Fabric é a nova plataforma de análise de dados lançada pela Microsoft que combina todas as ferramentas de análise de que as organizações necessitam, e que está atualmente em fase de preview.

Como o Machine Learning e o Customer Lifecycle Management melhoram o Customer Experience? Será que podemos ter uma empresa mais digital e mesmo assim oferecer aos clientes um serviço personalizado?

A IA pode trazer muitos benefícios aos cuidados de saúde e até ser usada como uma ferramenta para aumentar a qualidade de vida, diminuir os custos e tempos de espera, e dar um acompanhamento personalizado a cada pessoa.

O Customer Experience define-se como a valorização da experiência que os clientes têm de uma marca, ao longo de toda a jornada. Por isso é tão importante investir num serviço ao cliente de excelência, personalizado e eficiente.

Neste artigo detalhamos alguns dos factos sobre a utilização de Google Cloud em projetos de Data Analytics.

Rui Nascimento Alves, profissional com mais de 30 anos de experiência em gestão de pessoas, desenvolvimento de equipas, líderes, talentos e organizações, assume o cargo de Chief People Officer da empresa.

A BI4ALL, empresa de referência em serviços de Data Analytics e Inteligência Artificial, criou o projeto “University World” que visa potenciar a atração de talento e posicionar a sua marca interna no universo do ensino. A área de Employer Branding da empresa é responsável pela dinamização do novo projeto, que tem um alcance nacional e internacional.  

A BI4ALL foi responsável pelo desenvolvimento do programa de dados em utilização pela companhia de seguros.

O mundo atual é volátil, incerto, complexo e ambíguo, exigindo agilidade e estratégia na tomada de decisões. Investir em soluções de Data Analytics e Inteligência Artificial é fundamental para as empresas se manterem competitivas e inovadoras diante das rápidas mudanças do mercado e comportamento dos consumidores.

Quando lançar determinado produto? Quanto está o consumidor disposto a pagar por determinado produto ou serviço? Como responderá o mercado no próximo semestre? Que poder têm os dados para conseguirmos antecipar cenários e ser mais eficientes?