Detecção de fraudes
Modelos que identificam padrões suspeitos em transações e cadastros antes que o prejuízo aconteça.
Ciência de dados
Ciência de dados com modelos que chegam à produção e geram resultado
Muitas empresas já investiram em modelos que nunca saíram do notebook. A PraxisIA aplica ciência de dados de forma estratégica: problemas de negócio bem definidos, base de dados sólida e modelos colocados em produção, monitorados e medidos em reais.
Por que investir
Onde a ciência de dados gera mais valor hoje
Recomendação personalizada
Sistemas que sugerem o produto certo para cada cliente e aumentam o ticket médio.
Precificação dinâmica
Preços ajustados por demanda, estoque, concorrência e perfil de cliente, com regras de negócio claras.
Previsão de demanda e churn
Antecipe vendas, estoque e cancelamentos para agir antes do problema.
O que está incluso
Tudo o que o seu projeto precisa, em um só lugar
- Definição do problema e da métrica de sucesso
- Análise exploratória e preparação dos dados
- Desenvolvimento e validação de modelos
- Colocação em produção (MLOps)
- Monitoramento de desempenho e desvio dos dados
- Integração com sistemas e dashboards
- Medição do impacto financeiro
- Documentação e explicabilidade dos modelos
Como funciona
Como conduzimos o projeto, em 4 etapas
- 01Caso de uso
Escolhemos um problema de negócio com retorno mensurável e dados disponíveis.
- 02Dados e prova de conceito
Preparamos os dados e validamos se o modelo supera a situação atual.
- 03Produção
Colocamos o modelo para rodar integrado aos sistemas, com monitoramento.
- 04Medição e evolução
Acompanhamos o impacto em reais e retreinamos quando necessário.
Dúvidas frequentes
Perguntas sobre ciência de dados
Minha empresa está pronta para ciência de dados?
Normalmente, sim, quando já existe uma base de dados organizada e indicadores acompanhados em BI. Se ainda não houver, começamos pela engenharia de dados — é o caminho mais rápido para um modelo que funcione.
Qual a diferença entre ciência de dados e IA generativa?
A ciência de dados cria modelos preditivos a partir dos seus dados (ex.: prever fraude ou demanda). A IA generativa usa grandes modelos de linguagem para entender e gerar texto, como em atendimento e análise de documentos. Os dois se complementam.
Como sei se o modelo está funcionando?
Definimos antes uma métrica de negócio (ex.: fraude evitada, aumento de conversão) e acompanhamos o resultado em produção, comparando com o cenário anterior.
O modelo fica com a minha empresa?
Sim. Código, modelos e documentação pertencem à sua empresa e rodam no seu ambiente de nuvem.
Pronto para começar?
Seu próximo site pode ser o próximo case da PraxisIA.
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