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Soluções em Data Analytics

Organize, integre e analise seus dados com agilidade e segurança.

Do Data Lake à Análise Preditiva

 

Na era da transformação digital, dados são ativos estratégicos. A Objective oferece soluções de Data Analytics com foco em resultados, combinando engenharia de dados, IA, análises preditivas e visualização de dados para apoiar decisões mais inteligentes e eficientes.

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5x mais poder de computação

Com criação de datalake na nuvem Azure para AME

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Economia e Performance

3x mais velocidade no processo de forecast da B2W

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Visibilidade aos resultados

Crescimento e decisão estratégica com BI na Condoconta

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Novas experiências de negócio

Criação de score de engajamento para DXP Liferay

Quem confia na Objective

Data Analytics Services

Jornada de Dados e IA

Transformamos dados em decisões poderosas e inovação. Apoiamos a jornada completa de dados e IA.

1. Entender o Cenário e o Que Quer Resolver

Antes de qualquer coisa, é preciso entender o ponto de partida. 

  • Quais são os principais desafios da empresa hoje?

  • Que decisões poderiam ser melhores se fossem baseadas em dados?

  • O que já temos de informações disponíveis?

 

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Iniciando a jornada de dados

Mapeamento de processos e fontes de dados existentes (ERP, CRM, redes sociais, planilhas etc.).
Levantamento de objetivos de negócio que podem ser orientados por dados (reduzir churn, melhorar conversão, prever demanda etc.).
Análise de maturidade analítica da organização (governança, ferramentas, cultura, competências).
Diagnóstico de infraestrutura atual (bancos de dados, servidores, nuvem, ferramentas utilizadas).

2. Construção e Evolução da Arquitetura de Dados

Depois de entender os desafios, vem a etapa de "arrumar a casa"

  • Organizar as informações que a empresa já tem.

  • Cuidar da segurança, qualidade e acesso aos dados.

  • Garantir que cada área saiba onde buscar os dados corretos.

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Construção e evolução da base de dados

  • Definição de uma estratégia de governança de dados (papéis, responsabilidades, qualidade, segurança e compliance).

  • Modelagem da arquitetura de dados (como os dados serão coletados, armazenados e integrados).

  • Escolha da infraestrutura (Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT).

  • Implementação de políticas de segurança e LGPD.

3. Integração e Qualidade dos Dados

Integrar e centralizar tudo em uma “base oficial”, em que todo mundo confie. 

  • Reunir todas as informações num ambiente único e confiável.

  • Evitar retrabalho e perda de tempo com informações desencontradas.

 

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Criando uma base oficial e confiável

  • Extração e integração de dados (ETL/ELT) de diferentes fontes.

  • Padronização, limpeza e tratamento para garantir qualidade.

  • Criação de bases analíticas e tabelas otimizadas para consulta.

  • Automatização de pipelines de dados.

4. Transformar Dados em Informações Úteis

Aqui começamos a usar os dados no dia a dia.

- Criar relatórios e dashboards que ajudem nas decisões.

- Mostrar o que está funcionando e o que precisa melhorar.

- Ter indicadores-chave de performance (KPIs) claros para acompanhar.

 

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Decisões baseadas em fatos e números reais.


  • Definição de KPIs e OKRs relevantes para as áreas de negócio.

  • Criação de dashboards interativos com ferramentas como Power BI, Tableau, Looker ou Data Studio.

  • Análises exploratórias, estatísticas e preditivas.

  • Capacitação das equipes para uso das ferramentas de BI.

5. Antecipar Tendências e Comportamentos

Proporcionar maior previsibilidade e automação por meio de modelos preditivos e prescritivos.

Com histórico e análises consistentes, você pode prever, por exemplo:

- Quais clientes estão prestes a sair?

- Qual será a demanda no próximo mês?

- Quando seu time ou orçamento ficará sobrecarregado?


Aqui você sai do modo reativo e passa a atuar de forma proativa.

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Modelagem Avançada e Inteligência Artificial

  • Criação de modelos de machine learning (ex: churn, recomendação, previsão de vendas).

  • Avaliação e monitoramento contínuo dos modelos.

  • Deploy em produção e integração com sistemas operacionais.

6. Automação e Evolução Contínua

Tornar os dados parte do processo decisório da empresa em todos os níveis., com processos e análises bem definidos.

- Relatórios são gerados automaticamente.
- Alertas ajudam a reagir mais rápido a problemas.
- Decisões podem ser aceleradas com o apoio da tecnologia.

Você e seu time ganham mais tempo para pensar, planejar e entregar valor, sem ficar presos a tarefas repetitivas.


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Cultura Data-Driven

  • Adoção de práticas de data literacy para todas as áreas.

  • Criação de um centro de excelência em dados (CoE).

  • Gamificação e incentivos ao uso de dados.

  • Feedback contínuo para evolução da stack e das práticas analíticas.

Tecnologias e Parceiros

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Serviços e Soluções para Jornada Data Analytics

Soluções personalizadas para evoluir sua maturidade analítica com eficiência. Entregamos infraestrutura, insights e governança de ponta a ponta.

Soluções para Fundação e Performance

> Lakehouse Fast Track
Construindo uma infraestrutura de dados robusta e escalável, garantindo integração e segurança.

 

>  Data Lake Experience

Integração de dados de múltiplas fontes em ambiente escalável e seguro.

 

>  Lake Boot

Aumento de capacidade e performance de ambiente de dados com redução de custos.


>  Integração de dados

Avaliação de formatos, qualidade e estrutura de pipeline para integração de dados no seu Data Lake

 

>  Governança de dados

Gerencie a qualidade e integridade de dados com soluções e boas práticas de governança.

 

>  Data Lake as a Service

Plataforma que unifica dados e com camada de inteligência para a tomada de decisões.

Piloto de BI

Definição do principais indicadores de desempenho para entender onde e como atuar.

 

>  Automatizar as visualizações de indicadores chave do negócio;

>  Dar os primeiros passos e montar o seu roadmap de IA. 

Business Intelligence

Gestão do grande volume de dados e complexidade de análises



>  Acelerar o tempo de acesso a insights do seu time.

>  Simplificar a criação de dashboards.

>  Criar atualizações automáticas. 

Ajudamos o seu time  na automatização de visualizações de indicadores chave do negócio, assim como dar os primeiros passos e montar o seu roadmap de IA para criar aplicações como:


>  Previsão e Redução de churn

>  Redução de Charge Back para Fintechs

>  Detecção de Fraudes

Suporte na validação de um modelo enquanto investe na construção de um pipeline de MLOps. Garanta sua precisão na produção sem interromper outros sistemas da empresa.


>  Acelere o processo de validação para investir em um pipeline de validação de modelos de aprendizado de máquina (ML).


>  Valide modelos de ML sem interromper o ecossistema de produção.

 

Transforme dados em vantagem competitiva


Converse com um especialista Objective e descubra como acelerar suas decisões com insights preditivos, automação inteligente e governança de dados escalável.

🔹 Diagnóstico do seu cenário de dados
🔹 Roadmap estratégico personalizado para sua operação
🔹 Resultados rápidos e orientados ao negócio
🔹
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Insights do nosso time

Case MSD 1200x628
Case Natura - PT
Case eneva

Principais dúvidas

1. Como acelerar a implementação de um Data Lake Experience e garantir governança de dados desde o início?
A adoção de Data Lake Experience exige uma abordagem estruturada com foco em data governance, integração contínua e compliance regulatório para evitar a criação de silos de dados e manter a integridade das informações.
2. Quais práticas de DataOps são essenciais para garantir a escalabilidade dos projetos de analytics?
DataOps demanda automação de pipelines, versionamento de dados e integração contínua para assegurar escalabilidade, rastreabilidade e eficiência operacional em projetos corporativos de big data analytics.
3. Como Self Service Analytics pode reduzir o tempo de decisão em grandes organizações?
Ao habilitar self service analytics, líderes de negócio acessam dashboards interativos e insights acionáveis em tempo real, eliminando a dependência do time de TI e acelerando a tomada de decisão estratégica.
4. Como implementar uma estratégia eficaz de MLOps para manter a acurácia dos modelos preditivos?

A prática de MLOps inclui o monitoramento contínuo de modelos, automação de testes, versionamento de datasets e re-treinamento inteligente para garantir alta acurácia e resiliência operacional em ambientes produtivos.

5. De que forma predictive analytics services podem impactar a precificação dinâmica e a gestão de risco?
Soluções de predictive analytics aplicam algoritmos de machine learning para prever demandas, churn, fraudes e comportamento de compra, permitindo ajustes automáticos em precificação, estoque e políticas de risco.
6. Como integrar big data analytics e inteligência artificial para gerar insights competitivos no mercado
A integração entre big data analytics e AI-driven analytics potencializa a análise de grandes volumes de dados, identificando padrões de comportamento e oportunidades de mercado com alta precisão e velocidade.
7. Quais os principais indicadores para medir a eficácia de uma estratégia de enterprise data management?
KPIs como tempo de acesso a dados, taxa de governança aplicada, redução de duplicidade e percentual de uso de dados confiáveis são cruciais para medir a maturidade em enterprise data management.
8. Como maximizar a monetização de dados em grandes corporações?
A monetização de dados envolve estratégias como criação de produtos baseados em insights, venda de analytics como serviço e geração de valor através da personalização de ofertas usando ai powered analytics.
9. Qual o impacto do Data Lake as a Service na redução de custos de infraestrutura?

A adoção de Data Lake as a Service promove a otimização de storage, reduz custos com gestão de infraestrutura própria e aumenta a flexibilidade para suportar projetos de self service analytics e machine learning.

10. Como a governança de dados suporta iniciativas de DataOps e MLOps em ambientes multicloud?

Uma data governance sólida estabelece políticas claras de acesso, segurança e qualidade dos dados, fundamentais para manter DataOps e MLOps eficientes em arquiteturas distribuídas e multicloud.

Sobre a Objective


Objective é uma multinational brasileira fundada por amigos desdenvolvedores, com a ajuda de mais de 500 especialistas incansáveis e criativos. Nós quebramos barreiras tecnológicas e de negócio através de produtos digitais, serviços de consultoria, treinamento e desenvolvimento de software focado na qualidade além da entrega, gerando valor para empresas em muitos setores do mercado.

Mantendo a sede em São Paulo e escritórios em Curitiba-PR, Maringá-PR e Chicago-IL (USA), a empresa vêm atuando desde 1995 com times multidisciplinares de alta performance. Desenvolvendo habilidades de gestão e operacionais com ênfase na eficiência e eficácia, nós adotamos e evoluimos nossas ferramentas e métodos ágeis ao longo de mais de 25 anos de história.

 

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