Ciência de dados
Serviços de ciência de dados que respondem às suas perguntas mais difíceis
Quais clientes vão cancelar? Quanto estoque cada local deve manter? Qual preço maximiza a margem? Os cientistas de dados da SoftSapien aplicam estatística e machine learning às perguntas que definem sua receita e seus custos.
Última atualização:
Clientes selecionados
Visão geral
Dos dados brutos a decisões em que a liderança confia
A maioria das organizações coleta muito mais dados do que analisa. Padrões valiosos sobre clientes, operações e mercados ficam escondidos porque as equipes não têm tempo nem as habilidades especializadas para encontrá-los.
Nossos cientistas de dados começam por uma pergunta de negócio específica e pela decisão que ela orienta. Exploramos os dados, testamos hipóteses e construímos modelos que podem ser explicados a quem vai usá-los. Os resultados são entregues como recomendações claras, ferramentas interativas ou modelos de produção integrados aos seus sistemas.
O desenho de experimentos e a análise causal ajudam a separar efeitos reais de coincidências, para que os investimentos se baseiem em evidências.
Desafios que resolvemos
Perguntas de negócio que a ciência de dados responde
Churn de clientes
Perdemos clientes sem aviso.
Modelos de churn identificam cedo as contas em risco e explicam os motivos, para que as equipes de retenção ajam enquanto ainda há tempo.
Equilíbrio de estoque
Alguns locais ficam abarrotados enquanto outros ficam sem estoque.
A previsão de demanda por produto e local define níveis de estoque que reduzem tanto as rupturas quanto o excesso.
Precificação
Definimos preços por intuição.
Modelos de precificação e otimização estimam a resposta da demanda e a margem, transformando decisões de preço em escolhas testadas e baseadas em evidências.
Causa ou coincidência
Não sabemos quais iniciativas realmente funcionaram.
Desenho de experimentos, testes A/B e análise causal separam efeitos reais de coincidências.
O que está incluído
Capacidades de ciência de dados
Métodos estatísticos e de machine learning aplicados a problemas comerciais e operacionais.
Modelagem preditiva
Modelos de churn, propensão, risco e lifetime value que priorizam a ação.
Previsão de demanda
Modelos de séries temporais que melhoram o planejamento de estoque, de pessoal e de capacidade.
Segmentação de clientes
Agrupamentos comportamentais que refinam a segmentação, a precificação e a estratégia de produto.
Experimentação e testes A/B
Desenho e análise de testes que medem o impacto real das mudanças.
Precificação e otimização
Modelos de elasticidade de preços, promoções e otimização de recursos.
Análise exploratória
Investigação orientada por hipóteses que revela os fatores do desempenho.
Resultados de negócio
O valor da ciência de dados aplicada
Cada projeto termina com uma recomendação mensurável ou um modelo implantado.
Maior retenção
Sinais precoces de churn permitem que as equipes intervenham antes que os clientes saiam.
Estoque mais enxuto
Previsões melhores reduzem tanto as rupturas quanto o excesso de estoque.
Preços mais inteligentes
A precificação baseada em evidências melhora a margem sem achismos.
Investimento em marketing mais focado
Modelos de propensão direcionam o orçamento aos clientes com mais chance de responder.
Decisões de investimento com confiança
Experimentos rigorosos mostram quais iniciativas realmente funcionam.
Setores
Ciência de dados em todos os setores
Como a disciplina se adapta às regulamentações, aos dados e aos clientes de cada setor.
Finanças e comércio
Risco de crédito, lifetime value do cliente e eficácia de promoções.
- Fintech
- Bancos
- Seguros
- E-commerce
- Bens de consumo
- Varejo de moda
Indústria e cadeia de suprimentos
Planejamento de demanda, otimização de rendimento e análise da rede logística.
- Automotivo
- Manufatura (Indústria 4.0)
- Logística
- Transporte
- Construção
- Arquitetura
- Petróleo e gás
- Tecnologias limpas
- Energia e serviços públicos
- Agricultura
Saúde e ciências da vida
Risco de readmissão, previsão do fluxo de pacientes e pesquisa de desfechos.
- Saúde e hospitais
- Saúde e bem-estar
- Odontologia
Serviços públicos e de consumo
Análise de audiência, previsão de matrículas e avaliação de programas.
- Governo
- EdTech
- Mídia e entretenimento
- Imobiliário
- Viagens e turismo
- Alimentos e bebidas
- Restaurantes
- Esportes e fitness
- Organizações sem fins lucrativos
- Serviços jurídicos
Abordagem de entrega
Como conduzimos projetos de ciência de dados
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Definir a pergunta
A decisão de negócio, a métrica e as restrições são acordadas.
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Explorar os dados
Qualidade, cobertura e padrões iniciais são avaliados.
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Modelar e validar
Os métodos são comparados e validados com dados reservados para teste.
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Interpretar
As descobertas são traduzidas em recomendações claras e acionáveis.
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Operacionalizar
Os modelos ou insights são incorporados a ferramentas e fluxos de trabalho.
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.
Linguagens
- Python
- R
- SQL
Bibliotecas
- pandas
- scikit-learn
- statsmodels
- Prophet
- XGBoost
- PyMC
Notebooks e plataformas
- Jupyter
- Databricks
- Amazon SageMaker
- Google Vertex AI
Dados
- Snowflake
- BigQuery
- PostgreSQL
- dbt
Experimentação
- Optimizely
- GrowthBook
- Statsig
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 ciência 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 ciência de dados
Nenhuma pergunta encontrada.
Quais perguntas de negócio se encaixam bem nisso?
Qualquer uma com dados históricos suficientes para modelar e uma decisão clara que a resposta orientaria, como risco de churn ou previsão de demanda.
Vocês entregam uma análise pontual ou um modelo contínuo?
Qualquer um dos dois, dependendo de a pergunta ser uma decisão pontual ou algo que precisa de previsão contínua.
O que a consultoria de ciência de dados envolve na prática?
Modelagem voltada a uma pergunta de negócio específica, validação com resultados históricos e entrega do modelo e do raciocínio por trás dele.
Quanto custa um projeto de ciência de dados?
O custo depende da disponibilidade de dados e da complexidade da pergunta. Estimamos o custo depois de analisar seus dados e a decisão que eles precisam orientar.
Quanto tempo dura um projeto de ciência de dados?
Uma análise focada em uma pergunta de negócio pode ser concluída em poucas semanas. Modelos de previsão contínua são planejados como um projeto contínuo.
De quem é o modelo e a análise quando o projeto termina?
A vocês. O código do modelo, a documentação da análise e o raciocínio por trás dela são transferidos para a sua organização na entrega.
De quantos dados históricos precisamos para começar?
O suficiente para validar o modelo com resultados históricos reais. Avaliamos se os dados são suficientes na fase de definição do escopo, antes de nos comprometermos com o desenvolvimento.
Para quais setores vocês já fizeram previsões de churn ou de demanda?
Negócios de assinatura, logística e transporte de cargas, varejo e serviços financeiros, entre outros.
A equipe de vocês consegue explicar o raciocínio do modelo para nossas partes interessadas não técnicas?
Sim. A entrega inclui o raciocínio por trás do modelo junto com o código, para que sua equipe possa agir diretamente.
Com que rapidez vocês podem iniciar um projeto de ciência de dados?
Toda consulta recebe resposta em até 2 horas úteis.
Obtenha uma resposta baseada em evidências
Traga a pergunta de negócio que você mais precisa responder. Vamos avaliar os dados disponíveis e esboçar a análise e as entregas esperadas.