Estratégias de Negócios para Iniciar Projetos de Business Intelligence

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A Ponte Necessária: Estratégias de Negócios para Iniciar Projetos de Business Intelligence (BI) e Colaborar Efetivamente com a TI

O cenário empresarial moderno depende intrinsecamente da capacidade de aproveitar os ativos de informação internos e externos para apoiar uma tomada de decisões aprimorada (IŞIK, 2013). O Business Intelligence (BI) é o termo genérico para o sistema que engloba metodologias, processos, arquiteturas e tecnologias que transformam dados brutos em informações significativas e úteis (IŞIK, 2013). No entanto, a materialização de um sistema de BI, seja um dashboard ou um painel de desempenho, requer uma parceria profunda e funcional com a equipe de Tecnologia da Informação (TI). O sucesso de qualquer iniciativa de Data Warehouse/Business Intelligence (DW/BI) está diretamente ligado à aceitação do usuário (KIMBALL, 2004) e é maximizado por um entendimento sólido dos requisitos de negócio.

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Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Estratégias de Implementação e Otimização

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A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) emergiu como uma técnica fundamental para aprimorar modelos de linguagem de grande porte (LLMs) ao integrar dados externos especializados e atualizados em tempo real. Este relatório explora metodologias avançadas para construção e otimização de sistemas RAG, abordando desde o pré-processamento de dados até técnicas de avaliação contínua do desempenho. Com base em análises comparativas de ferramentas como LangChain e Chroma, demonstra-se que estratégias como ajuste fino de modelos vetoriais, reclassificação hierárquica e compressão contextualizada de prompts elevam significativamente a precisão das respostas geradas, enquanto mitigam alucinações típicas dos LLMs tradicionais.

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Desvendando a Ciência de Dados Ágil

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Na era do big data, a ciência de dados evolui rapidamente, demandando métodos que sejam não apenas eficientes, mas também adaptáveis. Neste contexto, a integração da metodologia Ágil com a ciência de dados surge como uma resposta vital para enfrentar os desafios de lidar com volumes imensos e variáveis de dados. Esta abordagem, que denomino ‘Ciência de Dados Ágil’, destina-se a orientar tanto novatos quanto profissionais experientes no campo da ciência de dados, capacitando-os a se tornarem membros de equipe mais eficientes e adaptativos. 

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Qualidade de Dados em Sistemas de Informação: dimensões, desafios e implicações para a tomada de decisão estratégica

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A qualidade dos dados para sistemas é um tópico importante, tanto em artigos científicos, quanto para os diversos sistemas que servem as decisões estratégicas tomadas pelo mercado. A escolha para determinar o sucesso de um sistema que gera informações é uma função do objetivo do estudo, do contexto organizacional, do aspecto do sistema de informação abordado pelo estudo e a qualidade dos dados, que é um item essencial ​​​​​​​(DELONE; MCLEAN, 1992).

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Ciência de Dados Ágil: incorporando agilidade na Ciência de Dados

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Em meio à ascensão do mundo digital e à constante evolução tecnológica, a Ciência de Dados Ágil emerge como uma abordagem demandada pela maioria das organizações. Ao interagirmos com este conceito, é preciso entender que a ciência de dados não se resume apenas a números e algoritmos; é também sobre desenvolvimento. Especificamente, é sobre o desenvolvimento de aplicações web que se tornam a ponte entre o mundo complexo dos dados e os usuários finais. Essas aplicações são manifestações tangíveis de pesquisa aplicada, onde a prototipagem rápida, a análise exploratória de dados, a visualização interativa e o aprendizado de máquina ganham vida.

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Agile Data Science – Transformando o processo de descoberta em sucesso

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A transformação digital nas empresas contemporâneas não são alavancadas por grandes saltos, mas por uma série de pequenas mudanças incrementais. Estas mudanças, executadas em iterações, proporcionam às organizações um tempo muito rico para assimilar feedbacks, incorporar inovações tecnológicas e avaliar em detalhes os impactos de cada modificação.

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A Trajetória da SEGER em Ciência de Dados: o impacto e aceitação do software na gestão

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O terceiro módulo da especialização para 30 servidores em Ciência de Dados é o de Inferência Estatística. Além deste módulo, nosso programa completo está estabelecido da seguinte forma:

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Transformação Digital na SEGER: A Aplicação de IA e Análise Preditiva na Gestão da Folha de Pagamento

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Continuando o relato sobre a jornada da SEGER – Secretaria de Gestão e Recursos Humanos do Espírito Santo, rumo à jornada na ciência de dados, vou aprofundar sobre o compromisso e os desafios que essa jornada nos reserva. Com a especialização em ciência de dados iniciada para 30 servidores, queremos evidenciar que a aprendizagem não é um fim em si, mas um processo contínuo de evolução.

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Construindo uma Organização que Aprende: Capacitação em Ciência de Dados para a SEGER no Espírito Santo

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Este mês, iniciamos na SEGER – Secretaria de Gestão e Recursos Humanos do Espírito Santo uma especialização para 30 servidores em Ciência de Dados, trabalhando com uma das melhores e mais reconhecida plataforma para análise de dados.

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Correlação Pontos de História e Lead Time

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