É cada vez mais comum em emergências cotidianas, contratar empresas especializadas para atender a uma demanda específica ou até mesmo para simplificar o gerenciamento de seu próprio negócio. Depois vem o papel crucial de uma consultoria de TI.
Um aspecto externo, muitas vezes pode vir carregado de boas idéias para desenvolver o seu negócio. Especialmente quando esta aparência vem com uma extensa gama de setor de mercado.
O consultor de TI pode chegar à porta do seu negócio com novas ideias, diferentes soluções, tecnologias adequadas às suas metas e necessidades e melhores práticas de mercado. Entre os quais podemos mencionar:
- Implementação de um framework criptográfico;
- Migração no processo de gerenciamento de documentos;
- Definição e alteração de software e sistemas;
- Formação interna sobre novas tecnologias.
- Tudo isso, mesmo acompanhado de um suporte preciso e pontual, que os consultores reforçam o contratado ao longo do processo.
Além desses serviços, a INDOLES IT atua nas áreas de:
Ferramentas de BI – Business Intelligence são tipos de software aplicativo que coletam e processam grandes quantidades de dados não estruturados de sistemas internos e/ou externos, incluindo livros, revistas, documentos, registros médicos, imagens, arquivos, e-mails, vídeos e outras fontes de diversos locais, empresas, etc.
As ferramentas de BI fornecem uma maneira de obter dados para localizar informações principalmente por meio de consultas. Essas ferramentas também ajudam a preparar os dados para análise, para que você possa criar relatórios, painéis e visualizações de dados.
Os resultados permitem aos operadores e/ou gestores a tomada de decisões mais rápida e segura, aumentando a eficiência operacional, a identificar potenciais problemas ou dificuldades, tendências de mercado, reportar KPIs genuínos e identificar novas oportunidades de negócios.
A Inteligência Artificial (AI) faz parte da nova “onda de inovação”, trazendo grandes mudanças na forma como as pessoas e empresas estão relacionadas à tecnologia e como as coisas funcionam.
Desde a revolução industrial, o desenvolvimento de ferramentas que melhoram as capacidades humanas é constante, e com a tecnologia, não é diferente.
Assim como a chegada do computador pessoal, cloud computing e smartphones, a AI é uma tecnologia artificial que leva você para onde você quer ir, de maneira muito mais rápida, intuitiva e inteligente.
MI – Machine Learning – o aprendizado “automatizado” ou “automático”, ou também “aprendizado de máquina” é um subcampo da ciência da computação que evoluiu a partir do estudo da teoria de reconhecimento de padrões e aprendizagem computacional em AI – inteligência artificial.
Algumas partes do aprendizado automático estão intimamente relacionadas (e, às vezes, sobrepostas) para computar estatísticas; uma disciplina que se concentra em como fazer previsões através do uso de computadores, com pesquisas com o foco nas propriedades dos métodos estatísticos e sua complexidade computacional.
O ML possui fortes laços com a otimização matemática, produzindo métodos, teoria e domínios de aplicação para este campo.
O aprendizado automático é usado em uma variedade de tarefas de computação onde você cria e agenda algoritmos explícitos e impraticáveis para o cérebro humano.
Os exemplos de aplicação incluem filtragem de spam, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), processamento de linguagem natural, mecanismos de pesquisa, diagnósticos médicos, bioinformática, reconhecimento de fala, reconhecimento de caligrafia, visão computacional e locomoção por robôs.
O aprendizado de máquina às vezes é confundido com a mineração de dados, que é um sub-campo que se concentra mais na análise exploratória de dados e é conhecido como aprendizado não supervisionado.
No campo da análise de dados, o aprendizado de máquina é um método usado para projetar modelos e algoritmos complexos que se prestam a predições em uso comercial, isso é conhecido como análise preditiva.
Esses modelos analíticos permitem que pesquisadores, cientistas de dados, engenheiros e analistas possam “tomar decisões e obter resultados confiáveis e repetitivos” e descobrir os “insights ocultos”, aprendendo relacionamentos e tendências históricas nos dados.
