Análise de dados
Análise de dados que transforma dados operacionais em ação
Defina as métricas que importam, construa os pipelines que as calculam com confiabilidade e coloque os insights diante de quem toma as decisões. Os especialistas em análise da SoftSapien criam programas de análise que as equipes usam todos os dias.
Última atualização:
Clientes selecionados
Visão geral
Métricas com as quais todos concordam
Quando cada departamento calcula receita, churn ou utilização de um jeito, as reuniões viram debates sobre quais números estão corretos. Os analistas passam a maior parte do tempo preparando dados e pouco tempo analisando.
Nossa prática de análise de dados começa com uma estrutura de KPIs vinculada aos objetivos de negócio e depois constrói os pipelines e a camada semântica que calculam cada métrica da mesma forma em todos os lugares. Ferramentas self-service permitem que os usuários de negócio explorem os dados por conta própria, enquanto definições governadas mantêm todos alinhados.
A análise de produto, marketing, vendas e operações é entregue com responsabilidades e documentação claras, para que o programa continue saudável conforme sua organização muda.
Desafios que resolvemos
Problemas de análise que resolvemos
Números concorrentes
Cada departamento calcula a receita de um jeito diferente.
Uma estrutura de KPIs e uma camada semântica definem cada métrica uma única vez e a calculam da mesma forma em todos os lugares.
Gargalo nos analistas
Os analistas passam o dia preparando dados.
A engenharia de análise automatiza a preparação de dados, para que os analistas dediquem seu tempo à análise.
Espera por relatórios
As equipes de negócio esperam dias por respostas simples.
Ferramentas self-service governadas permitem que os usuários de negócio explorem dados confiáveis por conta própria.
Programas que perdem força
Nossas iniciativas de análise perdem força depois do lançamento.
Responsabilidades claras, documentação e acompanhamento da adoção mantêm o programa de análise saudável conforme a organização muda.
O que está incluído
Capacidades de análise de dados
Estratégia, engenharia e capacitação para programas de análise.
Estratégia de análise e design de KPIs
Hierarquias de métricas vinculadas aos objetivos de negócio e aos responsáveis.
Engenharia de análise
Transformações de dados modeladas e testadas que alimentam cada relatório de forma consistente.
Camada semântica
Definições centrais de métricas compartilhadas entre ferramentas de BI e aplicações.
Análise self-service
Conjuntos de dados selecionados e treinamento que permitem aos usuários de negócio responder às próprias perguntas.
Análise de produto e marketing
Análise de funil, coortes, atribuição e desempenho de campanhas.
Análise operacional
Métricas de produtividade, utilização e nível de serviço para equipes de operações.
Resultados de negócio
O que uma análise sólida entrega
O sucesso da análise é medido pela adoção, pela precisão e pela velocidade das decisões.
Um único conjunto de números
Definições compartilhadas acabam com relatórios conflitantes entre departamentos.
Decisões mais rápidas
Dados atuais estão disponíveis no momento das decisões.
Mais tempo dos analistas para análise
A preparação automatizada libera os analistas para gerar insights.
Responsabilidade clara
Cada métrica tem um responsável e uma meta.
Sinais de alerta precoce
Alertas de tendência sinalizam questões antes que virem problemas.
Setores
Análise de dados em todos os setores
Como a disciplina se adapta às regulamentações, aos dados e aos clientes de cada setor.
Finanças e comércio
Análise de vendas, margem, cesta e aquisição de clientes.
- Fintech
- Bancos
- Seguros
- E-commerce
- Bens de consumo
- Varejo de moda
Saúde e ciências da vida
Análise do fluxo de pacientes, indicadores de qualidade e ciclo de receita.
- Saúde e hospitais
- Saúde e bem-estar
- Odontologia
Indústria e cadeia de suprimentos
Análise de OEE, entregas no prazo e giro de estoque.
- Automotivo
- Manufatura (Indústria 4.0)
- Logística
- Transporte
- Construção
- Arquitetura
- Petróleo e gás
- Tecnologias limpas
- Energia e serviços públicos
- Agricultura
Empresas e tecnologia
Análise de uso do produto, ativação e retenção para SaaS.
- TI
- Serviços B2B
- Telecomunicações
Abordagem de entrega
Como entregamos programas de análise
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Alinhar os objetivos
Os objetivos de negócio são traduzidos em uma estrutura de KPIs.
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Auditar os dados
Fontes, qualidade e relatórios existentes são analisados.
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Construir e modelar
Os pipelines e a camada semântica são construídos e testados.
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Entregar insights
Relatórios e conjuntos de dados self-service são liberados aos usuários.
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Capacitar e governar
Treinamento, documentação e responsabilidades mantêm o programa saudável.
Tecnologia
Plataformas e ferramentas com as quais trabalhamos
Selecionadas em cada projeto de acordo com seu ambiente atual, suas licenças e as habilidades da sua equipe.
Transformação
- dbt
- SQL
- Python
- Dataform
Data warehouses
- Snowflake
- BigQuery
- Amazon Redshift
- Databricks SQL
Ingestão
- Fivetran
- Airbyte
- Stitch
- Azure Data Factory
Análise de produto
- Google Analytics 4
- Mixpanel
- Amplitude
- Segment
BI e camada semântica
- Power BI
- Looker
- Tableau
- Cube
Modelos de contratação
Formas de trabalhar com a SoftSapien
Comece pequeno e expanda, ou contrate um programa completo. Todos os modelos incluem os mesmos padrões de propriedade, segurança e relatórios.
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A partir de cerca de 4 semanas
Piloto
Comprove o valor em um único fluxo de trabalho, campanha ou prova de conceito antes de um investimento maior.
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Preço fixo
Entrega de escopo fechado
Um entregável claramente delimitado, com critérios de aceite acordados.
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Mensal, definido após a descoberta
Retainer de programa
Entrega contínua com prioridades revisadas a cada ciclo.
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Tempos de resposta definidos
Suporte gerenciado
Contratos de suporte que mantêm o desempenho de plataformas e campanhas após o lançamento.
Por que a SoftSapien
Por que as empresas escolhem a SoftSapien
O que toda organização pode esperar de um projeto de análise de dados com a SoftSapien.
Propriedade na entrega
Código-fonte, configurações, documentação e ativos de estratégia são transferidos para a sua organização ao término do projeto.
Segurança e conformidade por padrão
O trabalho acontece dentro dos seus limites de identidade, acesso e residência de dados desde o primeiro dia, com seus requisitos de conformidade incorporados à entrega.
Resposta em até 2 horas úteis
Cada consulta chega a um especialista e recebe resposta em até duas horas úteis.
Especialistas do início à entrega
Os engenheiros e estrategistas que definem o escopo do seu projeto continuam nele durante a entrega e o repasse.
Todas as disciplinas, coordenadas
A experiência em engenharia, IA, nuvem, negócios e marketing se combina sempre que um projeto envolve mais de uma disciplina.
Entrega em diferentes fusos horários
Equipes na América do Norte, Europa, Oriente Médio e Ásia-Pacífico alinham a entrega ao seu horário de trabalho.
Perguntas frequentes
Perguntas frequentes sobre análise de dados
Nenhuma pergunta encontrada.
Vocês também constroem os dashboards ou só o pipeline por trás?
Normalmente os dois. O pipeline e a camada de relatórios são planejados juntos para que as métricas cheguem a quem precisa delas.
O que acontece se uma fonte de dados de origem mudar de formato?
O monitoramento do pipeline detecta a mudança e alerta a equipe antes que uma métrica fique desatualizada.
O que a consultoria de análise de dados envolve na prática?
A definição de métricas com as equipes que vão usá-las, a arquitetura do pipeline de análise da fonte ao dashboard e o monitoramento contínuo do pipeline.
Quanto custa um projeto de análise de dados?
O custo depende do número de fontes de dados e da complexidade do pipeline. Estimamos o custo depois de analisar sua infraestrutura de dados atual.
Quanto tempo leva para construir um pipeline de análise?
Um pipeline de uma única fonte pode ficar pronto em poucas semanas. Plataformas de análise com várias fontes são construídas em fases, validadas com métricas reais em cada etapa.
De quem é o código do pipeline e as definições de métricas na entrega?
A vocês. O código do pipeline, as definições de métricas e a documentação são transferidos para a sua organização na entrega.
Como vocês decidem quais métricas importam?
Junto com as equipes que vão usá-las, vinculadas às decisões que elas tomam.
Quais setores mais precisam de pipelines de análise?
Organizações de varejo, logística, SaaS e serviços financeiros que acompanham métricas operacionais de várias fontes de dados.
Vocês conseguem conectar a análise à nossa ferramenta de BI atual?
Sim. A saída do pipeline é planejada para alimentar sua ferramenta de BI atual, quando já houver uma.
Com que rapidez vocês podem iniciar um projeto de análise de dados?
Toda consulta recebe resposta em até 2 horas úteis.
Faça seus dados responderem
Conte quais métricas sua liderança acompanha e onde os relatórios falham. Vamos recomendar uma estrutura de KPIs e um roadmap de análise.