Desvende Insights: Explorium Revoluciona Análises de Dados!

Sumário

1. Introdução à Explorium
   • 1.1 Visão Geral da Explorium
   • 1.2 Fundação e Localização
2. Desafios na Ciência de Dados
   • 2.1 Mudança de Foco na Ciência de Dados
   • 2.2 Dificuldades com Dados Externos
3. Plataforma de Dados Externos Explorium
   • 3.1 Catálogo de Dados Amplo
   • 3.2 Descoberta e Conexão de Dados
4. Casos de Uso da Explorium
   • 4.1 Marketing e Pontuação de Leads
   • 4.2 Risco de Crédito em Pequenas Empresas
5. Demonstração de Produto
   • 5.1 Enriquecimento de Leads
   • 5.2 Motor de Aprendizado de Máquina
6. Engenharia de Recursos Automatizada
   • 6.1 Processo de Geração de Recursos
   • 6.2 Seleção e Avaliação de Recursos
7. Implementação e Integração
   • 7.1 Opções de Implementação
   • 7.2 Integração com Outros Sistemas
8. Benefícios e Limitações
   • 8.1 Vantagens da Explorium
   • 8.2 Limitações e Desafios
9. Próximos Passos e Oportunidades
   • 9.1 Potencial de Expansão
   • 9.2 Desenvolvimentos Futuros
10. Conclusão e Contato
    • 10.1 Encerramento da Demonstração
    • 10.2 Contato e Informações Adicionais

Introdução à Explorium

1.1 Visão Geral da Explorium

A Explorium é uma plataforma de dados externos que revoluciona a forma como as empresas lidam com análises avançadas e aprendizado de máquina. Ela se destaca na descoberta, conexão e enriquecimento de dados externos para impulsionar insights valiosos.

1.2 Fundação e Localização

Fundada em 2017, a Explorium tem sua sede em São Francisco, com equipes também em Tel Aviv e Nova York. Desde então, tem crescido rapidamente, recebendo mais de 51 milhões em financiamento e contando com uma equipe de mais de 120 pessoas.

Desafios na Ciência de Dados

2.1 Mudança de Foco na Ciência de Dados

Nos últimos anos, houve uma mudança significativa no campo da ciência de dados, passando do foco exclusivo em algoritmos para uma ênfase renovada na importância dos dados. A Explorium surge como resposta a essa necessidade, facilitando a descoberta e integração de dados externos.

2.2 Dificuldades com Dados Externos

A obtenção e integração de dados externos sempre foram desafiadoras para cientistas de dados e equipes analíticas. A falta de acesso e a fragmentação do espaço de dados externos dificultam a criação de modelos robustos e precisos.

Plataforma de Dados Externos Explorium

3.1 Catálogo de Dados Amplo

A Explorium oferece um catálogo abrangente e diversificado, contendo dados sobre pessoas, empresas, localizações e eventos. Com milhares de sinais de dados disponíveis, os clientes podem encontrar insights valiosos para uma variedade de casos de uso.

3.2 Descoberta e Conexão de Dados

A plataforma simplifica o processo de descoberta e conexão de dados, permitindo que os usuários naveguem pelo catálogo, realizem pesquisas específicas e combinem dados externos com suas fontes internas, tudo em tempo real.

Casos de Uso da Explorium

4.1 Marketing e Pontuação de Leads

Os clientes utilizam a Explorium para melhorar suas estratégias de marketing, priorizando leads com base em uma ampla gama de dados externos. Isso inclui pontuação de leads para segmentação eficaz e previsão de valor vitalício para otimização de recursos.

4.2 Risco de Crédito em Pequenas Empresas

Outro caso de uso importante é a avaliação de risco de crédito para pequenas empresas. Através da análise de dados externos, como presença online e desempenho financeiro, a Explorium permite às instituições financeiras tomar decisões mais informadas.

Demonstração de Produto

5.1 Enriquecimento de Leads

Durante a demonstração do produto, é mostrado como a Explorium pode enriquecer rapidamente os leads existentes de uma empresa, adicionando informações relevantes, como análises online, classificações da indústria e tráfego físico.

5.2 Motor de Aprendizado de Máquina

Outro destaque da demonstração é o motor de aprendizado de máquina da Explorium, que cria modelos preditivos precisos usando uma combinação de dados internos e externos. Isso é exemplificado através da análise de risco de crédito em pequenas empresas.

Engenharia de Recursos Automatizada

6.1 Processo de Geração de Recursos

A plataforma realiza uma engenharia de recursos automatizada, identificando e selecionando os recursos mais relevantes para cada caso de uso. Isso inclui a criação de recursos a partir de milhares de sinais de dados externos disponíveis.

6.2 Seleção e Avaliação de Recursos

Após a geração de recursos, a Explorium classifica e avalia cada um em relação ao seu poder preditivo. Os principais recursos são então utilizados na construção de modelos de aprendizado de máquina, garantindo sua eficácia e robustez.

Implementação e Integração

7.1 Opções de Implementação

A Explorium oferece diversas opções de implementação, permitindo que os clientes escolham entre implantar modelos diretamente na plataforma ou integrar os recursos descobertos em seus próprios pipelines de aprendizado de máquina.

7.2 Integração com Outros Sistemas

Além disso, a plataforma é altamente flexível, permitindo integrações suaves com uma variedade de sistemas e ferramentas existentes, como Snowflake, BigQuery e Amazon AWS.

Benefícios e Limitações

8.1 Vantagens da Explorium

A