Data & Analytics
Desenvolvimento de Integração e Análise de Dados
Soluções inovadoras para insights estratégicos e crescimento do seu negócio
O Desenvolvimento de Integração e Análise de Dados é onde a mágica acontece!
Aqui é onde nossos especialistas em dados trabalham incansavelmente para criar soluções inovadoras e eficientes que impulsionam o valor dos seus dados e o ajudam a tomar decisões estratégicas mais assertivas.
Metodologias
A fim de garantir o sucesso de nossos projetos, selecionamos cuidadosamente as metodologias mais apropriadas para o desenvolvimento de Data Integration & Analytics.
Conheça as abordagens utilizadas:
Waterfall (Cascata)
A metodologia Waterfall é uma abordagem tradicional e sequencial, em que cada fase do projeto é realizada em uma ordem fixa, seguindo uma cascata, onde uma fase deve ser concluída antes de passar para a próxima.
As fases são sequênciais e previsíveis, por esse motivo, é recomendado quando o controle do orçamento é a prioridade. Ideal para quando o escopo do projeto está bem definido e de tempo curto.
1.Requisitos
Coleta e documentação detalhada dos requisitos do projeto, incluindo as necessidades do cliente e as especificações técnicas.
2. Análise
Detalhada análise do projeto com identificação de recursos e tecnologias necessárias.
3. Design
Elaboração do design do sistema, definindo arquitetura, estrutura de dados e interfaces do usuário.
4.Implementação
Codificação e implementação do sistema baseada nas especificações.
5. Testes
Fase de testes para garantir que o sistema atenda aos requisitos e funcione conforme o esperado.
6.Implantação
Após aprovação nos testes, o sistema é implantado em produção e disponibilizado ao usuário final.
Scrum
É uma metodologia ágil, baseada em ciclos de desenvolvimento iterativos e incrementais, divididos em sprints (iterações). Nesse modelo, as equipes trabalham de forma colaborativa e autogerenciada para entregar valor ao cliente ao final de cada sprint. As principais características do Scrum são:
Product Backlog
É uma lista de todas as funcionalidades e requisitos do projeto, priorizados com base no valor para o cliente.
Sprint Planning
No início de cada sprint, a equipe seleciona um conjunto de itens do Product Backlog para trabalhar durante o período.
Daily Scrum
Reunião diária de curta duração em que a equipe discute o progresso, desafios e planos para o dia.
Sprint Review
Ao final de cada sprint, a equipe apresenta o trabalho concluído aos stakeholders e recebe feedback.
Sprint Retrospective
Reunião após o Sprint Review, em que a equipe analisa o próprio desempenho e identifica oportunidades de melhoria.
Data Analytics Lifecycle
Esta metodologia conhecida como Ciclo de Vida de Análise de Dados, estabelece as etapas e processos primordiais na execução de projetos de análise de dados.
Essa abordagem estruturada desempenha um papel vital ao auxiliar as empresas extraírem insights valiosos dos dados, possibilitando tomada de decisões mais assertivas e eficientes.
Abaixo uma breve visão geral das principais etapas.
O desempenho dos modelos é avaliado por meio de diversas métricas e técnicas de validação. Isso inclui métodos que visam assegurar a precisão e a confiabilidade do modelo. O processo pode requerer várias iterações para refinar o modelo e alcançar o nível de desempenho desejado.
Esta etapa final abrange a interpretação dos resultados, a criação de visualizações e a apresentação das descobertas de forma clara e concisa aos interessados. Uma comunicação efetiva é fundamental para assegurar que os insights gerados da análise de dados sejam compreendidos e usados para tomadas de decisões respaldadas por informações.
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