Para nós é fundamental compreender as necessidades e objetivos da sua empresa. Nossos Workshops sob demanda e customizados apresentam diversas atividades para nos direcionar na melhor solução. Cada Workshop é único e permite que trabalhemos de maneira colaborativa na melhor solução para suprir as suas necessidades. Os workshops podem ser conduzidos de duas formas: pessoalmente ou em remoto/virtual. Como funciona: 1 a 5 sessões, conforme as necessidades do cliente; 1-2h de duração para cada sessão; A executar num período máximo 2 meses de duração.

Durante o Workshop, nós iremos:

• Explicar os conceitos de Machine Learning e Inteligência Artificial (AI);
• Apresentar casos de sucesso;
• Discutir, identificar e priorizar situações em que Machine Learning deve ser utilizada.

O nosso processo é baseado na metodologia CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) que consiste em seis passos para construir um projeto de Data Mining ou Machine Learning capaz de transformar um grande número de dados da empresa em conhecimento e informação para a gestão do negócio.

CRISP-DM é uma das metodologias mais utilizadas em projetos de Data Science segundo a pesquisa abaixo, conduzida entre 2007 e 2014.

Data Science é a solução mais recomendada para atingir conhecimento e detetar padrões. Transforma um grande volume de dados em conhecimento, capaz de otimizar as decisões de negócio. Entender os conceitos de Churn, Cross e Upselling e usá-los em favor da empresa, ou utilizar vídeo ou imagem para detetar objetos ou som para extrair intenções são cenários exemplificativos de sucesso. Estes processos detalham os dados fornecendo novas perceções e consequentemente, potencializando os lucros de uma base já existente.. É um processo que só traz vantagens e potencia a sua empresa.

Para ter sucesso em Data Science, são necessárias duas características principais: foco e priorização das tarefas. Os gestores precisam de centralizar esforços no que é importante para a empresa e priorizar o “importante” em detrimento do “urgente”.

Construir um plano e ser disciplinado no negócio são os primeiros pontos a serem pensados para potencializar os lucros no ramo. O próximo passo seria consolidar as suas necessidades em busca de soluções e consequentemente, o melhor resultado para a empresa.

O ponto principal é priorizar as oportunidades identificadas a partir da sua importância, da disponibilidade de dados e complexidade.

Após identificarmos as necessidades da empresa, coletamos e preparamos os dados para seguirmos com os próximos passos. Verificaremos a necessidade de acesso para informações específicas e realizando uma avaliação inicial.

Aprimora o fluxo de trabalho e melhora os dados, possibilita a análise de mercado e dos concorrentes, otimiza custo e preço. Esses são alguns benefícios da Coleta de Dados, cujo processo pode ser dispendioso e requerer muito tempo. O principal objetivo é eliminar os dados de baixa qualidade, prepará-los para Modelagem e criar aplicações que melhor representam o seu negócio. Para realizar uma boa análise de dados é necessário reunir informações relevantes e de qualidade de diferentes fontes. Isso é possível utilizando técnicas avançadas para coletar grandes volumes de dados e executar análises precisas com perceções efetivas.

A análise de dados permite que os negócios tenham os seus dados reunidos, processados e apresentados, gerando perceções para potenciar o negócio. Ele fornece estatísticas, números e informações as quais podem agregar valor entre si para suprir as necessidades da empresa. Exemplos disso são a redução no tempo para a tomada de decisões e o aumento da transparência.

Várias áreas utilizam estes serviços, seja Recursos Humanos, Manufatura até à Logística. Recrutamento de talentos, agendamento da manutenção de equipamentos, identificação de motoristas e previsão das necessidades do mercado e planeamento são alguns casos.

Nesta etapa o nosso foco é realizar algumas análises descritivas, identificar as características principais e detetar a correlação entre elas. O futuro de qualquer base de dados reside na forma como os dados são modelados e a garantia de que se vão relacionar entre si. Configurar, avaliar, implementar e monitorizar modelos de Machine Learning pode ser uma tarefa difícil, dando à fase de análise inicial uma importância considerável para reduzir esse tempo e providenciar direções.

A Modelação é um processo muito interativo em que por vezes é necessário voltar atrás e rever alguns steps anteriores. Mas nesta fase o mais importante é criar diversos modelos utilizando Machine Learning ou as técnicas de Mineração de Dados, como por exemplo árvores de decisão ou redes neuronais, avaliar cada resultado, ajustar as configurações e reexecutar até se encontrar o modelo mais adequado para implementação. Nesta fase estaremos habilitados a comparar os resultados entre as diversas técnicas utilizadas, dependendo do objetivo a alcançar: se executar uma classificação ou uma regressão, por exemplo.

Após conduzir as técnicas de Machine Learning, iremos apurar os resultados mais relevantes para que os líderes os compreendam de forma a poderem executar decisões sustentadas. Neste momento, avaliaremos que modelo melhor se adequa aos objetivos e se poderá tomar decisões quanto aos próximos passos. Além disso, é o momento de descrever o processo para comunicar os resultados, apresentando tabelas, gráficos e estatísticas de maneira rápida e concisa. Adicionalmente, aplicamos o método mais apropriado que vos permitirá avaliar qualitativamente e quantitativamente os resultados. No final da sessão estará dotado com informação que lhe permitirá tomar decisões quanto à continuidade desta iniciativa ou não. Isso significa, decidir se a qualidade dos resultados adquiridos é relevante e se deve ser a base para implementação de uma solução nos seus sistemas e/ou processos.

O Workshop termina aqui. A construção e implementação do modelo baseado nos resultados não integra o Workshop e é contratado separadamente.

Próximos passos: o desenvolvimento de uma solução técnica e a sua implantação passa pela execução do ciclo de vida de um projeto. Todo o projeto pode ser executado e/ou gerido pela AiTecServ.