You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.
Estratégia de Transformação da dados
A sua organização tem uma grande quantidade de dados que pode ser usada para criar valor comercial real, mas não é assim tão simples permitir que a sua equipa use insights para decisões orientadas por dados. Uma estratégia de transformação de dados descreve quais as ferramentas e tecnologias a implementar, assim como que processos mudarão e como tornar esses novos processos sustentáveis e bem-sucedidos. Em vez de tomar decisões reativas em resposta às mudanças do setor, a sua estratégia permitirá usar os dados para tomar decisões mais inteligentes e ficar à frente dos concorrentes.
Tudo pronto para construir a sua história de sucesso?
Contacte com a nossa equipa de especialistas.
Reconheço ter lido a política de privacidade.
A Keyrus coleta e processa os dados que você preenche neste formulário a fim de responder a sua solicitação e para fins de prospecção comercial. Os campos marcados com um asterisco devem ser preenchidos para que seu pedido seja processado. Para saber mais sobre como administramos seus dados pessoais e para exercer seus direitos, consulte a Política de Privacidade.
Ao clicar em Enviar, eu reconheço que li e aceitei o aviso legal e os termos gerais de uso do site.
Publicação no blog
'Don't Worry, Be Data', o novo slogan dos bancos
Os bancos estão a sentir de perto a respiração dos concorrentes de fora do panorama bancário na maratona para tornarem-se "os melhores" amigos dos utilizadores nas suas transacções e gerenciamentos bancários diários.
Publicação no blog
Level Up para as análises avançadas! Game Over para análises básicas
Imagina que estás num jogo de vídeo. O típico onde se tem de fugir do mau da fita até chegar a um castelo onde se estará a salvo. Estás a dar o teu melhor, vê o castelo à distância, mas... oh oh mesmo antes de lá chegar cais num penhasco. Por isso tens a opção de ficar no limite e deixar que o mau da fita o apanhe ou saltar de um penhasco... do qual não sabe se vai conseguir sair com vida. O que farias?
Publicação no blog
O guia definitivo: como migrar dos sistemas legacy para uma plataforma cloud
Neste guia vamos descifrar o antes e o depois da troca e análise de dados à medida que estes evoluem dos sistemas tradicionais herdados para novas plataformas de dados em cloud. Vamos descobrir o desafio fundamental que os analistas enfrentam, revelar a solução que põe fim a todos os problemas, e finalmente olhar para 4 best practices para pôr a mudança em marcha agora. Soa bem, não achas? Rápido e conciso. Agora vamos ao que interessa.
Publicação no blog
Fly me to the... Cloud! A Analítica Cloud em 6 passos
Um dos fundamentos de qualquer organização orientada para os dados é estabelecer uma série de processos analíticos capazes de simplificar o acesso a todos os tipos de dados. Do mesmo modo, quando se começa a utilizar tecnologias de nuvem, os processos analíticos tornam-se mais abrangentes, permitindo-lhe deixar para trás tarefas enfadonhas de gestão de informação e começar a fornecer grandes experiências de dados.
Publicação no blog
Fusão lendária: Data Science + Marketing para conseguir uma hiper-personalização
Criar uma boa cultura de dados para começar a colher os benefícios da personalização à escala. A Data Science permite aos marqueteiros consolidar e extrair insights de todos os seus dados (independentemente do formato), reconhecer padrões nesses dados, e prever comportamentos futuros para criar campanhas de personalização à escala quase em tempo real.
Publicação no blog
Contar com uma plataforma de dados moderna não será o sonho do setor de Marketing?
Já passou uma década desde que o termo "Big Data" se tornou omnipresente, e o investimento dos departamentos de marketing em tecnologia para aproveitar os benefícios destes "Grandes Dados" aumentou significativamente desde então.
Publicação no blog
Um dilema em mãos: porque é que os analistas de marketing não estão a analisar?
Se és um analista de marketing, conheces demasiado bem as expectativas em torno de uma tomada de decisão ágil e baseada em dados. A pressão para fornecer uma visão mais rápida da eficácia das campanhas recai directamente sobre os teus ombros, incluindo permitir uma tomada de decisão ágil para que as campanhas possam ser optimizadas. Mas porque é que os analistas de marketing não estão a analisar, não estão a trabalhar o suficiente, estão a fazer snowboard, a jogar ténis de paddle ou a trabalhar à distância com as suas séries favoritas em segundo plano?
Publicação no blog
O fim de uma lenda e a razão pela qual os teus Dados Externos podem fazer história
Diz a lenda que não há muito tempo havia uma empresa muito boa que todos invejavam porque tinha os melhores analistas do mercado, as melhores plataformas internas e uma riqueza de dados proprietários com os quais tomava todas as suas decisões. Viveram num mundo idílico, até que de repente os seus concorrentes começaram a ultrapassá-los de uma forma surpreendente.
Publicação no blog
As 7 Práticas de Análise de Dados que possas estar a utilizar e que o estejam a atrasar
A análise de dados está a tornar-se rapidamente a chave para uma estratégia empresarial de sucesso. Mas sem a abordagem, competências e tácticas correctas, as suas iniciativas de dados podem não ter sentido. A análise de dados tornou-se um dos mais importantes diferenciadores empresariais e tecnológicos para as empresas, permitindo-lhes obter conhecimentos detalhados sobre praticamente todos os aspectos das suas operações, ganhando assim uma vantagem sobre a concorrência.
Publicação no blog
A revolução actual da Gestão de Dados para capacitar o machine learning
Graças ao Machine Learning pronto para melhorar e, em alguns casos, até mesmo substituir a tomada de decisões humanas, os Responsáveis de Dados, Cientistas de Dados e CIOs estão a reconhecer que as formas tradicionais de organização de dados para consumo humano não serão suficientes na próxima era de tomada de decisões baseada na inteligência artificial (IA). Isto deixa um número crescente de empresas focadas no futuro com apenas um caminho em frente: para que as suas estratégias de machine learning tenham sucesso, terão de ser perturbadoras na cadeia de valor de gestão de dados de ponta a ponta.
