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data science

5 vantagens do Data Science

Data Science, em português, Ciência de Dados, nasceu com a intenção de aprimorar o uso de dados, realizando análises e estudos mais assertivos, permitindo que as informações coletadas sejam melhor utilizadas.

Por conta disso, o Data Science tem sido cada vez mais valorizado pelas empresas, sendo uma forma de otimizar seus resultados. Ele proporciona a transformação digital para o negócio, ajudando gestores e CEOs no processo de tomada de decisão.

5 vantagens de usar Data Science nas empresas.

1 –  Prever as demandas

Essa é uma das principais tarefas do profissional de ciência de dados: ajudar a ter uma estrutura de dados para a análise preventiva. Assim será possível prever as demandas com as informações disponíveis. Com o Data Science, a empresa otimiza recursos e deixa de perder negócios. 

 

2- Reter clientes

A empresa pode aumentar a retenção de clientes identificando padrões e comportamentos dos consumidores. Essa organização pode gerar mudanças nos seus produtos e serviços para aprimorar e se encaixar nos hábitos de seus usuários. Com o Data Science é possível identificar as chances dos clientes comprarem o seu produto e as formas como a empresa pode reagir a essas chances, caso sejam positivas ou negativas. 

 

3 – Melhorar a segurança de dados

Uma das vantagens do Data Science, é melhorar a segurança dos dados dos clientes. O profissional de ciência de dados previne fraudes e mantém a empresa segura. Ele pode estudar padrões para identificar comportamentos recorrentes no sistema de uma empresa, identificando, também, possíveis falhas. 

 

4- Ajudar no processo de tomada de decisões

A análise de dados deixa mais rápido e fácil tomar decisões assertivas. Isso porque, ter o acesso mais amplo e organizado aos dados facilita uma tomada de decisão mais consciente dos possíveis resultados. 

O Data Science ajuda também a aprofundar os dados obtidos e, assim, fazer uma melhor e maior projeção sobre a empresa.

 

5 – Melhorar o desempenho financeiro da empresa

Por último, mas não menos importante, o Data Science melhora o desempenho financeiro da organização. Quanto maior for a capacidade de análise de dados, maiores serão as chances da empresa ser mais organizada. 

As ações realizadas com auxílio desses dados têm um menor risco para o seu negócio, já que possui estudo e não é feito por meio de achismos.

 

Quer saber mais sobre como o Data Science pode ajudar o seu negócio? Entre em contato com nosso time de especialistas e tire todas as suas dúvidas. 

 

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Planejamento

O planejamento do sprint é um evento no scrum que inicia o sprint.

O objetivo desse planejamento é definir o que pode ser entregue no sprint e como esse trabalho vai ser alcançado.

O planejamento do sprint é feito em colaboração com toda a equipe Scrum.

Desenvolvimento

Desenvolvemos seu projeto em seu ambiente ou em nossas instalações, com profissionais sob sua gestão, sob a nossa, ou compartilhada, com o uso do Outsourcing.

Todo o acompanhamento ocorre a partir de metodologias, frameworks e ferramentas de gestão participativa no desenvolvimento da solução.

A partir deste processo, temos a versão Beta para testes.

Nesta etapa, realizamos a documentação das soluções, inclusive as já existentes.

As entregas são sempre acompanhadas de descritivos funcionais e técnicos, possibilitando a compreensão da solução e sua divulgação.

Homologação

Nossos analistas de qualidade agregam valor final à sua solução, garantindo a superação do resultado esperado.

Produzimos roteiros e evidências de testes que auxiliam no processo de validação do cliente.

É na etapa da homologação, que ocorre a comprovação, pelo cliente e demais partes interessadas, de que o produto resultante do projeto de software atende aos critérios exigidos.

Revisão

Nessa etapa lidaremos com a Sprint Review.

Ou seja, validaremos as entregas da equipe e verificaremos se os critérios estabelecidos no planejamento foram executados.

É o momento de coletar os feedbacks do que a equipe construiu.

Em outras palavras, essa etapa pode ser entendida como uma conversa entre a equipe e as partes interessadas sobre como melhorar o produto.

No fim de cada Sprint, o time se reúne para falar sobre o processo.

Retrospectiva

A etapa de retrospectiva é como um ritual de avaliação do Sprint que acabou de se encerrar.

Nessa reunião, o Time Scrum considera o que foi bom e o que deve ser melhorado, traçando planos de ações em busca da melhoria contínua do processo.