Data | ITX

Modelagem e Estruturação de Bancos de Dados Relacionais e Não Relacionais: Design de bancos
de dados adequados às necessidades do cliente, incluindo opções relacionais (SQL) e não relacionais
(NoSQL), como MySQL, PostgreSQL, MongoDB e Cassandra, otimizando o armazenamento, organização
e recuperação de dados.
Data Warehousing e Data Lakes: Implementação de data warehouses, como Amazon Redshift e
Google BigQuery, para centralizar dados de diferentes fontes e garantir alta escalabilidade e fácil acesso a grandes volumes de informações. Data Lakes permitem armazenar dados em sua forma bruta e não estruturada, facilitando a análise futura.
Estratégia de Governança e Qualidade de Dados: Serviços de governança de dados para assegurar a conformidade e integridade dos dados armazenados. Inclui processos de ETL (Extração, Transformação e Carga) que garantem que os dados estejam prontos para análises consistentes e confiáveis.

Desenvolvimento de Dashboards Dinâmicos: Criação de dashboards personalizáveis com ferramentas como Tableau, Microsoft Power BI e Looker, que permitem ao usuário acompanhar métricas importantes em tempo real, personalizar visões e obter insights acionáveis rapidamente.
Visualização Avançada de Dados em Tempo Real: Integração com fontes de dados em tempo real para atualizar automaticamente as informações nos dashboards, o que é essencial para operações críticas e monitoramento constante.
Relatórios Personalizados e Exportação de Dados: Soluções que permitem criar e exportar relatórios detalhados e gráficos customizáveis em diversos formatos, facilitando o compartilhamento de insights com equipes internas e stakeholders externos.

Desenvolvimento e Integração de Soluções de BI: Implementação de plataformas de BI para centralizar e organizar dados, integrando dados de várias fontes para relatórios unificados. Ferramentas como Microsoft Power BI e Tableau Server permitem conectar dados corporativos e gerar análises robustas para apoiar decisões estratégicas.
KPIs e Métricas Customizáveis: Criação de Key Performance Indicators (KPIs) e métricas específicas para cada setor, possibilitando um monitoramento contínuo do desempenho organizacional. Dashboards de BI podem ser configurados para fornecer insights personalizados e métricas em tempo real.
Automação de Relatórios e Insights: Desenvolvimento de relatórios automatizados que são atualizados com frequência pré-definida, gerando insights periódicos que permitem ajustes rápidos e decisões informadas. Ideal para áreas que precisam de relatórios recorrentes, como finanças e operações.

Modelos Preditivos para Insights Estratégicos: Uso de machine learning para prever tendências e identificar padrões com base em dados históricos. Ferramentas como IBM SPSS Modeler e Google AutoML permitem criar modelos personalizados para prever comportamentos de clientes, tendências de mercado e riscos operacionais.
Simulação de Cenários e Teste de Hipóteses: Ferramentas que possibilitam simular cenários específicos para avaliar o impacto de diferentes decisões. Isso permite ajustar estratégias com base em previsões informadas, principalmente em situações de alto risco ou que requerem ajuste constante.
Análise de Segmentação e Classificação de Dados: Ferramentas de modelagem que segmentam dados de clientes ou eventos, ajudando a categorizar informações e identificar padrões significativos que contribuem para a personalização de ofertas e a redução de riscos.

Infraestrutura em Nuvem para Escalabilidade: Implementação de soluções de cloud como AWS, Google Cloud Platform e Microsoft Azure para suportar operações em grande escala, permitindo que as empresas ajustem sua infraestrutura conforme a demanda por processamento e armazenamento aumenta.
Automação de Processos de Dados e Fluxos de ETL: Automação de pipelines de ETL para coleta e processamento contínuos de dados, integrando dados de fontes diversas em data lakes e data warehouses para fácil análise. Ferramentas como Informatica e Talend agilizam a preparação de dados para análise.
Gerenciamento de Permissões e Controle de Acessos: Implementação de sistemas de segurança de dados, incluindo criptografia e autenticação multifatorial, para assegurar que apenas usuários autorizados tenham acesso aos dados.

Data Governance e Compliance: Ferramentas que ajudam na governança e conformidade dos dados, como OneTrust e Collibra, assegurando que todos os dados coletados e armazenados estejam em conformidade com regulamentos, como LGPD e GDPR.
Visualização Interativa e Dashboards em Mobile: Criação de dashboards que podem ser acessados em dispositivos móveis, proporcionando uma visualização responsiva e permitindo que executivos e equipes monitorem indicadores críticos a qualquer hora.
Integração com Sistemas de Inteligência e Operações: Conectividade entre os dados e sistemas operacionais, usando APIs e conectores, para maximizar a eficiência e permitir uma resposta rápida baseada em dados.

Processamento de Big Data com Hadoop e Spark: Implementação de frameworks como Apache Hadoop e Apache Spark para realizar análises em larga escala, permitindo a ingestão e processamento de dados em tempo real. Ideal para cenários que demandam grande capacidade de armazenamento e análise de dados massivos.
Análise de Dados Estruturados e Não Estruturados: Ferramentas de big data para processar dados em diferentes formatos, incluindo texto, imagem e vídeo, permitindo uma visão abrangente e rica dos dados. Análise de dados não estruturados ajuda a descobrir insights ocultos e padrões complexos.
Plataformas de Machine Learning para Big Data: Ferramentas como AWS SageMaker e Google Cloud AI permitem rodar modelos de machine learning em grandes volumes de dados, possibilitando análises preditivas e análises avançadas de comportamento.