Data & AI

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Sobre Data & AI

A equipa Data & AI reúne as competências e tecnologias necessárias para ajudar a sua organização a tirar o melhor partido dos dados e da inteligência artificial. Unimos as áreas de Business Intelligence & Analytics e Inteligência Artificial para criar soluções personalizadas, que respondem diretamente às suas necessidades.

Combinamos dados precisos, algoritmos inteligentes e uma abordagem orientada a dados para que consiga entender e agir sobre as informações de forma mais eficiente. O nosso objetivo é proporcionar uma transformação digital que torne a sua organização mais ágil, inteligente e preparada para o futuro.

Business Intelligence & Analytics

A área de Business Intelligence & Analytics ajuda a sua organização a extrair valor dos dados, utilizando tecnologias como Big Data, análises em tempo real, Master Data Management, visualização de dados e Data Governance. Através de uma abordagem integrada, tratamos os dados de forma a garantir precisão, segurança e escalabilidade.

Desenvolvemos soluções personalizadas, ajudamos a sua empresa a tomar decisões mais informadas e alinhadas com os objetivos do seu negócio. Estamos aqui para transformar a forma como trabalha com dados, tornando-se mais eficiente e focada em resultados concretos.

Artificial Intelligence

A Artificial Intelligence (AI) é o ramo da ciência da computação responsável por dar às máquinas competências humanas, para que possam reproduzir as mais diversas capacidades associadas à inteligência humana. Esta permite criar sistemas que aprendem com dados e experiências, providenciando-lhes a capacidade de raciocinar, compreender, interpretar, prever, planear, otimizar, etc.

Há nem duas décadas, a utilização da IA no mundo empresarial estava apenas num estágio de “early adoption”, sendo o seu potencial ainda um pouco teórico. Desde então, as tecnologias e aplicações de IA têm evoluído rapidamente, criando inúmeras aplicações inovadoras e amplificando as já existentes, gerando um enorme valor de negócio ao longo deste percurso.

Impulsionadores para a mudança

Dados não explorados
Fatores inesperados
Falta de produtividade e inabilidade
Resultados inalcançados
Crescimento exponencial dos dados
Processos repetitivos
Tecnologia inadequada ou antiquada
Informações erradas

Porquê a Data & AI?

Custos reduzidos
Automatizar processos repetitivos proporcionando um aumento de eficiência e qualidade.
Receitas maximizadas
Acrescentar funcionalidades inovadoras aos seus produtos e serviços para atrair novos clientes e aumentar a sua satisfação.
Velocidade de execução
Minimizar os tempos de resposta a fatores inesperados, para ultrapassar os obstáculos mais rapidamente, alcançando os resultados operacionais esperados.
Complexidade minimizada
Melhorar a compreensão de insights e a tomada de decisão através de análises preditivas mais proativas, capazes de detetar padrões em dados de extrema complexidade.
Produtividade aumentada
Fomentar uma interação mais ágil entre o ser humano e a máquina, o que se traduz na execução mais rápida de operações ou em tomadas de decisão mais informadas.
Envolvimento transformado
Transformar a maneira como os seus clientes interagem com os seus serviços, através da oferta de experiências mais transparentes e personalizadas a cada um.
Antecipar a concorrência
Descobrir novos produtos e serviços inovadores, redefinir e aprimorar modelos de negócios para conquistar uma maior quota de mercado.
Confiança reforçada
Elevar a confiança dos clientes na sua marca através da melhoria da qualidade e consistência dos seus produtos, enquanto se protege contra riscos de segurança e fraudes.
Custos reduzidos
Automatizar processos repetitivos proporcionando um aumento de eficiência e qualidade
Receitas maximizadas
Acrescentar funcionalidades inovadoras aos seus produtos e serviços para atrair novos clientes e aumentar a sua satisfação
Velocidade de execução
Minimizar os tempos de resposta a fatores inesperados, para ultrapassar os obstáculos mais rapidamente, alcançando os resultados operacionais esperados
Complexidade minimizada
Melhorar a compreensão de insights e a tomada de decisão através de análises preditivas mais proativas, capazes de detetar padrões em dados de extrema complexidade
Produtividade aumentada
Fomentar uma interação mais ágil entre o ser humano e a máquina, o que se traduz na execução mais rápida de operações ou em tomadas de decisão mais informadas
Envolvimento transformado
Transformar a maneira como os seus clientes interagem com os seus serviços, através da oferta de experiências mais transparentes e personalizadas a cada um
Antecipar a concorrência
Descobrir novos produtos e serviços inovadores, redefinir e aprimorar modelos de negócios para conquistar uma maior quota de mercado
Confiança reforçada
Elevar a confiança dos clientes na sua marca através da melhoria da qualidade e consistência dos seus produtos, enquanto se protege contra riscos de segurança e fraudes

Tecnologias

O termo Extract, Transform e Load (ETL), refere-se a um sistema capaz de extrair diferentes tipos de dados de origens distintas, de modo que possam ser transformados e uniformizados para posteriormente serem enviados para um repositório final. Este permite consolidar os dados de uma organização num local único, com o intuito de: permitir um acesso rápido e fácil aos dados enquanto garante a sua qualidade, servir como base ao desenvolvimento de relatórios e dashboards para apoio à tomada de decisão, permitir a migração para sistemas mais modernos e rápidos, etc.
A visualização de dados é a apresentação visual de informação e é uma das ferramentas cruciais para permitir uma interpretação rápida e precisa dos insights obtidos através de análises avançadas. Deste modo, é possível extrair o máximo de valor destas análises, para que sejam tomadas as ações mais adequadas como resposta aos mercados mais competitivos.
Big Data é um termo utilizado para caracterizar conjuntos de dados de elevado Volume, Velocidade e Variedade. Devido a estas características, conhecidas como os 3 V’s da Big Data, a complexidade de interação com estes dados é elevada, o que implica que sejam necessárias ferramentas especializadas para que seja extraído valor da sua análise. Este valor poderá então ser disseminado a toda a organização, refletindo-se em vantagens como: otimizar tomadas de decisão corporativas e processos internos, impulsionar a criação estratégias de marketing mais efetivas, identificar tendências de mercado, promover um melhor relacionamento com clientes, apoiar a gestão de risco, etc.
A análise de dados consiste no processo que visa a transformar os dados, muitas vezes não interpretáveis ao ser humano, em insights úteis aos mais diversos propósitos de uma organização. Esta permite que uma organização entenda os resultados das suas ações e iniciativas passadas, com o objetivo de otimizar o que está a ser feito no presente, de modo a obter os melhores resultados no futuro.
Consiste num conjunto de práticas e tecnologias que asseguram a consistência e precisão dos dados mestre essenciais de uma organização, criando uma “fonte única de verdade” para todos os sistemas e departamentos. O objetivo é garantir dados de alta qualidade para decisões mais informadas e operações mais eficientes.
Machine Learning (ML) representa o processo em que uma máquina aprende, de forma autónoma, a fazer uma ou mais tarefas específicas, somente com acesso a dados históricos e ao objetivo que está a tentar ser alcançado, de modo a otimizar uma métrica de desempenho. Este processo é possível através da execução de algoritmos que automatizam a construção de modelos de representação de conhecimento, com o intuito de: fazer previsões com base em dados históricos, otimizar um processo mediante um cenário de incerteza, extrair insights ocultos em conjuntos massivos de dados e classificar informação de acordo com objetivos concisos.
Deep Learning (DL) é um ramo de Machine Learning (ML) que permite criar representações e interações complexas de quantidades enormes de dados, com recurso a algoritmos não lineares, como as redes neuronais. Na última década houve uma explosão na popularidade desta tecnologia, o que deu origem a inúmeras aplicações inovadoras que anteriormente não eram possíveis. Isto deveu-se, em grande parte, ao aumento exponencial da quantidade de dados e do poder computacional disponíveis, que se traduziram numa amplificação da capacidade das máquinas em: prever, classificar, interpretar e prescrever – em suma, de compreender informação, e por consequência, o mundo real.
Natural Language Processing (NLP) é a vertente da inteligência artificial responsável por dar às máquinas a capacidade de entender, interpretar e manipular a linguagem humana. Esta preenche a lacuna que existe entre a comunicação humana e o entendimento dos computadores, permitindo diálogos complexos entre máquina e humano, extrair contextos e insights de grandes quantidades de dados não estruturados e até mesmo simular a voz de seres humanos específicos.
Computer Vision (CV) é o ramo da inteligência artificial que estuda o processamento de imagens por uma máquina. Esta é responsável pela tecnologia que permite a construção de sistemas artificiais capazes de interpretar, analisar e entender a informação de imagens, vídeo e outros dados multidimensionais. Com esta tecnologia é possível desenvolver inúmeras aplicações que vão desde o reconhecimento facial, de emoções ou de matrículas de veículos, passando pela inspeção autónoma de linhas de montagem ou de torres de distribuição de energia, até ser um dos principais catalisadores da condução autónoma.
Explainable Artificial Intelligence (xAI) é o campo de pesquisa que se dedica ao estudo de métodos para que as aplicações de Inteligência Artificial produzam resultados que possam ser compreendidos e interpretados por seres humanos. A implementação de soluções com recurso a estes métodos é um dos requisitos-chave para uma utilização responsável da IA em organizações reais, com imparcialidade, interpretabilidade e responsabilidade.
DATA

Extract, Transform e Load

O termo Extract, Transform e Load (ETL), refere-se a um sistema capaz de extrair diferentes tipos de dados de origens distintas, de modo que possam ser transformados e uniformizados para posteriormente serem enviados para um repositório final. Este permite consolidar os dados de uma organização num local único, com o intuito de: permitir um acesso rápido e fácil aos dados enquanto garante a sua qualidade, servir como base ao desenvolvimento de relatórios e dashboards para apoio à tomada de decisão, permitir a migração para sistemas mais modernos e rápidos, etc.

Visualização

A visualização de dados é a apresentação visual de informação e é uma das ferramentas cruciais para permitir uma interpretação rápida e precisa dos insights obtidos através de análises avançadas. Deste modo, é possível extrair o máximo de valor destas análises, para que sejam tomadas as ações mais adequadas como resposta aos mercados mais competitivos.

Big Data

Big Data é um termo utilizado para caracterizar conjuntos de dados de elevado Volume, Velocidade e Variedade. Devido a estas características, conhecidas como os 3 V’s da Big Data, a complexidade de interação com estes dados é elevada, o que implica que sejam necessárias ferramentas especializadas para que seja extraído valor da sua análise. Este valor poderá então ser disseminado a toda a organização, refletindo-se em vantagens como: otimizar tomadas de decisão corporativas e processos internos, impulsionar a criação estratégias de marketing mais efetivas, identificar tendências de mercado, promover um melhor relacionamento com clientes, apoiar a gestão de risco, etc.

Análise

A análise de dados consiste no processo que visa a transformar os dados, muitas vezes não interpretáveis ao ser humano, em insights úteis aos mais diversos propósitos de uma organização. Esta permite que uma organização entenda os resultados das suas ações e iniciativas passadas, com o objetivo de otimizar o que está a ser feito no presente, de modo a obter os melhores resultados no futuro.

Master Data Management

Consiste num conjunto de práticas e tecnologias que asseguram a consistência e precisão dos dados mestre essenciais de uma organização, criando uma "fonte única de verdade" para todos os sistemas e departamentos. O objetivo é garantir dados de alta qualidade para decisões mais informadas e operações mais eficientes.

Machine Learning

Machine Learning (ML) representa o processo em que uma máquina aprende, de forma autónoma, a fazer uma ou mais tarefas específicas, somente com acesso a dados históricos e ao objetivo que está a tentar ser alcançado, de modo a otimizar uma métrica de desempenho. Este processo é possível através da execução de algoritmos que automatizam a construção de modelos de representação de conhecimento, com o intuito de: fazer previsões com base em dados históricos, otimizar um processo mediante um cenário de incerteza, extrair insights ocultos em conjuntos massivos de dados e classificar informação de acordo com objetivos concisos.

Deep Learning

Deep Learning (DL) é um ramo de Machine Learning (ML) que permite criar representações e interações complexas de quantidades enormes de dados, com recurso a algoritmos não lineares, como as redes neuronais. Na última década houve uma explosão na popularidade desta tecnologia, o que deu origem a inúmeras aplicações inovadoras que anteriormente não eram possíveis. Isto deveu-se, em grande parte, ao aumento exponencial da quantidade de dados e do poder computacional disponíveis, que se traduziram numa amplificação da capacidade das máquinas em: prever, classificar, interpretar e prescrever – em suma, de compreender informação, e por consequência, o mundo real.

Computer Vision

Computer Vision (CV) é o ramo da inteligência artificial que estuda o processamento de imagens por uma máquina. Esta é responsável pela tecnologia que permite a construção de sistemas artificiais capazes de interpretar, analisar e entender a informação de imagens, vídeo e outros dados multidimensionais. Com esta tecnologia é possível desenvolver inúmeras aplicações que vão desde o reconhecimento facial, de emoções ou de matrículas de veículos, passando pela inspeção autónoma de linhas de montagem ou de torres de distribuição de energia, até ser um dos principais catalisadores da condução autónoma.

Explainable AI

Explainable Artificial Intelligence (xAI) é o campo de pesquisa que se dedica ao estudo de métodos para que as aplicações de Inteligência Artificial produzam resultados que possam ser compreendidos e interpretados por seres humanos. A implementação de soluções com recurso a estes métodos é um dos requisitos-chave para uma utilização responsável da IA em organizações reais, com imparcialidade, interpretabilidade e responsabilidade.

Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) é a vertente da inteligência artificial responsável por dar às máquinas a capacidade de entender, interpretar e manipular a linguagem humana. Esta preenche a lacuna que existe entre a comunicação humana e o entendimento dos computadores, permitindo diálogos complexos entre máquina e humano, extrair contextos e insights de grandes quantidades de dados não estruturados e até mesmo simular a voz de seres humanos específicos.

AI

Etapas de Projeto

Ideologia
da Data & AI

Ideologia da Data & AI

A Data & AI está preparada para implementar a sua solução inovadora, enquanto o apoia no desenvolvimento da sua cultura de dados e estratégia de transformação para uma empresa mais inteligente, através de:

  • Processos bem definidos para garantir a gestão e a qualidade dos seus dados;
  • Integração rápida de dados e processos já existentes;
  • Incorporação de práticas no núcleo das suas operações de negócio, que protejam a segurança dos seus dados;
  • Atualização sistemática da stack tecnológica, com base em critérios claramente definidos, para aproveitar as mais recentes inovações;
  • Técnicas para garantir que as soluções sejam interpretáveis e escaláveis;
  • Consulta dos utilizadores chave durante todas as fases de design, desenvolvimento e implementação;
  • Programas de capacitação para desenvolver as habilidades do pessoal técnico e não técnico;

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