Dashboards e Relatórios

Ciência de Dados

O dilema das empresas: Como ciência de dados pode prever demandas e impulsionar o sucesso!

O dilema das empresas: Como ciência de dados pode prever demandas e impulsionar o sucesso! No mundo da indústria, existe um dilema persistente que desafia até mesmo as empresas mais experientes: prever a demanda com precisão. Para muitas organizações, esse é um quebra-cabeça complexo que pode ter sérias consequências financeiras se não for resolvido de forma eficaz. Felizmente, a Ciência de Dados está emergindo como a ferramenta-chave para enfrentar esse desafio de frente. A Importância da Precisão na Previsão de Demanda! ​ Imagine uma fábrica que produz smartphones. Se eles subestimam a demanda, podem perder vendas e, pior ainda, clientes insatisfeitos. Por outro lado, se superestimarem a demanda, enfrentarão estoques não vendidos, aumento de custos de armazenamento e, novamente, clientes insatisfeitos devido à falta de produtos disponíveis. Essa é uma situação delicada que muitas indústrias enfrentam. O Impacto nas Indústrias De acordo com um estudo recente da Harvard Business Review, erros na previsão de demanda custaram às empresas americanas mais de US$ 1,3 trilhão em receita perdida. Isso é um indicativo contundente do impacto financeiro que a previsão de demanda imprecisa pode ter. No entanto, a boa notícia é que as soluções estão ao nosso alcance. A Ciência de Dados na Resolução do Dilema Aqui é onde entra a Ciência de Dados. Imagine coletar e analisar enormes volumes de dados históricos de vendas, fatores econômicos, sazonalidade, tendências do mercado e até mesmo dados meteorológicos. A Ciência de Dados permite que as empresas explorem esses dados em busca de padrões e tendências que seriam impossíveis de detectar por métodos tradicionais. Por exemplo, ao usar algoritmos avançados de machine learning, um cientista de dados pode descobrir que as vendas de smartphones estão diretamente relacionadas às condições climáticas em determinadas regiões. Se uma previsão de chuva está associada a um aumento nas vendas de capas de proteção, a empresa pode ajustar sua produção e estoque de acordo. O Papel do Machine Learning na Previsão de Demanda Um modelo de machine learning treinado com dados históricos pode identificar padrões sazonais, flutuações de mercado e até mesmo eventos inesperados que afetam a demanda. Com base nesses insights, as empresas podem fazer previsões mais precisas e tomar decisões informadas sobre produção, distribuição e estratégias de marketing. Podemos concluir que… A previsão de demanda é um dilema que afeta diretamente a lucratividade das indústrias. Com o crescimento da Ciência de Dados e do Machine Learning, as empresas agora têm uma ferramenta poderosa para enfrentar esse desafio. O investimento em análise de dados e em cientistas de dados qualificados está provando ser um passo crucial para garantir operações mais eficientes, satisfação do cliente e, por fim, o sucesso sustentado no mercado. Portanto, a pergunta não é mais “se” devemos adotar a Ciência de Dados, mas “quando” e “como” podemos usá-la para impulsionar nossos negócios industriais rumo ao sucesso duradouro. Se você está pronto para trazer mais lucros para a sua empresa e alcançar um nível superior de sucesso profissional, a inQuesti está aqui para ajudar. Nossa equipe de especialistas em Ciência de Dados está pronta para colaborar com você na implementação de estratégias avançadas de previsão de demanda e análise de dados que podem fazer a diferença real nos resultados do seu negócio. Não deixe que a incerteza da demanda prejudique seu sucesso. Entre em contato conosco hoje mesmo e descubra como podemos transformar seus dados em oportunidades lucrativas. O sucesso está ao seu alcance com a inQuesti ao seu lado. Descubra como a ciência de dados pode ser a chave para antecipar demandas e levar sua empresa ao topo! QUERO FALAR COM UM ESPECIALISTA ↓

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Inteligência Artificial: Como a tendência do momento pode ser o assistente ideal para impulsionar seu negócio

Inteligência Artificial: Como a tendência do momento pode ser o assistente ideal para impulsionar seu negócio Com os avanços tecnológicos e o mar de informações sobre Inteligência Artificial (IA), surge o receio e as dúvidas de como essa tecnologia impacta no trabalho de cada um. Sabendo disso, já começamos esse artigo dizendo que aquele clichê de uma possível substituição das pessoas por máquinas, é apenas enredo para filmes. Examinando de perto, é nítido como a IA tem reduzido (ou podemos dizer até “otimizado”) certas atividades humanas, mas sem eliminar empregos nem a capacidade empreendedora. O ponto é que, enquanto alguns estão preocupados com essas suposições infundadas, empresas mais modernas já estão descobrindo as vantagens de trazer a Inteligência Artificial como elemento potencializador para os negócios. As vantagens são inúmeras, e podem ser aproveitadas por empresas de todos os portes e segmentos: Automatização de processos; Aumento da produtividade; Resolução de problemas; Estímulo à inovação, eficiência e agilidade; Aumento da precisão e assertividade; Redução de custos operacionais; Minimização de retrabalho. Inteligência Artificial em números Graças à alta demanda e investimento, o mercado global de Inteligência Artificial, atualmente avaliado em US$ 165 bilhões, projeta alcançar a marca de US$ 1,6 trilhão até 2030. Na América Latina, o Brasil é, até então, o líder na adoção da IA.    Impactos da Inteligência Artificial nos negócios A presença da Inteligência Artificial tem transformado o cenário de trabalho oferecendo a possibilidade de automatizar atividades, resultando em ganhos expressivos de eficiência, velocidade e produtividade para as empresas. Diferente do que se pensa, a IA tem contribuído para a geração de empregos, especialmente no campo da tecnologia da informação, incluindo ciência de dados e desenvolvimento de software. Aplicações práticas da Inteligência Artificial em empresas A implementação da Inteligência Artificial é viável em empresas de todos os tamanhos e setores. Veja algumas maneiras de incorporar essa tecnologia:  Área Finaceira A IA pode ser a ferramenta ideal para otimizar suas previsões de fluxo de caixa, inadimplência e análise de crédito, ou então seus custos. Pode ajudar na análise de rentabilidade de produtos e serviços, e também na gestão de riscos financeiros. Mostramos mais neste case. Recursos Humanos Como já contamos por aqui, uma operação de Data Science pode ser a chave para a redução de turnovers. Além de ser um grande braço para o time de RH em outras tarefas como melhor recrutamento e seleção de talentos, desenvolvimento e capacitação do time, e controle de ausências para identificar tendências. Logística Logística não deve ser sinônimo de complexidade e sim de praticidade. Com a ajuda da Inteligência Artificial sua empresa poderá otimizar os processos de revisão de demanda e capacidade, as análises de custo-benefício de rotas e modais, a gestão de devoluções e logística reversa, e as previsões de atrasos na entrega. Saiba mais como isso funciona na prática, clicando aqui. Entendendo melhor como funciona a Inteligência artificial e como ela pode ser auxílio para tantas áreas, que tal saber como a inQuesti oferta e opera essa facilidade? Clique aqui e conheça nosso conteúdo de Data Science! Caso você tenha se interessado pela ideia de implementar a IA na sua empresa, conte com a inQuesti para impulsionar seu negócio!   QUERO FALAR COM UM ESPECIALISTA ↓

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Por que o Power BI da Microsoft é a melhor opção para sua empresa?

Por que o Power BI da Microsoft é a melhor opção para sua empresa? Se você está procurando por uma plataforma de Business Intelligence (BI) de ponta, com ampla funcionalidade e integração flexível, o Power BI da Microsoft pode ser a escolha certa para você!  O Gartner, uma das principais empresas de análise de tecnologia do mundo, classificou novamente a Microsoft como líder no Quadrante Mágico de 2023 em Plataformas Analíticas e de Business Intelligence. De acordo com o relatório, o Power BI da Microsoft tem alcance de mercado massivo e é impulsionado pela integração com o Microsoft 365, o Azure e o Teams, além de oferecer uma funcionalidade bem acima da média e um roadmap ambicioso de produtos.  A seguir, listamos os principais destaques da plataforma, segundo a avaliação do Gartner: Pontos fortes Integração com Microsoft 365, Azure e Teams A inclusão do Power BI no Microsoft 365 E5 tem proporcionado um enorme canal para a disseminação da plataforma. À medida que muitos clientes recorrem ao Teams para colaboração em trabalho remoto, a capacidade de acessar o Power BI e agora os “Goals” dentro da mesma interface do Teams é uma integração convincente para usuários empresariais. O alinhamento do Power BI e do Azure Synapse aborda múltiplas personas e casos de uso de dados e análise.  A integração com o Microsoft 365 permite que os usuários do Power BI acessem os dados em vários aplicativos do Microsoft Office, como o Excel, SharePoint, OneDrive e Teams. Com isso, é possível criar relatórios e painéis de forma mais fácil e rápida, além de compartilhar essas informações com outros usuários em tempo real. A integração com o Azure oferece uma série de recursos avançados de processamento e análise de dados em larga escala, além de suporte para ferramentas de desenvolvimento e integração de aplicativos. O Azure Synapse Analytics, por exemplo, permite que os usuários combinem e analisem dados de várias fontes a qualquer hora, enquanto o Azure Machine Learning facilita a criação e implantação de modelos de Machine Learning.  A integração com o Teams possibilita que os usuários acessem e interajam com os relatórios do Power BI sem precisar sair do ambiente do Teams. Isso permite que os usuários colaborem de forma mais eficiente e obtenham insights instantâneos sobre os dados relacionados ao projeto em que estão trabalhando. Além disso, o Teams também oferece recursos avançados de comunicação e colaboração, como videoconferência e bate-papo em grupo.  No geral, a integração do Power BI com o Microsoft 365, Azure e Teams oferece uma experiência de análise de dados altamente integrada e colaborativa, permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas e tomem medidas rapidamente com base em insights acionáveis.  Combinação de preço/valor A Microsoft adota uma estratégia de combinação de preços e valores do Power BI para atender a uma ampla variedade de necessidades dos clientes, desde pequenas empresas até grandes corporações.  Por exemplo, o Power BI agora oferece uma opção de licença por usuário para atender organizações com menos de 300 funcionários. Isso permite que essas empresas tenham acesso aos recursos avançados de análise de dados do Power BI, sem precisar investir em uma opção de licença de capacidade mais cara.  Por outro lado, empresas maiores podem optar pela opção de licença de capacidade, que tende a ser mais econômica quando há um grande número de usuários que acessam o Power BI. Essa opção de licença também permite que as empresas gerenciem melhor seus custos e obtenham descontos em volume.  A Microsoft também não adota uma estratégia de venda cruzada para aumentar a receita por cliente, como a maioria dos fornecedores de plataformas de BI e análise de dados. Em vez disso, a empresa se concentra em fornecer recursos e serviços de alto valor para seus clientes, e permite que eles escolham a opção de licença que melhor atenda às suas necessidades.  Além disso, a Microsoft está sempre atualizando e melhorando o Power BI para garantir que ele continue a oferecer valor e vantagens competitivas para seus clientes.  Essa estratégia de preços e valores combinados permite que as empresas maximizem o retorno sobre o investimento em análise de dados e obtenham insights acionáveis para tomar decisões mais informadas e estratégicas. Portfólio e ambição em produtos A Microsoft tem uma visão clara de cross-utilização de Power BI, Power Apps e Power Automate para impulsionar o valor do negócio. Essa visão é baseada na premissa de que uma plataforma integrada de análise de dados, aplicativos personalizados e automação de processos pode ajudar as empresas a obter insights mais rápidos e acionáveis, além de otimizar seus processos de negócios.  O Power BI, por exemplo, pode ser integrado ao Power Apps para criar aplicativos personalizados que permitem aos usuários visualizar e analisar dados em tempo real. Da mesma forma, o Power Automate pode ser usado para automatizar processos de negócios com base em dados do Power BI, como acionar alertas ou enviar notificações com base em certos indicadores-chave de desempenho.  A Microsoft está continuamente desenvolvendo seu portfólio de produtos e serviços para fornecer uma experiência de usuário perfeita entre essas soluções, oferecendo uma plataforma completa de análise de dados, automação de processos e desenvolvimento de aplicativos personalizados. Isso significa que os clientes podem esperar uma experiência integrada e consistente ao trabalhar com várias soluções da Microsoft.  Além disso, a Microsoft está explorando novas formas de integrar o Power BI com outras tecnologias em seu ecossistema, como o Azure Synapse, uma plataforma de análise de dados em grande escala, que pode ajudar as empresas a unificar e analisar grandes volumes de dados de diferentes fontes. A ambição da Microsoft é fornecer aos seus clientes uma plataforma completa e integrada de análise de dados e automação de processos, permitindo que eles obtenham insights mais profundos e acionáveis para tomar decisões melhores e mais informadas em tempo real. Preocupações Governança da criação e publicação de conteúdo A Gartner recebe um número crescente de consultas de clientes do Power BI que lutam para governar o processo de criação e publicação

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Treinamento de Power BI ou Consultoria especializada: o que traz melhores resultados para a sua empresa?

Muitas empresas enfrentam o dilema de escolher entre investir em um treinamento em Power BI para o time ou contar com uma consultoria para ajudar no desenvolvimento de soluções de BI. Neste artigo, vamos explorar as vantagens e desvantagens de cada opção para ajudá-lo a tomar a melhor decisão para a sua empresa.

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4 Erros na criação de dashboards e relatórios que você nunca deve cometer

Em 10 anos de experiência já cometi muitos erros na criação de dashboards e relatórios. Mas tenho certeza que todos eles me ajudaram a me tornar um profissional mais capacitado. Por isso vou compartilhar os erros e aprendizados. Certamente você pode evitá-los e acelerar em sua carreira. 1. Não conhecer os níveis de detalhe do seu relatório Um dos erros mais comuns é não fazer as perguntas corretas antes de começar o trabalho. Porque se não sabemos as perguntas que um relatório irá ser questionado, jamais conseguiremos trazer as respostas. Além disso, cada resposta traz uma nova série de perguntas. E certamente esta é a beleza da coisa porque é assim que aprendemos cada dia mais sobre nossas empresas, clientes e produtos. Para reforçar isto, vale a pena conhecer este livro. Ele sugere que mais importante que as respostas, são as perguntas. Respostas de qualidade só são geradas por perguntas de qualidade. Tenho certeza que você nunca mais vai encarar as perguntas da mesma forma depois de enxergar isto! Desta forma, ter o nível de detalhes adequado é crucial para responder as principais perguntas. Em seguida, caso necessário que a pessoa possa mergulhar um pouco mais fundo. Você, mais do que ninguém precisa saber quais são estes níveis e até onde fornecer informação. Mas não se iluda, trazer todas informações não irão ajudar. Pelo contrário. Certamente vão atrapalhar! As pessoas precisam do nível adequado de informações para desempenharem suas atividades. Solução prática: a partir de 3 perguntas você conseguirá entender quais as expectativas das pessoas para elaborar um relatório com as informações que realmente importam: O que você pretende fazer após analisar este relatório? Para isto, o que o relatório precisa te responder? Dentre estas informações, quais são as mais importantes? A partir destas 3 respostas, elas serão as principais informações de destaque e atenção – sua e de quem consumirá seus relatórios. “Se você não pode fazer grandes coisas, faça pequenas coisas de uma forma grande” – Napoleon Hill 2. Não conhecer o objetivo do relatório Encher linguiça é o ditado que mais se aplica a esse caso. Colocar um monte de dados em um é um desperdício de energia. Não só seu, mas da pessoa que vai receber o dashboard ou o relatório. Por mais que possam falar, um relatório cheio de dados não é um relatório completo. É o resultado de quem não sabe o que estava fazendo. Eu já fui um enchedor de linguiça nato, desperdiçando horas montando um relatório que no final não respondia as perguntas da pessoa que havia me pedido. Em resumo, não demore, não torne o processo lento, mas não use a correria como desculpa para entregar um “bando de dados”. 3. Não conhecer o público do relatório Muitos erros podem ser cometidos em um relatório e a maioria deles está relacionada a uma coisa só: pessoas. Não tem jeito, sem entender quem serão as pessoas que lerão o relatório é um erro atrás do outro. Eu já cometi todos os erros possíveis! Listo abaixo os 3 mais comuns: Cargo errado: um relatório direcionado a um público errado pode ser devastador. Diretores e gerentes precisam precisam acompanhar indicadores que interferem diretamente no rumo da empresa. Por outro lado, analistas precisam de uma riqueza maior de detalhes para construir seus raciocínios. Assim, informações iguais precisam ser entregues de formas diferentes. Não cometa este erro confira o nível hierárquico do seu público. Postura errada: causei em uma das entregas de relatório um enorme desconforto com meus pares, porque não ouvi o que eles tinham a dizer. Me deixei levar pelo excesso de informação. Não fiz o arroz com feijão bem feito. E não pedi a opinião das pessoas com quem eu trabalhava. Valide seu trabalho mesmo que ele gere críticas. Saber lidar com elas vai te fazer acima de tudo, crescer e aprender a lidar com opiniões diferentes! Tempo errado: você já se perguntou, quanto tempo a pessoa irá gastar analisando seu relatório? Entenda que perfil da pessoa que receberá seu relatório. Além disso, entenda quanto tempo ela tem para analisar e quando ela precisa da informação. Ou seja, “Notícia velha não tem valor!” “São necessários 20 anos para construir uma reputação, e 5 minutos para arruiná-la. Se você pensar nisso, fará as coisas de forma diferente” – Warren Buffett 4. Se perder na hora de montar a apresentação do relatório Demore o tempo que for, mas direcione seus esforços para concluir um relatório que não seja empilhar um monte de gráficos, barras e porcentagens em um slide. Afinal uma má apresentação não só gera insatisfação como pode levar a conclusões erradas. Para descobrir a melhor maneira de se apropriar dos resultados do seu relatório, esteja preparado para inovar e buscar novos conhecimentos. Entenda que dados é um novo idioma e que seu dashboard e relatório deve contar um história. Acabe com erros na criação de dashboards e relatórios Assista nosso vídeo com uma aula sobre como transformar idéias em dashboards. Comunique indicadores com clareza, bem como profissionalismo que geram reconhecimento profissional. Live – Da idéia ao Dashboard

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Live #2 – Da idéia ao Dashboard

A série de Lives que estamos promovendo sobre Design de Dados foi criada justamente para derrubar alguns mitos e mostrar que a construção de análises e comunicação de dados envolvem alguns passos que estão além da manipulação e diagramação de dados. O dados devem contar uma história, devemos pensar em quem é a pessoa que irá ler esta história e devemos permitir que ela tire facilmente conclusões a respeito desta história.
Para isto … o trabalho começa bem antes da manipulação dos dados !

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