Data & Analytics

Desenvolvimento de Integração e Análise de Dados

Soluções inovadoras para insights estratégicos e crescimento do seu negócio

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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.

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Metodologias

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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.

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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.

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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.

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Data Analytics Lifecycle

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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.

1. Identifica Questões do Negócio
A etapa inicial compreende a identificação do problema empresarial, a definição dos objetivos e determina como a análise de dados pode contribuir para resolver as questões de negócio. É essencial envolver as principais partes interessadas e alinhar o projeto de análise com os propósitos e prioridades da organização.
2. Coleta de Dados
Identificação de fontes de dados relevantes, a coleta de dados de várias fontes (internas e externas) e a avaliação da qualidade e integridade dos dados. É crucial garantir que os dados coletados sejam adequados para abordar o problema empresarial em questão.
3. Preparação de Dados
A preparação de dados abrange limpeza, transformação e integração dos dados tornando-os aptos para análise. Esta etapa garante que os dados sejam consistentes, completos e precisos antes de prosseguir para a fase de análise propriamente dita.
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4. Análise Exploratória e Modelagem
A equipe explora os dados para entender sua estrutura, relacionamentos, padrões e tendências. Assim como, consideram o desenvolvimento de modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina para testar hipóteses, fazer previsões ou descobrir padrões ocultos.
5. Validação de Dados

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.

6. Visualização e Apresentação

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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NOSSO TIME

Conheça a Equipe por Trás dos projetos da NCS

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Nossa equipe é composta por especialistas altamente capacitados em Arquitetura, Engenharia e Ciência de Dados. Com habilidades complementares, entregamos soluções sofisticadas e personalizadas para nossos clientes.

Arquiteto de Soluções

Projetam sistemas de dados eficientes.

Cientistas de Dados

Extraem insights valiosos e desenvolvem modelos preditivos: advanced analytics, machine learning e estatística.

Engenheiros de Dados

Criam pipelines de dados robustos, em batch ou streaming, Data Warehouses e Data Lakes.

Data & Analytics Experts

Desenvolvimento de modelos de dados para consumo analítico e criação de visões com uso de plataformas de Visual analytics.