Analytics e ciência de dados
Analytics e ciência de dados que viram decisão, não relatório empilhado.
Métricas com uma definição só, análises que respondem a perguntas de negócio e modelos que entram na rotina de quem decide.
Diagnóstico gratuito de 30 minutos. Sem compromisso.
Sinais de que falta decisão, e não dado
- A reunião começa discutindo qual número está certo.
- Tem relatório demais e decisão de menos.
- Ninguém sabe dizer o que move retenção, receita ou custo de aquisição.
- Quem precisa de um dado espera dias para receber.
- Você quer prever o que vem pela frente, mas hoje só enxerga o passado.
Analytics e ciência de dados
O que entra em Analytics e ciência de dados
Métricas e KPIs
Árvore de indicadores ligada às metas do negócio, com definição única e um dono para cada número.
Dashboards e BI
Painéis simples, rápidos e usados. Poucos, e os certos.
Advanced analytics
Respostas para perguntas como “o que explica o churn?” ou “quais clientes valem mais?”, com método e transparência.
Modelos preditivos
Previsão de demanda, churn, scoring e recomendação, treinados, avaliados e colocados em produção.
Experimentação
Testes A/B bem desenhados para decidir com evidência, e não com opinião.
Autonomia para o time
Capacitação e documentação para as áreas explorarem os dados sem fila.
Analytics e ciência de dados
Como funciona o trabalho em Analytics
Perguntar
Começamos pela decisão que você precisa tomar, e não pelo dado que existe.
Medir
Definimos métricas e a fonte de verdade de cada uma.
Analisar e modelar
Análises e modelos com premissas e limites explicados em linguagem simples.
Colocar em uso
Painéis, alertas e rotinas que levam o resultado até quem decide.
Perguntas frequentes
Analytics e ciência de dados: o que costumam perguntar.
Qual a diferença entre analytics e ciência de dados?
Analytics explica o que aconteceu e por quê, com métricas, painéis e análises. Ciência de dados usa estatística e machine learning para prever e recomendar. Em geral, um bom analytics é a base para a ciência de dados funcionar.
Preciso de um data warehouse antes de montar dashboards?
Não necessariamente. Para poucos indicadores, dá para começar direto das fontes. Quando os dados vêm de vários lugares ou o volume cresce, uma base organizada deixa tudo mais rápido e confiável. Avaliamos isso no diagnóstico.
Vocês usam qual ferramenta de BI?
A que o seu time já usa ou a mais adequada ao seu caso. Ajudamos a escolher quando ainda não há uma.
Quando um modelo preditivo vale a pena?
Quando existe uma decisão recorrente que melhora com uma previsão, histórico suficiente para treinar o modelo e alguém que vai agir com base no resultado. Se algum desses faltar, ainda não é a hora, e a gente diz isso.
Outros serviços da Drivata
Serviços que se conectam a este.
Engenharia e arquitetura de dados
Uma base de dados em que o time confia e que aguenta o crescimento.
- Arquitetura e plataforma de dados
- Pipelines de ingestão e transformação
- Qualidade, observabilidade e governança
IA e agentes autônomos
IA que entra no fluxo de trabalho e resolve tarefa, sem virar mais uma demo.
- Consultoria e priorização de casos de uso
- Automação de processos
- Agentes autônomos com supervisão
Menos relatório. Mais decisão.
Conte o que está travando os dados da sua empresa. A gente diz por onde começar.
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