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Glossário de data science e data analytics

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Data prep e analytics

Análise descritiva

A análise descritiva, ou descriptive analytics, ajuda pessoas a responder à pergunta "o que aconteceu?", ao extrair conclusões a partir de grandes conjuntos de dados brutos. Os resultados são exibidos em gráficos de linhas e tabelas, gráficos de pizza e barras, além da produção de narrativas.

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Análise exploratória de dados

Data exploration, ou análise exploratória de dados, é uma maneira de entender os dados antes de começar a utilizá-los. Através de pesquisas e investigações, grandes conjuntos de dados são disponibilizados para análises mais profundas e estruturadas.

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Análises geoespaciais

A análise espacial, ou spatial analysis, permite que empresas identifiquem locais, relações, atributos e pontos de conexão em dados geoespaciais para extrair insights usando modelos baseados na localização geográfica.

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Business Analytics

Business analytics é o processo que analisa dados utilizando métodos estatísticos e quantitativos para a tomada de decisões, gerando melhores resultados de negócios.

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Business Intelligence

Business intelligence é o resultado cumulativo dos dados, software, infraestrutura, processos de negócios e intuição humana de uma organização que fornece insights acionáveis.

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Catálogo de dados

Como o catálogo de dados ajuda organizações a otimizar a gestão de ativos

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Combinação de dados

Data blending ou combinação de dados, é o ato de reunir informações de uma ampla variedade de fontes em um conjunto de dados útil para análises mais detalhadas e complexas.

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Data Analytics

Analytics é o processo de explorar, transformar e analisar dados para identificar insights e eficiências significativas que dão suporte à tomada de decisões.

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Data cleansing

Data cleansing, também conhecido como limpeza ou depuração de dados, identifica e corrige erros, duplicações e informações irrelevantes em um conjunto de dados brutos.

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Data Preparation

O preparo de dados é o ato de limpar e consolidar dados brutos antes de usá-los para análise de negócios. Saiba por que é essencial e como funciona.

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Data Profiling

Data profiling é o processo de criação de perfis de dados para ajudar a descobrir, entender e classificar os dados, ao identificar suas características e avaliar a qualidade.

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Data wrangling

Data wrangling, ou manipulação de dados, é o processo de transformar, limpar e enriquecer os dados para torná-los mais adequados, úteis e consumíveis para impulsionar a tomada de decisões assertivas.

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ETL

ETL é o processo usado para extrair e transformar dados de múltiplas fontes, e carregá-los em vários destinos, como um data warehouse ou data lake.

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Governança de dados

Saiba o que é governança de dados, as ferramentas e a estrutura usadas na implementação, e como você pode aproveitá-la para agregar valor.

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Linhagem de dados

A linhagem de dados permite monitorar a origem e o ciclo de vida de dados, mantendo as informações da empresa consistentes e precisas.

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Padronização de dados

A padronização de dados elimina a semântica da complexidade que envolve a coleta, harmonização e integração de dados para ajudar empresas a executar análises com mais rapidez e precisão.

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Previsão de demanda

Previsões de demanda com precisão auxiliam organizações a gerenciar estoques, otimizar a capacidade logística, antecipar as exigências do cliente e alocar recursos.

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Data science e machine learning

Advanced analytics

O analytics avançado, ou advanced analytics, utiliza técnicas sofisticadas para revelar insights, identificar padrões, prever resultados e gerar recomendações.

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Análise preditiva

A análise preditiva é um tipo de análise que utiliza machine learning, algoritmos estatísticos e outras técnicas para prever o que acontecerá no futuro.

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Análise prescritiva

A análise prescritiva, ou prescriptive analytics, responde à pergunta "o que deve/pode ser feito?", utilizando métodos de machine learning, gráficos, simulações, heurísticas, entre outras técnicas.

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Aprendizado supervisionado vs. não supervisionado

Modelos de aprendizado supervisionados e não supervisionados atuam de maneiras específicas para ajudar empresas a melhorar o engajamento com clientes.

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AutoML

O machine learning automatizado, ou AutoML, ajuda profissionais sem habilidades técnicas na construção, validação, iteração e exploração de modelos por meio de uma experiência automática.

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Data Science

A data science é uma forma de estatística aplicada que incorpora elementos de ciências da computação e matemática para extrair insights de dados quantitativos e qualitativos.

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Data science vs. machine learning

Data science e machine learning são tópicos recorrentes no universo tecnológico. Ambos potencializam operações de IA em toda a escala corporativa e industrial. Mas qual é mais eficaz?

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Engenharia de recursos

Com a engenharia de recursos, organizações conseguem dar sentido aos dados e transformá-los em ativos valiosos.

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Machine Learning

Machine Learning (também conhecido como ML ou aprendizado de máquina) é o processo iterativo que um computador utiliza para identificar padrões em um conjunto de dados com restrições específicas.

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Operações de machine learning (MLOps)

As MLOps são um processo interfuncional, colaborativo e iterativo que operacionaliza a ciência de dados, gerenciando o machine learning (ML) e outros tipos de modelos para serem artefatos de software reutilizáveis que podem ser implantados e monitorados continuamente por meio de um processo repetível.

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Prepare-se para revelar insights ocultos em seus dados.