Hoje em dia, os dados são um dos ativos mais valiosos das empresas e a Softinsa, em conjunto com a IBM, está a trabalhar no desenvolvimento de metodologias, abordagens e tecnologias para capacitar este ativo, com o objetivo de facilitar a consolidação, a compreensão e a extração de valor.
A Softinsa tem uma enorme experiência na implementação de soluções de Business Intelligence (BI) e Analytics. Reconhece as melhores práticas e os novos tipos de informações e tendências desta nova era desafiadora de dados.
Como fazemos
Com uma ampla base de profissionais qualificados, a Softinsa trabalha atualmente com diversos clientes no ciclo de vida completo dos dados, desenvolvendo atividades relacionadas ao BI, incluindo Data Modeling, Data Architecture, Data Integration, Data Quality, Data Governance e Reporting. Nos últimos anos temos desenvolvido soluções aplicando técnicas de Data Mining, Machine Learning e Algoritmos Cognitivos liderando as tendências e necessidade no mercado independentemente do setor.
Os nossos serviços de BI e Analytics são sustentados pela nossa metodologia e permitem cobrir todo o ciclo de vida dos dados
A nossa experiência baseia-se numa equipa de alto reconhecimento e na gestão de vários projetos bem sucedidos em colaboração com os nossos Clientes
Desenvolvemos as melhores práticas nesta nova era de dados recorrendo a técnicas de Data Mining, Machine Learning e Algoritmos Cognitivos
Automatizar rapidamente os processos de negócios e adaptar-se a novos desafios analíticos, transformando dados em informação (valor).
Uma oferta integrada
A competência de Data Warehousing visa ajudar os clientes a iniciarem uma nova cultura baseada em dados que incorpora informações e análises em todos os aspectos de seus negócios, desde o uso operacional até ao uso tático e estratégico.
A nossa equipa pode gerir, planear, desenhar e implementar um DW centralizado sustentável e confiável, um ponto único de verdade, onde os dados são completos, limpos, reconciliados, compreensíveis, replicáveis e rastreáveis, o que é crucial para garantir respostas rápidas e precisas às necessidades corporativas, regulatórias e aos requisitos de conformidade.
A competência de data governance visa fornecer aos clientes um procedimento mais eficaz para gerir os seus dados. Fornece uma forma robusta de controlar fluxos e ciclos de dados e é um acelerador para suportar processos que precisam saber onde, como e que dados estão a ser utilizados, produzidas, acedidos e guardados.
Absolutamente critica para potenciar políticas efetivas de data quality, data usability, data integrity, data security e data preservation, assim como para tornar o acesso aos dados em algo natural e disponível para qualquer colaborador da organização através da publicação de dicionários de dados e estatísticas em tempo real sobre a seu estado.
A competência Analytics e Reporting visa fornecer uma ampla gama de funcionalidades que ofereçam suporte a unidades de negócios de Clientes para aceder e interpretar dados, explorar informação, criar e automatizar relatórios, dashboards, KPIs, entre outros, suportando decisões de negócios eficazes e simplificam a análise de negócios, bem como monitorizar e medir a performance operacional.
Somos agnósticos a ferramentas e desenvolvemos utilizando suites corporativas como SAS, Microstrategy, SAP BO, IBM Cognos, soluções de self service Bi como Click view e sense, powerBi, mas também open source e freeware frameworks nas versões cloud e on-permise (Microsoft Azure, AWS, entre outros).
A competência Discovery e Insight permite que os clientes pesquisem dados em ambientes analíticos avançados seguindo abordagens que vão desde a descoberta de dados visual ao machine learning. Tem por objectivo ultimo permitir ao cliente entrar na modernização da ciência de dados aplicando técnicas de análise estatística, data mining, machine learning, entre outros.
Entender dados, encontrar informações ocultas, descobrir padrões, construir modelos preditivos, como modelos de séries temporais para prever vendas, usar aprendizagem de máquina para construir modelos para prever eventos como, churn, fraude ou construir modelos para extrair informação implícita e correlacionada em data sets, como padrões de consumo e identificação de clusters.