Tenho volume, mas não tenho crescimento
LGPD, BACEN, disponibilidade de sistema.
Tenho pressão por resultado, mas não tenho clareza sobre a causa raiz
Escolha o que está na sua mesa agora:
Tenho volume, mas não tenho crescimento. Algo no funil, no canal ou na base de clientes está represado.
A conta de infraestrutura, retrabalho e processos manuais cresce mais rápido do que consigo justificar.
LGPD, BACEN, disponibilidade de sistema. Sei que tenho risco. Não sei exatamente onde.
Temos dados. Temos dashboards. O time ainda decide por intuição. Algo nessa equação não fecha.
Tenho pressão por resultado, mas não tenho clareza sobre a causa raiz.
O desafio era escalar a originação sem degradar o risco. A solução foi uma arquitetura de decisão em tempo real com ciência de dados integrada ao CRM.
O banco não sabia que R$ 21,6 milhões em receita de canais estava sendo atribuída erroneamente. O modelo de atribuição tradicional apagava o rastro
430 terabytes de dados de produção sendo armazenados na camada mais cara. Ninguém havia auditado
A resposta está em como o problema é diagnosticado. Não em qual tecnologia é aplicada.
O MATH Problem-First Framework é o método que organiza todos os nossos projetos. Começa pela dor declarada, vai até a causa estrutural, mapeia o impacto no negócio e traduz tudo para uma linha que sobe ao board. Só depois disso entra a tecnologia.
Os projetos que falham geralmente pulam direto para a solução. Os que funcionam constroem o diagnóstico primeiro.
É por isso que nosso NPS é consistentemente acima de 85. E por isso que os clientes ficam.
Análises e perspectivas de quem trabalha na fronteira entre estratégia de negócio, engenharia de dados e IA.
Artigos do podcast DoTheMATH, análises do CSO Marcel Ghiraldini e perspectivas de quem implementa arquiteturas de dados em escala real. Sem hype, sem buzzword, com dados.
