Serviços de consultoria em análise preditiva

Os nossos serviços de análise preditiva de dados ajudam-no a prever a procura e as receitas, a antecipar riscos e a planear com maior confiança. Fica com uma ideia mais clara do que pode esperar nos próximos meses e de onde os seus planos atuais poderão necessitar de ajustes.

10+

anos na área da análise de dados

120+

Projetos de IA e análise de dados concluídos

120+

especialistas em dados e IA

Serviços

Soluções

Benefícios

Especialização

Processo

A nossa abordagem

Indústrias

O que é a análise preditiva

A análise preditiva é uma forma de análise empresarial avançada que utiliza dados, métodos estatísticos e modelos de aprendizagem automática para estimar o que é provável que aconteça a seguir. Analisa dados históricos e atuais para identificar padrões e, em seguida, aplica esses padrões para prever eventos como alterações na procura, perda de clientes, riscos de fraude ou avarias de equipamento.

Dados passados e atuais
O que aconteceu antes e o que está a acontecer agora?
Análise do modelo
O que é que o modelo vê?
Previsão
O que é provável que aconteça a seguir?
Ação
O que é que a empresa faz a esse respeito?

Os nossos serviços de análise preditiva

Consultoria
Desenvolvimento de software personalizado
Desenvolvimento de modelos de aprendizagem automática
Integração do sistema
Implementação da plataforma
Manutenção e assistência

Consultoria em análise preditiva

Os nossos consultores analisam os seus objetivos empresariais, os dados disponíveis e a configuração atual das análises. Ajudamo-lo a escolher os casos de utilização adequados, a definir os dados necessários e a planear como desenvolver e utilizar a solução.

Avaliação de casos de utilização
Análise dos dados e do sistema existentes
Roteiro de implementação

Desenvolvimento de software de análise preditiva

Na Innowise, desenvolvemos software personalizado de análise preditiva que ajuda a sua empresa a analisar o desempenho empresarial, a prever resultados futuros e a identificar riscos potenciais. Os nossos engenheiros ligam fontes de dados fiáveis, criam capacidades preditivas, integram painéis de controlo para facilitar a análise dos resultados e integram a solução com outros sistemas em uso.

Ferramenta personalizada de análise preditiva
Modelos de previsão e projeção treinados
Painéis, APIs e integrações de sistemas

Desenvolvimento de modelos de aprendizagem automática

Os nossos cientistas de dados utilizam os seus dados para conceber, treinar e validar modelos de aprendizagem automática para tarefas como a previsão da procura, a deteção de fraudes, a pontuação de risco e a manutenção preditiva.

Modelo de aprendizagem automática treinado e validado
Relatório de desempenho do modelo
Documentação do modelo e pacote de implementação

Conheça os nossos serviços de desenvolvimento de ML

Integração de análise preditiva

Os engenheiros da Innowise integram soluções de análise preditiva com os sistemas que as suas equipas já utilizam, incluindo ERP, CRM, BI, plataformas de dados e plataformas de IoT. Desta forma, os seus colaboradores podem aceder a informações relevantes no âmbito dos seus fluxos de trabalho existentes, sem terem de mudar para novos sistemas.

Solução de análise preditiva conectada
APIs e fluxos de dados
Integrações com sistemas ERP, CRM, BI ou sistemas operacionais

Implementação de ferramentas de análise preditiva

A nossa equipa ajuda-o a selecionar e a instalar o software de análise preditiva adequado, adaptado aos seus dados, processos empresariais e IT. Configuramos a plataforma, integramos as fontes de dados necessárias e preparamos modelos e fluxos de trabalho para utilização diária.

Plataforma de análise preditiva configurada
Fontes de dados ligadas
Modelos e fluxos de trabalho prontos a utilizar

Manutenção e assistência técnica em análise preditiva

Após a implementação, a nossa equipa monitoriza a solução de análise preditiva, avalia a sua eficácia e atualiza os modelos à medida que novos dados ficam disponíveis. Prestamos apoio aos fluxos de dados, às integrações e às configurações da plataforma, para que a solução se mantenha relevante e produza resultados precisos ao longo do tempo.

Monitorização e reciclagem de modelos
Suporte ao pipeline de dados e à integração
Verificações de desempenho e precisão

Consultoria em análise preditiva

Avaliação de casos de utilização
Análise dos dados e do sistema existentes
Roteiro de implementação

Desenvolvimento de software de análise preditiva

Ferramenta personalizada de análise preditiva
Modelos de previsão e projeção treinados
Painéis, APIs e integrações de sistemas

Desenvolvimento de modelos de aprendizagem automática

Modelo de aprendizagem automática treinado e validado
Relatório de desempenho do modelo
Documentação do modelo e pacote de implementação

Conheça os nossos serviços de desenvolvimento de ML

Integração de análise preditiva

Solução de análise preditiva conectada
APIs e fluxos de dados
Integrações com sistemas ERP, CRM, BI ou sistemas operacionais

Implementação de ferramentas de análise preditiva

Plataforma de análise preditiva configurada
Fontes de dados ligadas
Modelos e fluxos de trabalho prontos a utilizar

Manutenção e assistência técnica em análise preditiva

Monitorização e reciclagem de modelos
Suporte ao pipeline de dados e à integração
Verificações de desempenho e precisão

Soluções de análise preditiva que desenvolvemos

Previsão da procura

Prever a procura com base no histórico de vendas, na sazonalidade, nos sinais do mercado e noutros dados. Estas previsões podem ser utilizadas para planear melhor o stock, as compras, os recursos humanos e a produção.

Previsão de vendas e receitas

Faça uma estimativa das vendas e receitas futuras por produto, região ou segmento de clientes, para ajudar as suas equipas a planear metas, orçamentos e recursos com uma visão clara do que se pode esperar.

Previsão da rotatividade de clientes

Identifique os clientes em risco de cancelamento e compreenda as causas subjacentes a esse fenómeno, de modo a aperfeiçoar a sua estratégia de retenção e a tomar medidas preventivas.

Motores de recomendação

Sugira produtos, serviços ou conteúdos com base no comportamento, nas preferências e nas interações anteriores dos clientes. As ofertas personalizadas aumentam o envolvimento, as taxas de conversão e as oportunidades de vendas cruzadas.

Previsão do comportamento dos clientes

Preveja a próxima ação provável do cliente, como efetuar uma compra, responder a uma oferta ou tornar-se menos ativo, para planear a ação adequada de vendas ou marketing.

Preços dinâmicos

Utilize a procura, o comportamento de compra, as condições do mercado e outros dados relevantes para ajustar os preços e as promoções de acordo com a resposta esperada dos clientes.

Deteção de fraudes e anomalias

Detetar transações, comportamentos ou padrões de dados invulgares para identificar possíveis fraudes ou problemas operacionais e reduzir potenciais perdas.

Avaliação e previsão de risco

Avalie a probabilidade de incumprimentos de pagamento, reclamações, falhas de fornecedores ou outros riscos empresariais, de modo a estabelecer prioridades nas análises e a concentrar a atenção onde é mais importante.

Manutenção preditiva

Preveja falhas no equipamento com base nos dados dos sensores, no histórico de manutenção e nas condições de funcionamento, para evitar avarias, agendar a manutenção e reduzir os custos de manutenção.

Deixa de te basear no que se sabe depois dos factos

Casos de sucesso

Todos os estudos de caso

Construir uma plataforma analítica para melhorar a tomada de decisões

Desenvolvemos uma plataforma analítica baseada em LLM capaz de analisar os dados internos da empresa e gerar respostas a perguntas com base nessas informações.

Ver estudo de caso

Development of an analytical platform using the existing large language models..

Saúde

Desenvolvimento de uma plataforma de gestão de dados para a medicina de precisão

O Innowise aperfeiçoou uma plataforma avançada de gestão de dados para diagnósticos de medicina de precisão, simplificando a análise de diversos conjuntos de dados na área da saúde.

Ver estudo de caso

Precision medicine data management platform..

Bancário

Desenvolvimento de um repositório de gestão de dados bancários

Desenvolvemos um repositório centralizado para armazenar, processar e proteger grandes quantidades de dados relacionados com clientes empresariais, contas e transações.

Ver estudo de caso

Data management repository for banking..

Saúde

Atualização do software de investigação médica

Atualizámos um software multifacetado de investigação médica para um fornecedor de ontologias, introduzindo uma pesquisa baseada em IA, painéis personalizados e integração de ontologias.

60% redução do tratamento manual de dados

Ver estudo de caso

FinTech

Otimização da plataforma de análise de banca de investimento

Melhorámos a aplicação de análise de banca de investimento do cliente: integramos serviços de terceiros, automatizámos a elaboração de relatórios e implementámos ferramentas de análise.

5 meses para lançar novas funcionalidades

Ver estudo de caso

Advanced modules for investment analytics software..

Saúde

Redesenho e reconstrução do site da MedSpa Network

A Innowise reformulou o site da MedSpa Network no WordPress, permitindo à sua equipa controlar as atualizações diárias de conteúdo.

2 meses desde o início até ao lançamento

3-5 leads por semana, em comparação com 1 por mês

Ver estudo de caso

Avaliação do cliente

Ver estudo de caso

Avaliação do cliente

MedSpa Network website redesign and rebuild.

Bot de IA para a campanha de marketing do TBC Bank

A Innowise criou um bot bilingue no Telegram que gera selfies geradas por IA com o embaixador da marca do TBC Bank, uma estrela do futebol.

3,000 utilizadores envolvidos

2 idiomas suportados

Ver estudo de caso

Avaliação do cliente

Ver estudo de caso

Avaliação do cliente

eCommerce

Definição da estratégia de produto para a plataforma de empréstimos em bitcoin da Bitlendex

A Innowise conduziu uma fase de descoberta para a Bitlendex, ajudando o cliente a transformar um conceito de produto em fase inicial num modelo de negócio validado e num MVP claramente definido.

1 mês para uma fase de investigação completa

Ver estudo de caso

Defining the product strategy for Bitlendex’s bitcoin lending platform.

01 / 01

Benefícios empresariais da análise preditiva

01/04

Melhor tomada de decisões

A análise preditiva ajuda os líderes empresariais a estimar os resultados prováveis antes de alocarem recursos, proporcionando-lhes mais dados para fundamentar as decisões de planeamento e investimento.

02/04

Maior eficiência operacional

Com a análise preditiva, as organizações podem planear os recursos com base na procura prevista, em vez de reagirem após alterações nas cargas de trabalho. Isto ajuda as equipas a gerir o pessoal e a utilizar os stocks, o equipamento e os orçamentos de forma mais sensata, com menos faltas, atrasos ou desperdício de recursos.

03/04

Detecção precoce de riscos

A análise preditiva identifica atividades e padrões invulgares associados a problemas anteriores, ajudando as equipas a detetar fraudes, rotatividade de clientes, problemas com o equipamento e outros riscos numa fase mais precoce, e a tomar medidas antes que o impacto se agrave.

04/04

Crescimento das receitas e da rentabilidade

As empresas podem recorrer à análise preditiva para identificar onde é mais provável que as vendas cresçam e onde os custos poderão aumentar. Isto permite às equipas ajustar os preços, dar prioridade às oportunidades mais promissoras, planear a procura com maior precisão e reduzir o excesso de stock ou despesas desnecessárias.

Melhor tomada de decisões

Maior eficiência operacional

Detecção precoce de riscos

Crescimento das receitas e da rentabilidade

Porquê escolher a Innowise

A Innowise oferece uma combinação de mais de 10 anos de experiência em análise de dados, mais de 120 especialistas em dados e IA e um historial de mais de 120 projetos concluídos nas áreas da IA e da análise de dados. A nossa experiência abrange os setores financeiro, da saúde, da indústria transformadora, do retalho, da logística, das telecomunicações e outros, e é apoiada por normas de qualidade e segurança reconhecidas, tais como a ISO 9001 e a ISO/IEC 27001. Também estabelecemos parcerias com Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, IBM, Databricks, SAP, Salesforce e outros fornecedores líderes de tecnologia. Pode contar connosco em qualquer fase, quer esteja ainda a definir o caso de utilização, a validar a ideia com um PoC, a desenvolver a solução ou a dar-lhe suporte após o lançamento.

"Global Business Awards 2026 hosted by Corporate Vision ".

Stevie® Awards for Technology Excellence.

Technology Innovator Awards 2026 hosted by Corporate Vision.

Technology Awards by Business Awards UK.

O nosso processo de implementação de análise preditiva

Na Innowise, dispomos de um processo bem testado para serviços de análise preditiva de dados, mas nunca o tratamos como um conjunto rígido de etapas. Cada projeto tem os seus próprios requisitos e adaptamos a nossa abordagem em conformidade.

Análise de requisitos comerciais

Os nossos analistas e gestores definem o que a solução deve detetar e prever, quem irá utilizar os resultados e quais as decisões empresariais que essas previsões devem ajudar a melhorar.

Avaliação dos dados

Os engenheiros de dados da Innowise analisam os dados disponíveis, a sua qualidade, volume e relevância, e verificam se existe um volume suficiente de dados históricos para sustentar previsões fiáveis.

PoC / validação da viabilidade

A nossa equipa testa primeiro a ideia em pequena escala para verificar se os dados disponíveis permitem fazer previsões úteis, antes de avançar para o desenvolvimento em grande escala.

Arquitetura e seleção de tecnologia

Escolhemos a arquitetura, a plataforma de dados, as ferramentas de aprendizagem automática e os serviços na nuvem que se adaptam aos seus sistemas existentes, aos requisitos de segurança e à escala prevista.

Desenvolvimento e validação de modelos

Os engenheiros desenvolvem e treinam o modelo preditivo e, em seguida, testam a sua precisão com base em casos reais de negócio e em métricas de desempenho acordadas.

Desenvolvimento e integração de soluções

Desenvolvemos a solução de análise preditiva e integramos-a com os sistemas, fontes de dados e ferramentas empresariais existentes.

Implantação

A equipa implementa a solução no ambiente de produção, verifica se esta funciona com dados reais e com os sistemas ligados e prepara-a para utilização regular na atividade empresarial.

Acompanhamento, reciclagem profissional e apoio

Acompanhamos o desempenho ao longo do tempo, retreinamos o modelo quando novos dados alteram a qualidade das previsões e prestamos apoio à solução à medida que as condições empresariais ou os sistemas de origem se alteram.

Como garantimos a fiabilidade da análise preditiva

Qualidade dos dados

A nossa equipa valida, limpa e prepara os dados antes de estes chegarem ao modelo. As verificações de consistência ajudam a identificar lacunas, duplicados e inconsistências que possam afetar a qualidade das previsões.

Segurança dos dados

A encriptação e os controlos de acesso protegem os dados confidenciais e restringem o acesso aos utilizadores autorizados.

Precisão do modelo

Os nossos especialistas validam os modelos com base em métricas empresariais e técnicas previamente acordadas, para confirmar que as previsões são suficientemente precisas para as decisões que sustentam.

Monitorização de modelos

A monitorização regular do desempenho do modelo, da deriva dos dados e da deterioração do modelo ajuda a detetar atempadamente alterações que possam afetar a qualidade das previsões.

Reciclagem de modelos

À medida que novos dados ficam disponíveis, os nossos especialistas retreinam e atualizam os modelos para ter em conta as alterações nos padrões e nas condições de mercado.

Conformidade e governação

A nossa abordagem tem em conta os requisitos regulamentares relevantes, com controlo de versões e documentação que permitem acompanhar as alterações ao modelo.

Os seus dados já contêm pistas sobre resultados futuros

Ajudamo-lo a identificar esses padrões e a utilizá-los para planear com antecedência, detetar riscos mais cedo e tomar decisões informadas.

O que pensam os nossos clientes

Todos os depoimentos (66)

Sinceramente, fiquei muito satisfeito com o trabalho deles. O cliente pode agora completar uma tarefa que costumava levar de 10 a 15 minutos em segundos. O projeto resultou em poupanças financeiras e de tempo, e a Innowise forneceu uma gama de conhecimentos tecnológicos ao longo de todo o projeto.

Pierre Sipidin

CEO, PS CONSULT SARL

5.0

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Ver detalhes do projeto

Trabalhar com a Innowise tem sido uma experiência extraordinária do início ao fim. Contratámos a sua equipa para desenvolver uma plataforma robusta, escalável e intuitiva, capaz de suportar a recolha de dados, filtragem avançada e funcionalidades de elaboração de relatórios sem complicações.

Harry Maitland

Diretor-geral, Vendi Tech

5.0

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Ao longo dos anos, a Innowise provou ser um parceiro fiável e de longa duração. A consistência e a qualidade dos serviços prestados contribuíram significativamente para o sucesso das nossas iniciativas conjuntas.

Dr. Felix Berthelmann

Diretor-geral, Digital Science GmbH

5.0

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Pilha tecnológica

IA e aprendizagem automática

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Keras

Processamento e análise de dados

Apache Spark

PySpark

Apache Flink

Databricks

Integração e orquestração de dados

Apache Airflow

Apache NiFi

Azure Data Factory

AWS Glue

Armazenamento de dados

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

Snowflake

Amazon S3

Azure Data Lake Storage

Plataformas em Cloud

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

BI e visualização

Power BI

Tableau

Looker

Grafana

MLOps

MLflow

Kubeflow

Pipelines do SageMaker

Azure ML Pipelines

Pipelines do Vertex AI

Governança e segurança dos dados

Microsoft Purview

AWS IAM

Google Cloud IAM

Collibra

HashiCorp Vault

IA e aprendizagem automática

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Keras

Processamento e análise de dados

Apache Spark

PySpark

Apache Flink

Databricks

Integração e orquestração de dados

Apache Airflow

Apache NiFi

Azure Data Factory

AWS Glue

Armazenamento de dados

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

Snowflake

Amazon S3

Azure Data Lake Storage

Plataformas em Cloud

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

BI e visualização

Power BI

Tableau

Looker

Grafana

MLOps

MLflow

Kubeflow

Pipelines do SageMaker

Azure ML Pipelines

Pipelines do Vertex AI

Governança e segurança dos dados

Microsoft Purview

AWS IAM

Google Cloud IAM

Collibra

HashiCorp Vault

Uma coisa que aprendi sobre a análise preditiva ao longo dos anos: as previsões raramente conseguem manter-se consistentemente precisas durante muito tempo. Os clientes, os preços, a procura, os processos empresariais e as condições externas mudam, tal como os padrões nos dados. É por isso que tratamos os modelos preditivos como sistemas dinâmicos que exigem uma monitorização constante e atualizações regulares.

Philip Tikhanovich

Responsável pelos Departamentos de Big Data, IA/ML/DS

Setores que servimos

Marketing
Finanças
eCommerce
Indústria transformadora
Saúde
Logística
Telecomunicações
Energia
Imobiliário

Marketing

A análise preditiva permite que as equipas de marketing antecipem as reações dos clientes antes do lançamento das campanhas e ofertas. Os modelos podem utilizar dados comportamentais, transacionais e de interação para identificar públicos-alvo promissores e antecipar as ações futuras dos clientes.

Melhor segmentação do público-alvo
Uma afetação mais inteligente do orçamento da campanha
Identificação mais precoce das oportunidades de perda de clientes e de conversão

Marketing team analyzes AI-driven campaign metrics to optimize targeting and engagement in real time.

Finanças

As instituições financeiras podem utilizar a análise preditiva para estimar o risco de crédito, detetar atividades suspeitas, prever o fluxo de caixa e antecipar mudanças no comportamento dos clientes. Estas informações ajudam-nas a ajustar as suas decisões antes que os resultados financeiros sejam afetados.

Menores perdas relacionadas com crédito e fraude
Um planeamento financeiro mais preciso
Melhor gestão de carteiras e de riscos

AI-driven finance dashboard overlays urban skyline, highlighting real-time analytics for smarter investments.

eCommerce

Os retalhistas online podem utilizar o histórico de vendas, o comportamento de navegação, os padrões de compra e as tendências sazonais para prever a procura de produtos, antecipar as intenções dos clientes e identificar alterações no comportamento de compra.

Recomendações de produtos mais relevantes
Melhores decisões em matéria de sortido
Taxas de retenção e de compras repetidas mais elevadas

Online clothing store with secure payment input via laptop interface.

Indústria transformadora

Os dados de produção podem revelar sinais precoces de avarias no equipamento, atrasos ou problemas de qualidade. Os modelos preditivos utilizam esses sinais para identificar onde é provável que surjam problemas.

Menos paragens inesperadas na produção
Melhor planeamento da manutenção
Menos produtos com defeito

Automated assembly line uses AI-driven robotics for agile, data-powered production and quality control.

Saúde

A análise preditiva pode ajudar os médicos e os prestadores de cuidados de saúde a identificar os doentes com maior risco de readmissão ou de agravamento do estado de saúde e a prever a procura de camas, pessoal e serviços.

Intervenção precoce em doentes de alto risco
Melhor gestão de pessoal e afetação de recursos
Decisões mais fundamentadas sobre o tratamento e o acompanhamento

Healthcare professionals reviewing neurological MRI results on a multi-screen setup.

Logística

Atrasos, variações na procura, tráfego e limitações de capacidade são fatores que afetam o desempenho das entregas. A análise preditiva ajuda as equipas de logística a antecipar estas alterações antes que elas perturbem os horários de entrega.

Percursos que se mostram mais resistentes aos atrasos
A capacidade da frota foi ajustada de forma a corresponder melhor à procura
Menos custos decorrentes de veículos parados, horários não aproveitados e entregas atrasadas

Smart supply chain powered by automation, analytics, and real-time visibility.

Telecomunicações

A análise preditiva pode ajudar os operadores de telecomunicações a estimar o risco de perda de clientes, a prever a carga da rede e a detetar problemas de serviço antes que estes se espalhem pela base de clientes.

Campanhas de retenção dirigidas aos clientes com maior risco de cancelamento
As melhorias na rede são priorizadas nas áreas onde se prevê um aumento da procura
Problemas de serviço resolvidos antes de provocarem um aumento repentino nas reclamações dos clientes

Telecom tower with smart sensors powers next-gen connectivity, enabling 5G and IoT networks.

Energia

Recorrendo a ferramentas de análise preditiva, as empresas do setor energético prevêem o consumo, a produção, o desempenho dos equipamentos e as variações de preços.

Menos discrepâncias entre a oferta e a procura
Menos tempo de inatividade causado por avarias no equipamento
Melhor planeamento das compras e da produção de energia

Smart energy grids and IoT-enabled wind turbines power data-driven, sustainable energy management.

Imobiliário

As ferramentas avançadas permitem às empresas imobiliárias prever os preços dos imóveis, a procura de arrendamento, a taxa de ocupação e a atividade do mercado com base em dados históricos e atuais, proporcionando assim uma visão clara da evolução do mercado.

Decisões de fixação de preços com base nas alterações previstas no mercado
Decisões de investimento informadas
Menos imóveis permanecem devolutos durante longos períodos

Digital real estate solutions enable automated smart home access, remote management, and secure transactions.

FAQ

O que é a análise preditiva?

A análise preditiva utiliza padrões de dados para estimar resultados futuros e apoiar o planeamento empresarial.

Em que medida a análise preditiva difere da análise de dados e da inteligência empresarial (BI)?

A análise de dados e a inteligência empresarial (BI) explicam principalmente o que já aconteceu e o que está a acontecer neste momento. A análise preditiva estima o que é provável que aconteça a seguir.

Que dados são necessários?

Os dados necessários dependem das previsões que pretende obter. Para a previsão da procura, por exemplo, são necessários dados relativos às vendas anteriores, à sazonalidade, aos preços e às promoções.

De que quantidade de dados históricos é necessário?

Quanto mais dados históricos o modelo tiver, mais fiável será a sua capacidade de reconhecer padrões. No caso das previsões sazonais, isso significa, normalmente, dados relativos a várias estações completas, mas outros casos de utilização podem exigir um histórico mais curto ou mais longo.

Até que ponto os modelos preditivos podem ser precisos?

Os modelos preditivos podem apresentar um desempenho muito bom, mas os resultados variam de projeto para projeto. Tudo depende dos dados de que se dispõe, da complexidade da tarefa de previsão e da estabilidade das condições subjacentes.

A análise preditiva pode integrar-se nos sistemas existentes?

Sim. No âmbito dos nossos serviços de análise preditiva e previsão, integramos modelos preditivos e soluções analíticas com ERP, CRM, BI, plataformas de dados, sistemas de IoT e outro software empresarial.

Quanto tempo demora a implementação?

Os prazos dependem do âmbito dos serviços de análise preditiva de dados. Um pequeno PoC pode demorar algumas semanas, enquanto uma solução pronta para produção demora normalmente vários meses. Os fatores que influenciam a duração total incluem a disponibilidade dos dados, a complexidade do modelo, o número de integrações e a quantidade de funcionalidades personalizadas necessárias.

Quanto custa uma solução de análise preditiva?

Um pequeno PoC pode custar entre 10 000 e 20 000 dólares. Uma solução personalizada pronta para produção custa normalmente entre 50 000 e 150 000 dólares. Na nossa empresa de software de análise preditiva, podemos fornecer uma estimativa mais precisa assim que tivermos definido o caso de utilização, a disponibilidade de dados e o âmbito previsto da solução.

Como é que os modelos são monitorizados e atualizados?

Após a implementação, comparamos as previsões do modelo com os resultados reais para verificar se este continua a ter um bom desempenho. Se a precisão começar a diminuir, atualizamos o modelo com dados mais recentes, testamo-lo novamente e, em seguida, voltamos a colocá-lo em funcionamento.

Que modelos de colaboração estão disponíveis?

A nossa empresa de consultoria em análise preditiva oferece três modelos principais de colaboração: reforço de pessoal de TI, uma equipa dedicada ou a execução de projetos de ciclo completo.

Como é que os dados empresariais são protegidos?

Protegemos os dados da sua empresa através de encriptação, acesso baseado em funções, armazenamento seguro de dados e ligações controladas ao sistema. Os nossos engenheiros seguem sempre práticas de desenvolvimento seguras e testam a solução para detetar vulnerabilidades antes do lançamento.

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Pode também enviar-nos o seu pedido
para contact@innowise.com

O que é que acontece a seguir?

Assim que recebermos e analisarmos o seu pedido, entraremos em contacto consigo para detalhar as necessidades do seu projeto e assinar um NDA para garantir a confidencialidade.

Depois de analisarmos os seus desejos, necessidades e expectativas, a nossa equipa elaborará uma proposta de projeto com o âmbito do trabalho, dimensão da equipa, tempo e estimativas de custos.

Marcaremos uma reunião consigo para discutir a oferta e acertar os pormenores.

Por fim, assinaremos um contrato e começaremos a trabalhar no seu projeto imediatamente.