feitas. Para entender os benefícios, é só começar a pensar em todo o tempo poupado por ter na tela, uma descrição completa de quais são as opções mais vantajosas para sua produção. Informações como cidades com mais possíveis demandas, épocas de escassez de materiais e comparação geral de preços podem estar ao seu alcance com ações imediatas da IA. Para fazer a diferença na produção com a IA, entre em contato com nosso time especializado. Nossa missão é guiar mais empresas para o sucesso agilizando a tomada de decisão!

A Inteligência Artificial é praticamente uma estrela de Hollywood, protagonista de grandes filmes como Matrix, A.I. - Inteligência Artificial, Ela, Ex Machina - Instinto Artificial, O Jogo da Imitação e Eu, Robô. Mas está muito enganado quem ainda acredita que inteligência artificial é “coisa de filme”, ela está cada vez mais presente na nossa realidade cotidiana. Atualmente, 40% das empresas brasileiras se beneficiam do uso dessa tecnologia. O crescimento da implantação de I.A nas empresas se deu no contexto pandêmico, em que todas as empresas tiveram que se reinventar e automatizar seus processos para se manterem ativas no mercado. A Inteligência Artificial traz vantagens e lucratividade para diversas áreas, entre os setores que mais utilizam I.A. estão: saúde, segurança. educação, Infraestrutura, varejo e negócio, agricultura e recursos humanos e gestão de pessoas. Inteligência Artificial serve para o meu negócio? A resposta é: sim. E você deve estar pensando “mas você nem sabe qual é o setor da minha empresa”. Vamos lá, todos os negócios, sejam eles grandes, médios ou ainda dando os primeiros passos no mercado, geram dados. O mesmo vale para o setor, segmento ou nicho da sua empresa. Então, como todos os negócios geram dados, o que vai diferenciar uns dos outros vai ser a maneira como esses dados serão usados. A partir de análises cuidadosas é possível transformar os dados em aplicações estratégicas de Inteligência Artificial. Quais são os benefícios da implementação da I.A. nas empresas? Com o uso da inteligência Artificial é possível reduzir custos, aumentar a lucratividade, prever prejuízos, criar planos estratégicos de desenvolvimento da empresa e aumentar a satisfação dos colaboradores. Tudo isso, porque com a I.A. é possível focar no que realmente importa: o crescimento do seu negócio. Separamos 8 principais benefícios para você conferir: 1- Fazer análises preditivas; 2- Analisar riscos de fraudes e se antecipar; 3- Desenvolver produtos com assertividade; 4- Identificar e trabalhar com padrões; 5- Tomar decisões de forma ágil; 6- Conhecer os hábitos e perfis do seu público; 7- Oferecer a melhor experiência; 8- Fidelizar clientes. Grandes desafios para as empresas O levantamento encomendado pela IBM e realizado pela Morning Consult, aponta que entre os principais obstáculos para implementar Inteligência Artificial nos processos de uma empresa estão a falta de conhecimento ou experiência em I.A. e a falta de habilidades ou treinamentos para desenvolver e gerenciar I.A. confiável e explicável. Diante desse cenário, ao implementar essa tecnologia, a partir da análise de dados, é preciso ter muita responsabilidade. Dar um passo tão importante e investir em Inteligência Artificial sem conhecimento, experiência e habilidades será perder dinheiro e oportunidades de crescimento. E ninguém quer isso, não é mesmo? Por isso, se você quer usar a Inteligência Artificial para alavancar seus negócios, conte com profissionais capacitados que vão te guiar para as melhores soluções, te fazer lucrar e crescer. Quer saber mais sobre como aplicar Inteligência Artificial na sua empresa? Entre em contato agora mesmo com nossos especialistas. Gostou desse conteúdo? Curta, comente e compartilhe.

Se você quer implementar a IA generativa na sua empresa, mas ainda não sabe por onde começar, está na hora de entender as diferenças na aplicação das duas ferramentas mais badaladas do mercado. Leia o artigo até o final e tire suas conclusões! Nos últimos anos, a Inteligência Artificial generativa revolucionou o mercado, e mudou a forma como interagimos com tecnologias digitais. Nossas perguntas se tornaram mais específicas, e as tarefas mais ágeis graças a experiência avançada dos novos mecanismos de busca. Duas ferramentas notáveis nesse cenário são o Bard e o ChatGPT, ambas baseadas em modelos de linguagem natural (linguagem humana) avançados, por isso são capazes de entender perfeitamente a linguagem de comunicação que usamos. Neste artigo, exploraremos as características de cada uma dessas ferramentas, destacando suas diferenças, vantagens e como ambas podem ser aplicadas de forma vantajosa ao seu negócio. Bard: A Plataforma de Linguagem Multimodal O Bard é uma plataforma de IA da Google, desenvolvida para fornecer interações multimodais entre humanos e sistemas digitais. Utilizando tecnologias avançadas de processamento de linguagem natural e visão computacional, o Bard permite a comunicação através de texto, voz, imagem e gestos. Essa abordagem multimodal enriquece a experiência do usuário e amplia as possibilidades de aplicação em diversos setores. ChatGPT: a poderosa Linguagem Natural O ChatGPT, por outro lado, é um modelo de linguagem natural criado pelo laboratório de pesquisa OpenAI, conhecido por sua habilidade de gerar texto altamente coerente e relevante para uma ampla variedade de tarefas. Alimentado por uma vasta quantidade de dados, o ChatGPT é capaz de responder perguntas, fornecer informações e até mesmo simular conversas humanas de forma impressionante. Diferenças entre Bard e ChatGPT Capacidade Multimodal vs. Foco em Texto A principal diferença entre o Bard e o ChatGPT é a abordagem. O Bard inclui diferentes formas de comunicação humana. Já o ChatGPT, por outro lado, se concentra principalmente em texto, sendo altamente especializado em compreensão e geração de linguagem natural. Experiência do Usuário Devido à sua capacidade multimodal, o Bard oferece uma experiência mais rica e interativa para os usuários. As respostas podem ser dadas através de diferentes modalidades, o que torna as interações mais personalizadas e imersivas. Abrangência O ChatGPT é altamente versátil e pode ser utilizado para uma ampla gama de tarefas relacionadas a texto, desde responder perguntas até redigir conteúdos completos. Além disso, a tecnologia ainda oferece a possibilidade de criar comandos específicos que geram respostas ainda mais precisas. Os chamados prompts do GPT podem fazer análises, criar tabelas e gerenciar tarefas a partir de uma pergunta direcionada. O Bard, por sua vez, é mais adequado para aplicações que envolvem uma interação mais complexa e diversificada, como chatbots interativos e assistentes virtuais com interfaces multimodais. Vantagem da aplicação desses modelos de IA focado em negócios Eficiência Operacional Tanto o Bard quanto o GPT podem ser empregados para automatizar processos e melhorar a eficiência operacional de uma empresa. Ambas as ferramentas podem lidar com interações repetitivas e fornecer respostas rápidas e precisas. Melhor atendimento ao cliente Com essas ferramentas, sua empresa pode aprimorar o atendimento ao cliente, oferecendo suporte instantâneo e personalizado 24 horas por dia, 7 dias por semana. Maior capacidade de análise de dados Ambas as ferramentas podem ser utilizadas para analisar dados não estruturados, transformando informações em insights valiosos para tomada de decisões mais informadas. Qualquer um pode manejar essas tecnologias? A tecnologia por trás dessas aplicações é muito mais ampla e complexa do que parecem. Bard e GPT não são apenas chats. Embora o Bard e o ChatGPT estejam, mesmo de uma forma simplificada, disponíveis na internet, é fundamental lembrar que essas ferramentas são apenas parte de um ecossistema mais amplo de Inteligência Artificial. A implementação bem-sucedida dessas tecnologias requer profissionais especializados em inteligência artificial e automação de processos, que possam projetar soluções adequadas e eficazes para cada cenário específico de negócios. Implementando nos negócios Seja para criar uma experiência de usuário diferenciada com o Bard ou aproveitar a potência de análise de dados e construção de textos do GPT, ambas podem agregar valor significativo ao seu negócio. No entanto, o sucesso na implementação dessas ferramentas depende da presença de profissionais especializados, que serão capazes de identificar as melhores estratégias e garantir que as soluções sejam aplicadas de forma vantajosa para sua empresa. Com a combinação certa de ferramentas e expertise humana, sua empresa pode aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial generativa para impulsionar a inovação, garantir produtividade e reduzir custos operacionais e administrativos. Fale com um especialista no assunto e comece a automatizar seus processos com a IA agora mesmo!

Neste artigo você vai conhecer o case de um dos nossos clientes, que se adaptou às novas tendências digitais, como a do atendimento eletrônico com chatbots. No mundo digital atual, os chatbots se tornaram uma ferramenta essencial para melhorar a interação e o suporte ao cliente. É até mesmo incomum sermos atendidos sem passar pelo filtro e direcionamento de uma inteligência artificial antes. Mesmo assim, bem como profissionais, a IA também passa por adaptações e transformações para melhorar seu funcionamento, é possível fazer melhorias no recolhimento de dados, processamento e respostas. Tudo a fim de torná-la ainda mais preparada e eficiente para enfrentar o cotidiano de qualquer empresa. Como melhorar a experiência do usuário com o chatbot inteligente? Um de nossos clientes, uma renomada empresa especializada em segurança, redes, comunicação e energia, enfrentava um desafio em relação ao seu chatbot: os usuários levavam muito tempo para encontrar o fluxo correto de interação, o que resultava em experiências frustrantes e demoradas. Exatamente o tipo de erro e dificuldade que uma IA sem as atualizações e comandos necessários pode apresentar. Construindo a solução Com o objetivo de otimizar a experiência do usuário e reduzir o tempo de interação, a empresa buscou a expertise da Dataside. Nossa equipe identificou que a aplicação dos serviços Azure de linguagem natural poderiam tornar o chatbot mais inteligente e eficiente. O primeiro passo foi compreender as necessidades e demandas dos usuários. Através de uma análise detalhada, nossos especialistas em inteligência artificial e dados mapearam os possíveis fluxos de interação e identificaram os principais pontos de confusão para os usuários. Com base nesses insights, eles desenvolveram um chatbot inteligente capaz de compreender a linguagem natural e encaminhar os usuários para o fluxo correto com base nas suas necessidades descritas. Uma nova experiência do usuário A implementação do chatbot inteligente, realizada utilizando os serviços Azure de linguagem natural, veio acompanhada de treinamentos com dados específicos de nosso cliente. Dessa forma, o chatbot foi capaz de interpretar a intenção do usuário mesmo quando a solicitação não seguia um fluxo pré-definido, permitindo que eles descrevessem suas necessidades de forma livre. O novo chatbot gerou um aumento na satisfação do usuário. Os clientes da empresa encontraram uma experiência mais fluida, interativa e eficiente ao interagir com o chatbot. Eles se sentiam compreendidos e atendidos de forma mais ágil, o que resultou em uma melhora significativa na experiência de suporte ao cliente. Você também pode ser um case de sucesso Através desse case, a Dataside demonstrou, mais uma vez, como a aplicação de tecnologias avançadas pode impulsionar os negócios de seus clientes. E não somente para resolver uma demanda, mas para trazer o diferencial necessário para sua empresa ganhar competitividade no mercado. Neste cenário cada vez mais competitivo, a implementação de chatbots inteligentes se torna um diferencial significativo, e a Dataside está pronta para ajudar as empresas a alcançarem esse nível de excelência na interação com os clientes. Entre em contato agora mesmo para encontrar o seu diferencial tecnológico!

Você já ouviu falar sobre sistemas de recomendação? Eles são essenciais para impulsionar o setor de vendas. Para entender melhor, leia o artigo até o final e confira um case real desenvolvido pela Dataside.Boa leitura! Entendendo a importância dos sistemas de recomendação: Para uma página de vendas, onde o cliente é direcionado para o exato produto que deseja e consegue realizar a compra com alguns cliques, o maior desafio é fazer com que esse mesmo usuário tenha noção da abrangência de produtos ao seu alcance. Ou seja, são necessárias estratégias mais efetivas para prolongar a visita do usuário e até mesmo atingir vendas cruzadas. Nesse sentido, o caminho mais claro seria da personalização e a recomendação de produtos, que têm desempenhado um papel fundamental no sucesso de muitas empresas, permitindo que elas ofereçam aos clientes uma experiência única e relevante. É possível que ao pensarmos em sistemas de recomendação bem-feitos, a Netflix seja a primeira empresa a surgir, no entanto se refletirmos sobre o papel dessa estratégia para vender mais produtos chegamos ao sucesso de empresas como Amazon e Shein. O que as gigantes têm em comum? Empresas de sucesso em vendas como as citadas, foram capazes de tirar proveito de ferramentas de big data e inteligência artificial, usando a análise de dados para expandir suas vendas apenas investigando padrões de consumo e construindo estratégias que beneficiassem seus serviços aos olhos de seu público. Exemplo de sistema de recomendação na prática Uma das principais empresas do setor de alimentos, cliente da Dataside, enfrentava um desafio comum: seus clientes não tinham visibilidade dos produtos disponíveis além daqueles que já compravam regularmente, o que limitava a variação de itens adquiridos. Para solucionar esse problema e proporcionar uma experiência de compra mais personalizada, a Dataside desenvolveu um sistema de recomendação inovador. O objetivo era recomendar produtos com base na similaridade e no perfil de cada usuário, abrindo espaço para a descoberta de novos produtos e aumentando a variedade de itens comprados. Aplicação A estratégia adotada pela Dataside envolveu a análise minuciosa dos dados disponíveis, incluindo: Histórico de compras Preferências do cliente Informações demográficas. Com base nesses dados, foram identificados padrões e correlações relevantes, permitindo a criação de um sistema de recomendação inteligente e distinto. Como funciona o sistema de recomendação O sistema utiliza algoritmos avançados que analisam o comportamento de compra de cada cliente e recomendam produtos com base na similaridade com outros clientes que possuem perfis semelhantes. Dessa forma, o sistema é capaz de identificar produtos que podem despertar o interesse do usuário, mesmo que eles não tenham sido adquiridos anteriormente. Vantagens do sistema de recomendação O sistema de recomendação contribuiu para o enriquecimento da experiência do usuário (UX). Ao receber recomendações relevantes e alinhadas com suas preferências, os clientes passaram a ter uma jornada de compra mais fluida e intuitiva, facilitando a descoberta de novos produtos e impulsionando as vendas cruzadas. Por oferecer uma experiência de compra mais personalizada e enriquecedora, nossa cliente fortalece seu relacionamento com os consumidores e impulsiona suas vendas de forma significativa. Conte com profissionais especializados Através de parcerias estratégicas como essa, a Dataside continua a fortalecer sua posição como uma empresa líder em análise de dados e soluções personalizadas. A capacidade de entender as necessidades de cada cliente e oferecer soluções sob medida é um dos principais diferenciais que tornam a Dataside a escolha ideal para empresas que buscam impulsionar seus negócios tomando decisões mais rápidas, reduzindo custos e aumentando suas vendas, através do investimento em inteligência artificial. Confie no poder de transformação dos dados, confie na Dataside. Entre em contato!

Neste artigo, você vai entender como os dados podem estar diretamente relacionados ao sucesso das estratégias de um time de futebol, através de um case real protagonizado pela equipe de Futebol Feminino de São Jose dos Campos e pela equipe da Dataside. O uso de big data não é novidade no esporte, o lema da Alemanha durante a infeliz copa de 2014 não era “Preparados como nunca” à toa. O desempenho e jogabilidade de todos os times foi analisado pelos 50 profissionais direcionados para análise de dados do time alemão. E o resultado, como já sabemos, não podia ser diferente. A difusão da eficiência das ferramentas de big data e inteligência artificial não podia levar a outro desfecho, se não a adoção da análise estratégica de dados na maioria dos esportes competitivos atualmente. A dor – Uma visão defasada dos dados pode frear o sucesso de um time Apesar da análise de dados não ser uma ferramenta remota e distante para o esporte, ainda existem muitas equipes que não fazem uso da possibilidade de compreender e otimizar seu desempenho por meio dos dados. A dor de ter dificuldades de acesso e entendimento aos dados pertinentes à sua própria equipe, pode ser vivida sem ao menos ser percebida pelo time. Como consequência, as decisões estratégicas e técnicas não são suficientemente embasadas, o que pode gerar perda de confiança no andamento das jogadas e até mesmo levar a uma derrota justificada por erros de julgamento. Um case real entra em campo Quando se trata de partidas de futebol, lidamos com movimentações, mudanças e ações rápidas, que requerem reações quase instantâneas. Mesmo para uma equipe técnica experiente, é difícil captar todos os detalhes e nuances durante um jogo. Torna-se ainda mais difícil reter dados numéricos e probabilidades. O time de futebol de São José precisava de uma visualização mais eficiente, que não somente mostrasse números, mas que revelasse informações chave que agilizassem a tomada de decisão. A solução – Explorar os dados de forma estratégica é o diferencial que pode influenciar no sucesso A equipe da Dataside, ciente da dor enfrentada pelo time de futebol feminino, embarcou em uma jornada de descoberta e análise minuciosa dos dados disponíveis. Utilizando técnicas de exploração e visualização de dados, nosso squad mergulhou nos conjuntos de informações para encontrar padrões, tendências e correlações que pudessem fornecer insights valiosos para a equipe. Exemplos de dados analisáveis: Sucesso de passes Aproveitamento de jogadas (chutes, escanteios e interceptações) Força e diferença dos lados Estratégias adversárias Performance das jogadoras A solução proposta pela Dataside trouxe uma nova perspectiva para a equipe de São Jose dos Campos - SP. Através da análise exploratória, a equipe foi capaz de identificar sincronia entre diferentes variáveis, como a performance das jogadoras em diferentes situações de jogo, o desempenho do time em diferentes estádios, entre outros fatores relevantes. Essas informações foram compiladas em um report detalhado, apresentando os insights encontrados de forma clara e acessível. Os ganhos proporcionados pela análise exploratória foram notáveis. As jogadoras ganharam uma visibilidade ampliada dos dados, permitindo uma compreensão mais profunda do desempenho individual e coletivo. Com base nos insights obtidos, elas puderam ajustar estratégias, identificar pontos fortes e fracos e direcionar treinamentos específicos para melhorar o rendimento do time em campo. Um futuro ligado aos dados é um futuro com mais chances de sucesso! Seja dentro ou fora de campo, a análise exploratória de dados pode ser um diferencial poderoso, permitindo que as empresas e equipes tomem decisões informadas, baseadas em evidências, reduzam custos e alcancem melhores resultados. Ferramentas de big data implementadas em soluções que envolvem inteligência artificial estão em alta não só por seu avanço rápido, mas por sua efetividade em direcionar decisões e estratégias em diversos setores. A Dataside está pronta para ajudar a desvendar o potencial dos dados e transformar a forma como as empresas atuam em suas respectivas áreas, conduzindo mais empresários rumo ao gol da vitória. Entre em contato com um especialista e melhore sua performance no jogo!