Grandes empresas possuem necessidades complexas e muitas vezes únicas, que dependem de algoritmos e modelos de data science específicos, que utilizarão dados de fontes internas e externas, que possivelmente não estão integrados nem sanitizados. Na SciCrop, criamos algoritmos sob demanda que tem resolvido diversos desafios de open innovation de nossos clientes.

Os módulos de analytics só fazem sentido quando pessoas usam e consultam os resultados gerados para a tomada de decisão. Para isso é fundamental o Data visualization, oferecido na SciCrop por Dashboards personalizados, para computadores e dispositivos móveis, bem como mapas para geoanalytics e assistentes virtuais baseados em chatbots. Inclusive o uso de chatbots tem sido muito efetivo no campo.

Quando uma empresa passa a ser orientada à dados, naturalmente o processo de inovação começa a acontecer, e o contrário também é válido. Porém surgem os desafios de como caminhar com as inovações verticais e horizontais, bem como coletar e tratar os dados que serão os insumos das inovações em processos, produtos e serviços. A SciCrop tem se tornado parceira na jornada de inovação de nossos clientes, na criação do plano diretor de inovação, comitês e assessments.

Não existe analytics sem dados, e justamente a falta de disponibilidade e confiabilidade dos dados em uma empresa seja um dos maiores entraves para o avanço em data science e inteligência artificial. Mas isso não siginifica que os dados não existam, ao contrário, é comum eles existirem em diversos sistemas que não se comunicam entre si. Para integrar esses dados em um único barramento de api que permita inclusive que novos sistemas já sejam iniciados sob essa nova arquitetura, a SciCrop oferece sua expertise em unir sob um mesmo protocolo os dados que serão fundamentais para o analytics.

Qualquer empresa do agronegócio e setores correlatos, possui hoje uma infinidade de dados fundamentais ao negócio e que são transmitidos e recebidos a todo momento, mas que não estão sendo armazenados conjuntamente e relacionados entre si, para análises que podem trazer verdadeiro ganho estratégico para a empresa. Por isso, cada dia mais tem crescido a conscientização da necessidade de infraestrutura tecnológica focada na gestão dos dados, e a sustentação dessa infraestrutura, seja com Data warehouses, Data Lakes e ambientes de MLOps e DevOps. A SciCrop apoia essa iniciativa em nossos clientes e acelera a adoção e implementação desse tipo de infraestrutura.

Ter autonomia em analytics, big data e inteligência artificial depende de dois ativos, recursos humanos e recursos tecnológicos (algoritmos e infraestrutura). Portanto, quando um negócio se propõe a ser data-driven, mais do que fornecedores de tecnologia, ele precisa ter uma base interna capaz de decidir e crescer por si só em sua jornada focada em dados. Para promover esse crescimento autônomo de nossos clientes a SciCrop oferece todo o suporte de transferência de conhecimento dos nossos algoritmos e treinamento aos profissionais internos da companhia para que estes caminhem sozinhos, se assim desejarem, na evolução das soluções entregues pela SciCrop.