Olá, bem-vindo à Aquarela

Desenvolvemos pessoas e empregamos métodos/ferramentas próprias para acelerar a descoberta de insights e ampliar a performance de organizações de médio e grande porte.

Capacitação

Com nossa metodologia DCIM (Data Culture Introduction Methodology) introduzimos os métodos e ferramentas necessárias para implantação prática da cultura de dados que envolve desde a gestão até o público técnico. Nas aulas são apresentados casos reais e a dinâmica de ensino se assemelha mais a um hackathon do que uma sala de aula tradicional, com excelentes feedbacks.

Consultoria

Em nossas sessões usamos a metodologia DCIM, que aplica técnicas próprias e também adaptadas do Design Thinking, do Growth Hacking e do Lean na obtenção e validação rápida de resultados dos projetos de Big Data Analytics. Ao final do projeto é entregue um Canvas com uma proposta de valor clara para mudança organizacional, assim reduzindo drasticamente o risco do projeto de Big Data.

VORTX Big Data

O Aquarela VORTX é uma Plataforma de Data Analytics para Big Data especializada na descoberta de insights, predição e prescrição a partir dos dados. Destaca-se por ser uma ferramenta amigável e de fácil operação, com desempenho 27% superior aos concorrentes.

Capacitação

O crescimento exponencial do volume de dados nos últimos anos leva os gestores à situação de PARÁLISE (paralisia pelo excesso de análise, ex: muitos dashboards e poucos insights).
Para ajudar esses profissionais a Aquarela compilou 8 anos de melhores práticas em uma metodologia chamada DCIM(Data Culture Introduction Methodology), que explica como criar indicadores diretos ou com o uso de Inteligência Artificial para lidar com excesso de variáveis, e assim obter um melhor desempenho organizacional.

A DCIM é uma metodologia orientada a resultados, ao final do projeto, todos os indicadores e análises culminam em um canvas que deve apresentar uma proposta de valor clara, direta e alinhada com os objetivos da companhia.

Conheça nossos cursos de capacitação em Big Data, Data Analytics e linguagem funcional SCALA

Design de Indicadores para Big Data e Data Analytics
Desenvolvimento em linguagem funcional Scala: A linguagem do Big Data

Além do programa de capacitação, ajudamos nossos clientes a introduzir a cultura de dados com nossos programas de consultoria.

Em nossas sessões usamos a metodologia DCIM que recomenda técnicas adaptadas do Design Thinking, dos Hackathons, do Growth Hacking e do Lean entre outras na obtenção rápida de resultados dos projetos de Big Data Analytics.

Ao final do projeto, além das análises e indicadores é sempre entregue um Canvas com uma proposta de valor clara para mudança organizacional.

vortx_logo_white_300

 

 

O Aquarela VORTX é uma Plataforma de Data Analytics para Big Data que usa uma abordagem disruptiva de Inteligência Artificial totalmente escrita do zero em 8 anos de P&D que entrega resultados superiores e uma interface extremamente simples de usar.

As ferramentas de Analytics são comumente conhecidas pela sua complexidade de operação. São como cockpits de aviões, muitos botões e comandos que precisam ser configurados para a obtenção de resultados confiáveis.

Em contrapartida, o Aquarela VORTX com sua abordagem inovadora de IA, dispensa qualquer configuração. Basta informar qual seu interesse e ele automaticamente trata os dados e cria seu modelo de análise com um mapa claro de resultados.

CONHEÇA E TESTE O VORTX AGORA

Veja quem já otimizou suas operações utilizando nossas soluções

Desenvolver relacionamentos duradouros com seus clientes é um dos maiores objetivos da Aquarela. Veja abaixo alguns exemplos de organizações que acreditam nesta ideia.

“Com uso do VORTX, nós reduzimos o CHURN em 20% e também nosso custo de aquisição de usuários (CPA) foi reduzido em 5% melhorando a receita mensal em R$150.000,00.”

Glauber Oliveira Cientista de Dados – Esapiens – São Paulo

“Faltas em agendamentos médicos custam R$ 10 milhões aos cofres públicos. A Aquarela nos ajudou a descobrir as característica chave dos pacientes de maneira que podemos melhorar o nosso processo de comunicação. Nossa estimativa é de reduzir em 50% as faltas em agendamentos.”

Paulo Fernandes Coordenador de Saúde – Prefeitura de Vitória, Espírito Santo

Blog

Redução de faltas em agendamentos médicos com inteligência computacional – Caso de Vitória-ES

Olá pessoal, Vocês têm alguma ideia de quanto dinheiro público é gasto com as faltas em agendamentos médicos? Sabe quando a pessoa marca uma consulta e no dia ela não aparece? Confesso (Joni) que até alguns meses atrás eu não fazia ideia nem do percentual de faltas e nem de quanto isso representava em dinheiro.[…]

O que move as pessoas? Um ponto de vista computacional…

Olá turma, Em nossa última publicação – Otimizando a gestao de pessoas com advanced analytics – apresentamos uma visão macro de como é possível identificar padrões robustos do comportamento de colaboradores de forma automática utilizando Inteligência Artificial (IA). Como prometido, vamos agora aprofundar a análise aplicando a mesma estratégia de decodificação dos dados isolando os indivíduos[…]

Otimizando a gestão de pessoas com Advanced Analytics

Olá amigos,

Hoje vamos apresentar alguns insights relacionados à satisfação das pessoas no trabalho com apoio de técnicas e ferramentas de análise avançada de dados (Data Analytics) em uma área absolutamente estratégica, Recursos Humanos (RH). Utilizamos os dados disponibilizados neste link pelo cientista de dados Ludovic Benistant que teve o cuidado de fazer uma série de higienizações e anonimizações importantes na base para a análise.

Perguntas da pesquisa

Seguindo a metodologia DCIM (Data Culture Introduction Methodology) para orientar a pesquisa, levantamos as seguintes questões:

  • Quais os fatores de maior influência na satisfação dos colaboradores?
  • Quais os principais cenários de satisfação existentes?
  • Quais são os principais padrões associados aos cenários de satisfação?
  • Quais fatores influenciam a saída de profissionais?

 Características dos dados

No total foram 15 mil funcionários avaliados, considerando as seguintes variáveis já higienizadas por nossos scripts:

  1. Nível de satisfação (0 a 10) – Provavelmente preenchido pelo funcionário;
  2. Nota da última avaliação (0 a 10) – Provavelmente preenchido pelo superior;
  3. Número de projetos (2 a 7) – Número de projetos em que o empregado atuou;
  4. Média de horas mensais (96 a 310);
  5. Tempo na empresa (2 a 10) – Quanto tempo a pessoa já trabalha na empresa;
  6. Se tiveram um acidente de trabalho (Sim =1 / Não = 0);
  7. Se tiveram uma promoção nos últimos 5 anos (Sim =1 / Não = 0 );
  8. Faixa Salarial (Baixo = 1, Médio = 2, Alto = 3); Obs: Valores reais não disponíveis.
  9. Deixou a empresa (Sim =1 /Não = 0 ).

Número de pessoas por departamento

pessoas-por-departamento

Análise de Frequência/Distribuição da Satisfação

Abaixo vemos que a maior concentração de satisfação se encontra na faixa entre 7 e 9, sendo que há poucas pessoas com notas de satisfação entre 1.5 e 3.0.

screen-shot-2017-01-08-at-21-31-15

Resultados

Ranking de Influência de Fatores na Satisfação Laboral

Com o processamento dos dados utilizando os algoritmos da plataforma VORTX, chegamos ao ranking de influência sistêmica de fatores relacionados à satisfação dos funcionários, ou seja, quais os fatores que apresentam maior peso na variação da satisfação no trabalho. Abaixo estes fatores estão apresentados em ordem de importância, seguidos pela sua intensidade:

[…]