IA Generativa nas empresas: uma maratona, não um sprint Jul 20, 2023 Nesta corrida sem precedentes, a AI vem impulsionando as corporações a adotarem estratégias transformacionais - negligenciar a velocidade na largada pode resultar em perda de relevância no futuro. Saiba mais
Cibersegurança é o novo foco dos conselhos administrativos Fev 10, 2025 Descubra por que a cibersegurança se tornou prioridade nos conselhos administrativos e como a IA Generativa está transformando a defesa digital. Saiba mais sobre estratégias, compliance e inovação para proteger negócios no cenário digital. Saiba mais
CI&T abre vagas para programa de estágio Out 03, 2022 Pessoas candidatas podem se inscrever até 20 de outubro pelo site Saiba mais
O poder da inteligência artificial para melhorar a experiência do cliente (CX) Jul 11, 2023 Como parte de um grande volume de tecnologia voltada para o futuro, as ferramentas de IA ajudarão as organizações a dimensionar a criação de conteúdo rapidamente, oferecer personalização de nível superior e trazer engajamento em tempo real para todas as etapas da jornada do cliente. Saiba mais
Empresa americana de meios de comunicação de massa: Transformando a gestão de dados Learn more Metas ● Servir como um portal central de autoatendimento e repositório para dados analíticos específicos● Permitir a recuperação e análise de dados em toda a organização ● Atender às necessidades de dados das diferentes partes interessadas e abordar vários níveis de proficiência técnica● Permitir insights de negócios rápidos e iniciativas de ciência de dados mais profundas Desafios ● Os dados atuais existem em silos em toda a organização● A recuperação não é por autoatendimento ● Antecedentes e definições requerem interação humana Pilares do fluxo de trabalho 1. Gestão de Dados O objetivo era estabelecer rotinas e plataformas de processo de dados separadas de métodos e aplicativos de acesso a dados para aumentar a prontidão para recursos de plataforma analítica — Ciência de Dados e Machine Learning. 2. Inteligência e Análise ComerciaisHabilitamos o autoatendimento para visualização de dados usando ferramentas de camada de apresentação como o Tableau. Construímos uma camada onde itens menores podem ser revertidos rapidamente para habilitar qualquer requisito de negócio. 3. Automação e Integração Contínuas Estabelecemos rotinas de extração, transformação e carregamento de dados orientadas por CI-CD em conjunto com a implantação de testes automatizados, rastreamento de erros e alertas para desempenho otimizado. 4. Infraestrutura de Nuvem Recomendamos o estabelecimento de uma infraestrutura em nuvem que fosse econômica e competitiva. Ele fornece uma infraestrutura escalonável e camadas de ETL e Inteligência Comercial de alto desempenho. Visão Geral da Arquitetura A arquitetura por trás da Plataforma de Análise é feita de componentes customizados, construídos sobre serviços e produtos baseados em nuvem. Eles são responsáveis por gerenciar uma variedade de etapas de manipulação de dados, como extração, transformação e carregamento, entre outras. Além de serem construídos de forma que possam ser facilmente reutilizados em toda a plataforma e conectados uns aos outros para criar pipelines mais complexos.São componentes que atuam como serviços independentes que migram dados de um lugar para outro ou que se transformam de um formato para outro. A saída de uma etapa pode ser a entrada de outra etapa e assim por diante. Normalmente, todos os pipelines são construídos de forma que os dados terminem em uma solução de Armazém de Dados baseada em nuvem, que permite às empresas consultar e trabalhar com base nesses dados — o principal objetivo de negócios da Plataforma de Análise.