Webinar On Demand

Orquestration and Operationalization of Predictive Models

Este webinar é o oitavo episódio do Analytics Webinar Series; um conjunto de episódios que irão percorrer, semanalmente, todo o ciclo analítico.

Sobre este episódio

Nos anos mais recentes, o papel da analítica expandiu-se à medida que o sucesso foi alcançado em CRM, Marketing, Vendas e Risco.
Isto gerou maiores expectativas e um aumento da procura, o que, combinado com novas oportunidades que surgiram, como os media on-line, levou a uma pressão acrescida sobre o processo de desenvolvimento de modelos – criando a necessidade de desenvolver e implementar mais modelos e fazê-lo mais rapidamente.

Desafios:

  • Falta de um ambiente de repositório que possa ser usado como armazenamento estratégico das diferentes informações relacionadas com os modelos..
  • Gestão de um grande número de modelos provenientes de diferentes tecnologias (SAS, Python, R, etc.) aplicados em diferentes contextos
  • Necessidade de um fluxo de trabalho analítico personalizável que se possa adaptar às diferentes abordagens de negócios
  • Falta de um interface robusto de gestão de modelo e de ciclo de vida do processo analítico.

Nesta sessão, mostraremos como superar estes desafios com a Plataforma SAS e como podemos assegurar a transparência e a governança analítica.

Além disso, mostraremos como podemos facilmente registar, publicar, pontuar, monitorizar, requalificar e controlar os seus modelos analíticos para obter valor a partir dos dados e, dessa forma, operacionalizar e orquestrar rapidamente os seus modelos analíticos.

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Sobre o nosso Expert

Ricardo Galante, Customer Advisory Analytics, SAS

Profissional com mais de 15 anos de experiência no mercado na área analítica, com sólida atuação em estatística, data mining, text mining e big data.
É docente convidado no curso de Pós Graduação em Marketing: Big Data e Analytics na Universidade Europeia e na Universidade de Lisboa no curso de Pós Graduação: Applied Analytics.
É Doutorando em Estatística na Universidade de Lisboa, Mestre e Graduado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos – UFSCar.ar.