Sobre
Desde o momento em que nascemos estamos em constante formação até o último suspiro ainda estaremos em construção. Somos seres imperfeitos e nossa rápida passagem por esse planeta nos permite aprimorar algumas características.
Apaixonado por tecnologia e agricultura, uma aparente contradição, porém os mais observadores notarão que tudo está conectado (como as raízes das plantas) e essa conexão com a natureza estabiliza o poder criativo em resolver problemas!
Sou um amante bem curioso da computação e da tecnologia no geral, busco explorar a capacidade de processamento das máquinas
para extração de informações úteis a partir de grandes massas de dados.
Aplico conceitos estatísticos, econométricos e de programação bem como técnicas de Big data analytics,
Big data real-time analytics, Business analytics, People analytics, Marketing analytics, Finance analytics,
Data engineer, A.I. e principalmente muita criatividade para solucionar os problemas que envolvam Data Science e A.I.
Ah! E não basta apenas produzir boas análises ou construir bons modelos preditivos se não criarmos boas apresentações
(afinal, uma imagem vale mais do que mil palavras, não é mesmo?), é por isso que tenho um cuidado todo especial nas
etapas de visualização de dados e design de dashboards para garantir que cada estudo feito possa elucidar as
respostas que os dados podem nos fornecer para cada desafio de negócio.
Resolvedor de problemas de negócio
Inicialmente é necessário definir o objetivo a ser atingido, delimitando o escopo. Muitas falhas nos projetos de negócio se dão por falta de direcionamento ou consenso entre os envolvidos. Uma vez estabelecido o objetivo temos que elaborar um Sumário executivo, que irá nortear todas as ações necessárias para que o problema seja resolvido....
- Website: www.wdatascience.com.br
- Cidade: Cotia - SP, BRA
- Expertise: Sênior
- Degree: Lifelong learning
Agora, sim! Posso trabalhar focado: os objetivos foram estabelecidos, posso mapear melhor o que está
no entorno do problema; esta é a fase de entrevistas com os envolvidos, fundamental para conhecer melhor
sobre as "dores" e possíveis soluções (ops .. lembre-se que já definimos o escopo, ok?).... Bem, deixe
comigo que eu vou encontrar uma forma de resolver sem afobação, tudo tem seu tempo, e não respeitá-lo
é infringir uma Lei Universal que trará consequências desastrosas... tic-tac-tic-tac ... Pronto aqui está!
Importante: me disponho a tratar somente de projetos éticos (não atuo em projetos abusivos e discordantes da LGPD).
Fatos
O conhecimento que se deve perseguir por toda a vida não está restrito apenas aos cursos acadêmicos e de atualização profissional. Encontra-se em diferentes formatos de assimilação de novas habilidades e novas competências. Sobretudo no aprendizado que cada particular projeto proporciona:
Clientes satisfeitos, os grandes resultados estão nos detalhes
Projetos implementados ou provas de conceito
Horas de suporte geralmente de maneira remota
Trabalhos colaborativos reunindo profissionais de outras áreas
Skills
Estou em constante desenvolvimento, abaixo relaciono algumas ferramentas que utilizo ...
Resumo
Tenho ajudado empresas a resolver problemas de negócio em diversas áreas do conhecimento. Estou muito longe de conhecer tudo, mas abaixo relaciono minha trilha de aprendizado nos últimos trinta anos...
Sumário
Marcelo Wecchi
Bacharel em Ciência de Dados pela Univesp e em Engenharia Mecânica pela FEI; pós graduado em Gestão de Projetos (Fundação Vanzolini), Especialista em Qualidade no Desenvolvimento de Software (SENAC) e Especialista em Agricultura Biodinâmica pelo ELO Instituto.
- Cotia, SP
- (11) 99780-5260
- wecchi@gmail.com
Formação Acadêmica
Bacharel em Ciência de Dados
2020 - 2023
UNIVESP - Universidade Virtual do Estado de São Paulo
Profissional que utiliza ferramentas matemáticas, estatísticas, computacionais e conhecimento de negócio para extrair compreensão e valor de grandes conjuntos de dados, e entrega-los aos tomadores de decisão. O cientista de dados apoia seus trabalhos em metodologia científica, aplicando métodos cujas tarefas devam ser replicáveis.
Projetos Integradores e TCC:
- Captação ponderada - VGP/SP
- Inspeção de pneus - CAMPINAS/SP
- Controle e análise de vendas - GUARULHOS/SP (MercadoCell, Dashboard )
- Estimação de refeições servidas no IFSP - ITAQUAQUECETUBA/SP (Dashboard)
- Uso de algoritmos de regras de associação em análise de prontuários médicos: uma revisão bibliográfica
Formação Cientisa de Dados
2020 - 2021
Data Science Academy
Engloba conhecimentos acerca de Big Data Analytics com R e Microsoft Azure Machine Learning; Big Data Real-Time Analytics com Python e Spark; Engenharia de Dados com Hadoop e Spark; Machine Learning; Business Analytics; Visualização de Dados e Design de Dashboards.
Especialização em Agricultura Biodinâmica
2006 - 2008
ELO Instituto
Aplicação da biodinâmica como modelo agrícola de produção sustentável, uma nova forma de perceber a vida deste planeta para lidar da forma adequada aos processos vitais e aos seres vivos de maneira geral. Terra, Planta, Animal e Ser Humano constituem o foco temático de todas as disciplinas do curso.
Qualidade no Desenvolvimento de Software
2000 - 2002
SENAC
Trata da engenharia de software que é uma atividade profissional que contribui para a competitividade das organizações e engloba processos, métodos e ferramentas de gerenciamento e desenvolvimento de software, com a aplicação de tecnologias e práticas de gerência de projetos, visando organização, produtividade e qualidade durante o ciclo de desenvolvimento (elicitação de requisitos, análise de sistemas, análise de banco de dados, desenvolvimento, testes, segurança da informação e transformação digital)
Especialização em Gestão de Projetos
2000 - Não concluído
Fundação Vanzolini
Aplicar técnicas na gestão de projetos, suas implicações e necessidades sob os pontos de vista: organizacional, recursos humanos, instrumentação, qualidade e produtividade, alinhado aos guias do Project Management Body of Knowledge (PMBok), criado e mantido pelo Project Management Institute (PMI), incluindo abordagens de Gestão Ágil e Lean de Gestão de Projetos.
Engenheiro Mecânico
1989 - 1993
FEI - Faculdade de Engenharia Industrial
Engenharia mecânica é uma área do conhecimento humano dinâmica e multidisciplinar, trabalha na identificação das demandas futuras e nos grandes desafios da humanidade, trazendo respostas e soluções criativas de concepção, projeto, fabricação, operação e manutenção de sistemas mecânicos em geral, bem como gestão e controle de todas as etapas do projeto.
TCC Redutor industrial.
Experiência Profissional
Cientista de Dados
2019 - Atual
WDataScience, on-line services
- Redução de desperdícios de refeição: aplicação de redes neurais para estimar quantidade de refeições para restaurante e auxiliar na previsibilidade do preparado, minimizando perdas (RNN LSTM)
- Otimização de espaço: pesquisa operacional para disposição de produtos dentro de uma caixa de forma a ocuparem o menor espaço possível (genetic algorithm)
- Estudo de caso: impacto gerado na formação do mapa, analisado pelo Heat Map, ao reduzimos o raio da vizinhança de cooperação em uma rede SOM (Self-Organizing Maps)
- Estudo de caso: Redes neurais recorrentes com unidades não lineares possuem análise difícil. Hopfield mostrou que, ao utilizar conexões simétricas, um valor de energia global pode ser associado a cada estado da rede.
- Previsão de valor em série temporal: com base em "n" séries temporais concomitantes no tempo, queremos prever comportamentos futuros, comparando-se dois modelos de redes neurais(MLP e LSTM | Pytorch)
- Estudo de caso: significado de equilíbrio térmico, isto é, existe uma fixação de uma distribuição de probabilidades associada ao modelo que indica que o sistema atingiu uma distribuição estacionária (máquina de Boltzmann).
- Estudo de caso: utilizando técnicas de visão computacional (redes convolucionais) deseja-se identificar um número manuscrito, comparando-se diversos tipos de neurônios e técnica de "transfer learning" (tensorflow e keras)
- Estudo de caso: autoencoders para representação de dígitos manuscritos, pesquisa no espaço latente (tensorflow e keras)
- Dashboard de vendas: desenvolvimento de visualizações para loja de conveniência (PowerBI)
- Escolha de modelos para classificação de vinhos: quais métricas de desempenho devemos usar para escolha do algoritmo de classificação de vinhos? (SVC; KNeighborsClassifier; RandomForestClassifier | Python)
- Elaboração de algoritmo GA: problema da mochila (genetic algorithm | Python)
- Elaboração de algoritmo GA: problema do caixeiro viajante (genetic algorithm | Python)
- Agrupamento de potenciais clientes: como segmentar clientes das mídias sociais pela idade e ganhos anuais? (fuzzy-c-means | Python)
- Classificação de arroz: a partir de características do grão de arroz determina-se sua variedade (SVM | Python)
- Estudo de caso: utilizar regras de classifiação para decidir se devemos ou não jogar tênis em um determinadi dia (OneRule | Python)
- Estudo de caso: podemos determinar se é seguro comer um animal com base em suas características físicas? (Probabilísticos Baysianos | Python)
- Detecção de anomalias na bolsa de valores: métodos baseados em proximidade (Tipo 1 ou Tipo 2) (LocalOutlierFactor | Python)
- Taxa de detecção de anomalias (TVP): estatísticos para detecção de anomalia (plotly.express | Python)
- Taxa de detecção de anomalias (TVP): métodos algorítmicos para detecção de anomalia (LocalOutlierFactor | Python)
- Regras de associação para itens de mercado: quais produtos são indicados para vendas casadas? (FP-Growth; FP-Tree; Apriori | Python)
- Hábito dos consumidores: agrupamento hierárquico usando o algoritmo complete-linkage (scipy.cluster | Python)
- Análise de agrupamento para vinhos: aplicação de técnicas utilizando KMeans e Single-linkage (KMeans; scipy.cluster | Python)
- Balanceamento de classe: quando utilizar Over-sampling e Under-sampling? (imblearn | Python)
- Aceitabilidade de veículos: classificação de veículos de acordo com suas características (DecisionTreeClassifier | Python)
- Classificação de vinhos tintos: quais características organolépticas influenciam na qualidade do vinho? (DecisionTreeClassifier | Python)
- Classificação de comédias: idade, experiência e nacionalidade influenciam na escolha da audiência? (DecisionTreeClassifier | Python)
- Análise descritiva pesquisa origem/destino RMSP 2017: viagens por meio de transporte, duração das viagens, distribuição da idade dos viajantes, posição relativa por idade - a pé versus carro (Pandas; Numpy; Matplotlib | Python)
- Análise descritiva censo escolar Brasil- 2021: distribuição dos estudantes por região, quantidade de alunos por estado; utilização de laptops por estado (Pandas; Numpy; Matplotlib | Python)
- Pré processamento dos dados: preparação de dados para análise COVID-19 (Pandas; Numpy | Python)
- Estimando valores para planos de saúde: quanto se deve pagar por um plano de saúde de acordo com determinadas características? (projeto desenvolvido com mentorados DSA)
- Estudo de caso: consumo de alcool pode provocar doenças no fígado? (caret; neuralnet | R)
- Text analytics em Recursos Humanos: como os funcionários avaliam a Amazon e o Google? (tm; RWeka; qdap | R)
- Prevendo gastos com cartão de crédito: quanto um cliente poderá gastar em um determinado mês? (SVM com Kernel RBF e Grid Search | R)
- Segmentação de clientes: podemos criar campanhas de marketing com base no histórico de vendas? (NbClust; clustertend; kmeans | R)
- Classificador de cogumelos: com base nas caracteríscas físicas de um cogumelo, podemos dizer se é venenoso? (xgboost | R)
- Classificador de SPAM em conteúdo de texto: como filtrar mensagens de SMS? On the Validity of a New SMS Spam Collection (Naive Bayes | R)
- Previsão de índice S&P: estudo de caso utilizando classificador KNN (caret; e1071 | R)
- Features engineering com variáveis categóricas: estudo de caso "correntista de banco" (R)
- Classificação de imagens: estudo de caso "cifar-10" (Keras e TensorFlow | Python e R)
- Limite de crédito rural: estimando limite de crédito para produtores de leite (glm | R)
- Instagram analytics: recomentação de postagens por fluxo de interações (instaR | R)
- Facebook analytics: localização de influenciadores e atividades por comunidade (Rfacebook | R)
- Análise de termos recorrentes: aplicação de método amostragem de Gibs por LDA - Latent Dirichlet Allocation (tm; topicmodels | R)
- Classificação de documentos PDF: conversão massiva de arquivos pdf em textos planos para criação de Corpus, apresentação de núvem de palavras por similaridades (tm; qdap; Rgraphviz | R)
- Deteção de fraudes: análise de modelos preditivos para previsão de fraudes (nnet | R)
- FDR - Fraud Detection Rate: aplicando modelos não lineares para avaliação FDR@3%. (Random Forest | R)
- Otimização de portifólio: percepção de investidores versus classes de ativos. (quadprod; shiny | R)
- Média móvel para ativos: como está o retorno financeiro de uma ação? (forecast | R)
- Análise de flutuação de ações: quando houve um impacto na variação de ativos? (zoo | R)
- People analytics: quais fatores mais contribuem para causar atritos no trabalho? (Random Forest | R)
- Sobrevida de pacientes após transplante: quanto tempo um paciente poderá sobreviver após receber um transplante de fígado? (nnet; neuralnet | R)
- Análise de engajamento no Instagram: quem são os seguidores mais ativos por postagens num dado período? (instaR | R)
- Análise de engajamento no Twitter: como os seguidores estão de uma empresa estão interagindo na rede? Em qual dia da semana? O que falam? (Testes estatísticos | R)
- Segmentação de clientes: como agrupar os clientes para promover uma campanha de Marketing efetiva para clientes de Food Delivery? (k-means | Python)
- Teste A/B em Marketing: páginas que contenham avaliações de usuário aumentam as vendas on-line do produto?
- Mix de produtos: otimização de preços para composição de mix de produtos (PuLP modeler functions).
- Performance de vendas: análise de indicadores de performance em redes de varejo.
- AI Bot trader: robô investidor para compra e venda de criptomoedas.
- Atraso em voos: modelo preditivo para previsão de atraso em voos comerciais.
- Tendência de ações: modelo preditivo em séries temporais para mercado financeiro.
- Vacância para aluguéis de imóveis: modelo preditivo para previsão de vacância em imóveis residenciais.
- Previsão de fraudes financeiras: modelo preditivo para previsão de fraudes em negociações financeiras.
- Ocorrência do Zikavírus: mapeamento de incidência de transmissão do Zikavírus.
- Análise de risco de crédito: modelo preditivo para recomendação na risco de crédito para setor financeiro.
- Previsão de ocorrência de câncer: modelo preditivo baseado em resultados de exames laboratoriais.
- Análise de sentimento Twitter: modelo preditivo para medição de sentimento em rede social com base nas postagens.
- Webscraping: para obtenção de dados sobre diversidade da vida na Terra WWF.
- Webscraping: para leitura de dados para análise de sentimento político defindo por tópicos.
- Webscraping: para obtenção de dados de abalos sísmicos (terremotos).
- Webscraping: para análise de tendências de termos específicos no Google Trends.
- Webscraping: para obtenção de preços e características de Laptops.
- Webscraping: para dados do COVID19.
- Webscraping: para montagem de cardápio nutricionais.
- Webscraping: para resultados NBA.
- Webscraping: para desempenho de maratonistas por meio de leitura RFID.
- Webscraping: para obtenção de oportunidades de trabalho em portal de vagas.
- IoT controle de estoque:modelo preditivo de alerta para recarga de máquina de venda automática (TNT).
- Grupos de estudantes: classificação de deficiência no aprendizado EAD (LIT).
- Chatbot: para auxilio a usuário (Tecban).
- Recrutador inteligente :recomendação de consultor técnico para serviço de consultoria (Algar).
- Materias pedagógicos: recomendação de artigos ou vídeos baseados no interesse do usuário (Fiap).
- Assistente virtual: voltada para a tutoria remota (Uninassau).
- Agronegócio: classificação de imagens em pragas da soja (Cocamar).
- Risco de crédito: modelo preditivo para avaliação baseado em pontuação para concessão ou não concessão de crédito financeiro a um cliente do German Credit Card UCI (Azure Machine Learning).
- Simulador de tarifas para energia elétrica: possibilita o cálculo da "Parcela A" para o Agente “D48 – ELETROPAULO” a fim de simular cenários possívies de acordo com os componentes de encardos setoriais, energia, trasnporte e componentes financeiros (C# e R).
- Mapeamento do processo de cobrança para Previdência Privada: permite aos gestores visibilidade do processo de negócios, gargalos de recursos humanos e tecnológicos com o propósito de investir de forma mais acertiva alinhada aos objetivos da organização.
- ERP para o seguimento de Tecnologia da Informação: implentação de controle de inventário tecnológico (hardware e software), tempo de atendimento ao cliente (SLA) e direcionamento de especialistas conforme o propósito do projeto, otimizando, desta forma, morosidade entre o entendimento do problema a ser resolvido e sua resolução.
Analista de Processos de Negócios
2011 - 2018
- Auditoria eletrônica para controles internos: possibilita visibilidade dos processos de auditoria interna da Secretaria da Fazenda do Estado de São Paulo desde o seu planejamento e execução até o monitoramento, encerramento e arquivamento. Com isso a carga de trabalho pode ser distribuída conforme os recursos disponíveis, considerando prazos legais e intenções políticas sobre o tema auditado.
- Observatório das despesas públicas: pertencente ao plano diretor de transparência da União, visa realizar análises cruzadas de informações a fim de obter e sinalizar anomalias na utilização dos recursos financeiros públicos.
- Gerenciamento de alteração de férias e licença prêmio para funcionário público: com o processo mapeado, desenhado e automatizado, as alterações de férias previstas deixaram de impactar significativamente nas operações dos departamento devido a erros humanos no escalonamento de funções.
- Incorporação de gratificação (Artigo 133): com o processo mapeado, desenhado e automatizado a incorporação de gratificação nos vencimentos passou a ocorrer de maneira célere e eficiente, evitando erros na composição dos cálculos versus tempo na função.
- Publicação DOE: conhecer o processo de publicação do Diário Oficial do Estado de São Paulo, permitiu aos usuários deste recurso, elaborar lauda de maneira mais eficiente, efetivo acompanhamento até a publicação e validação do conteúdo publicado nos termos da Lei.
- Cadastro de novo usuário com certificado digital: englobando todas as atividades do processo de cadastro e liberação de acesso aos recursos tecnológicos de usuários (temporários ou definitivos), integrando sistemas legados através de API e controlando desativação dos referidos acessos mediante mudança de função, férias ou desligamento.
- LEI 8.666 - Licitações e Contratos: poucas pessoas sabem que qualquer órgão público deve seguir a Lei 8.666 que dita as regras para licitação e contratação de quaisquer produtos/serviços. Neste projeto o processo ficou explícito a todos envolvidos, reduzindo problemas de má interpretação ou ruídos nas comunicações não oficiais.
- Comparação de preços para serviços terceirizados: qual critério deve ser adotado ao "julgar" que um serviço está caro ou barato? Para responder essa e outras diversas perguntas, esse processo de negócio foi cuidadosamente documentado. Permitindo mais transparência nos processos licitórios e nas tomadas de decisão pelos gestores de áreas executivas.
- Regime Especial ICMS: muitas dúvidas existem acerca dos valores, alíquotas, datas de geração e vencimento, composição. Neste processo automatizado os qualquer tratamento diferenciado, adotado em casos peculiares, em relação às regras gerais de exigências do ICMS e de cumprimento das obrigações acessórias, mediante manifestação de órgão técnico fazendário, objetivando facilitar o cumprimento das obrigações tributárias pelo contribuinte passaram a ser respondidos de maneira mais rápida pois a questão é direcionada a um especialista tributário no tema proposto.
- Controladoria para empresas do terceiro setor: com a crescente abertura de ONGs e OSCIPs é imperativo que o poder público possa avaliar os cumprimentos das avenças aos equipamentos objeto. O desenho deste processo possibilitou melhor entendimento e implementação de melhorias (To-Be) consideráveis para responder perguntas como: os recursos estão sendo usados satisfatoriamente? A entidade está operando conforme contrato? O administrador e/ou o representante da entidade possuem outros vínculos não permitidos em Lei, à ONG/OSCIP?
- Informação ao Judiciário: quando o judiciário, na representação do TCU, por exemplo, requer informações privadas, funcionais, operacionais de qualquer funcionário público, a resposta ao inquisitor precisa ser imediatamente tratada. Este processo, depois de automatizado, permitiu ao Diretor da Área "respirar melhor" e "evitou infartes".
Analista de Sistemas
2007 - 2011
- Análise de valor com metodologia ABC para processos de terceirização de portaria e segurança - Porto Seguro
- ERP para aluguel de veículos - GM Control Fleet
- Testes de memória de reconhecimento visual - Instituto de Psicologia da Universidade de São Paulo (IPUSP- PSE)
- Metodologias e-commerce para distribuidor de rações para animais - Alisul Alimentos S.A
Analista e administrador de dados
2004 - 2007
- Criação de estrutura tecnológica para pesquisa de mercado baseada na coleta de dados em plataforma PalmOS
- Importação e normalização de dados (ETL) para criação de Wharehouse
- Modelagem multidimensional (DOLAP, MOLAP, ROLAP, HOLAP) utilizando ferramenta OLAP MS Analysis Services e linguagem MDX
- Treinamento de equipe em tecnologia Microsoft Data Transformation Services
Desenvolvedor de sistemas
1997 - 2004
- Análise do perfil comportamental do profissional - Ancona Consultoria
- Sumário de dados do Estado de São Paulo - EMPLASA
- Sistema ERP de indústria de remanufatura - ACR Informática
- Gestão de acervos técnicos (livros, periódicos, projetos...) - Casa das Áfricas
- Auditoria de contas hospitalares para planos de saúde - Prisli Consultoria
- Controle de perícias médicas
- Programa de Prevenção de Riscos Ambientais (PPRA)
- Programa de Controle Médico de Saúde Ocupacional (PCMSO)
- ERP para indústria química - Rudnik Química
- Sistema para controle de manufatura - Delphi Technologies
- Controle de qualidade para produtos na indústria automotiva
- Controle e distribuição de documentos técnicos
- Controle e rastreabilidade de componentes de bomba injetora
- Gestão de mapa de produção com KPIs
- Controle de frete e conhecimento de fretes
- Controle do fluxo de informação departamental (solicitações e ações)
- Gestão de solicitação de ação corretiva
- Gestão e controle de treinamento e qualificação profissional
- Conversão de software de plataforma DOS para Windows - Indusoft Informática Ltda.
- Treinamento de pessoal em Office 95 e desenvolvimento de templates para o Excel, Word e Power Point
Engenheiro Mecânico
1993 - 1997
- Coordenação do programa de eliminação de desperdícios
- Planejamento e melhoria de processos de fabricação e inspeção (plano de operação, mapa de fabricação, planos de inspeção e controle de processo)
- Custos da qualidade
- Implementação e acompanhamento do Sistema da Qualidade até a recomendação pelo órgão certificador - BVQI
- Treinamento e ministração de cursos para funcionários sobre as normsa ISO 9000
- Desenvolvimento/qualificação de fornecedores nacionais (programa de parceria e qualidade assegurada de fornecedores)
- Organização e revisão de processos produtivos com implementação de CEP, Kambam. JIT e Kaisen
Estágios
1988 - 1993
- Projetos de dispositivos para metrologia - Delphi Diesel Systems do Brasil
- Programa para estimativa de vida de ferramental, calibradores e meios de medição - Delphi Diesel Systems do Brasil
- Professor de Matemática e Física de 1° e 2° grau - Colégio Mater Amabilis
- Controle de produção, implantação do almoxarifado, desenvolvimento de dispositivos, acompanhamento do Controle de Qualidade, processo de fabricação, manutenção de dispositivos e máquinas - Graltec Indústria e Comércio Ltda
- Vendas e representação comercial, programação de entregas, pesquisa de mercado, interface com cliente final, formulação de folhetos e catálogos, editoração gráfica de modo geral. - Criações Wecchi
Portfólio de projetos
Selecionei alguns dos projetos em que trabalhei. Você pode clicar sobre a área de interesse para aplicar um filtro e auxiliar na visualização. Mais informações, visite meu Blog!
- Todos
- Algoritmo
- App
- Banco de Dados
- Finanças
- Linguagem Natural
- Machine Learning
- Marketing
- Gestão de Pessoas (RH)
- Qualidade
- Saúde
- Scraping
- Redes Sociais
- Web
Serviços
As tecnologias, quando bem empregadas, ajudam significativamente as organizações a aperfeiçoarem seus processos de negócios, integrando-os em diversas plataformas e também com sistemas legados, viabilizando a automação de atividades com garantias de performance, eficiência, eficácia, segurança e ainda, extraindo valiosas informações para os gestores, que poderão tratá-las de forma inteligente e analítica. Outro aliado deste intento é a Governaça de Dados e LGPD, que permitem melhorar a qualidade dos dados e a estrutura de informações, preservando privacidade e contribuindo para um meio digital legalmente amparado.
Problema de negócios
Se você não sabe para onde quer ir, qualquer caminho serve! A correta abordagem para solucionar um problema requer que sua definição, interpretação e entendimentos estejam adequados. Isto, geralmente não é simples, porém todo esforço dispendido neste estágio irá beneficiar integralmente um projeto.
Extração de dados
Nos dias atuais, sem dados para nos orientar seremos somente uma pessoa com uma opinião! A definição (extração e coleta, tratamento, pré-processamento, normalização e qualidade) dos dados será a matéria prima para todo trabalho de Business Analytics, por tanto, requer especial atenção e dedicação.
Storytelling
Contar histórias com dados é um exercício recorrente que envolve muita análise. Os resultados das análises de Ciência de Dados podem ser expressos e contados das mais diversas formas, gráficos de diversos tipos e granularidade da informação por diferentes ângulos, realização de experimentos, estudo de possíveis implicações e avaliação de teorias alternativas.
Comunicação
Um processo de diálogo da empresa, quer seja com o público externo (clientes, fornecedores e sociedade) ou público interno (funcionários, líderes e investidores) é requerido. Para apresentar os resultados do projeto, nada melhor que fazê-lo na web, tornar visível (sempre que possível) é uma boa estratégia de transparência dentro da empresa, novos insights surgem, todos ganham!
Conhecer o cenário
Já se foi a época em que as informações ficavam confinadas na cabeça de uma pessoa. Com o ritmo acelerado das mudanças, documentar e aplicar metodologias ágeis na elicitação dos requisitos é um ponto forte para melhorar acurácia entre as áreas de tecnologia e áreas fins, auxilia nas correções das rotas e diminuição dos ruídos (interpretações inadequadas ao contexto).
Processos de negócios
Analisar, modelar e implementar os processos de negócio de uma forma simples permite que os mesmos tenham seus tempos de execução e custos totais reduzidos, enquanto fornece os fundamentos para uma rápida adaptação às mudanças nas formas de fazer negócio
Converse comigo
Estou muito interessado no que você tem a dizer. Por isso, criei este espaço especialmente para você fazer seus comentários, dar sugestões e esclarecer dúvidas. Escreva-me! É fácil, rápido e terei o maior prazer em responder.
Localização:
06727600, Cotia - SP
Email:
wecchi@gmail.com
Celular:
+55 (11) 99780-5260