Por que a Boitatá trata seus dados de forma diferente
Veja o que distingue nossa metodologia preditiva das abordagens genéricas que frequentemente não correspondem à realidade operacional do cliente.
Visão geral
Vantagens que fazem diferença na prática
Cada item abaixo reflete uma escolha metodológica deliberada — não uma promessa de marketing, mas uma prática que aplicamos em cada engajamento.
Pergunta de negócio antes de qualquer modelo
Dedicamos tempo à definição clara do problema antes de escolher qualquer algoritmo. Isso evita projetos que geram relatórios sem impacto real nas decisões.
Intervalos de confiança em todos os entregáveis
Nenhuma previsão é entregue sem sua faixa de incerteza estatística. O gestor sabe não apenas o número esperado, mas também os cenários otimista e pessimista.
Modelos desenvolvidos com seus dados reais
Não utilizamos modelos pré-treinados em dados genéricos. Cada projeto parte dos registros históricos do próprio cliente, calibrando o modelo ao seu contexto específico.
Entrega integrada ao fluxo existente
Os modelos são entregues em formatos que sua equipe já utiliza — planilhas, dashboards ou APIs documentadas. Sem necessidade de infraestrutura adicional complexa para o engajamento básico.
Documentação clara das limitações
Documentamos explicitamente as condições sob as quais o modelo funciona bem e aquelas em que sua precisão diminui. O cliente toma decisões com consciência dos limites do modelo.
Retreinamento periódico incluso
Nos planos Multi-Dimensional e Empresarial, o retreinamento trimestral está incluso no primeiro ano. Modelos estáticos perdem precisão — mantemos os seus atualizados.
Equipe com formação quantitativa e experiência setorial brasileira
Nossa equipe tem formação em estatística, econometria e machine learning, com projetos reais em setores como varejo, logística e serviços no Brasil. Essa combinação reduz significativamente o tempo necessário para compreender o contexto operacional do cliente.
- Mestrado e especialização em estatística aplicada
- Experiência com dados de empresas brasileiras de médio porte
- Conhecimento das sazonalidades e particularidades do mercado nacional
+60
projetos de modelagem preditiva entregues
6
anos de atuação no mercado brasileiro de dados
3
setores industriais atendidos com modelos ativos
Ferramentas e abordagens metodológicas:
- Séries temporais (ARIMA, Prophet, LightGBM)
- Modelos de churn e classificação binária
- Validação cruzada temporal (walk-forward)
- Análise de contribuição de variáveis (SHAP)
- Entrega por API REST ou integração em planilha
Tecnologia e metodologia adaptadas à sua realidade operacional
Não usamos apenas um tipo de modelo para todos os problemas. A escolha da abordagem depende dos dados disponíveis, da frequência das previsões necessárias e da complexidade do fenômeno a ser modelado.
A análise de contribuição de variáveis (SHAP) permite explicar ao cliente quais fatores mais influenciam cada previsão — tornando o modelo interpretável, não apenas preciso.
Acompanhamento próximo durante todo o engajamento
Cada cliente tem um ponto de contato fixo da nossa equipe durante o projeto. Não há transferências para diferentes analistas ao longo do trabalho — quem entendeu o contexto do seu negócio na fase inicial acompanha a entrega final.
- Reuniões de alinhamento em cada fase do projeto
- Relatórios intermediários com achados preliminares
- Acesso direto ao analista responsável via e-mail e chamada
"A abordagem consultiva da Boitatá nos ajudou a reformular a pergunta que queríamos responder — o que tornou o modelo final muito mais útil do que o que tínhamos solicitado originalmente."
— Feedback de cliente, setor de varejo, março de 2025
Comparativo
Boitatá versus abordagens convencionais
Uma comparação factual entre as práticas que adotamos e o que é comum encontrar em soluções genéricas de analytics.
| Aspecto | Abordagens genéricas | Boitatá |
|---|---|---|
| Modelagem a partir dos seus dados | ||
| Intervalos de confiança em todas as previsões | ||
| Documentação das limitações do modelo | ||
| Entrega em formato adequado ao cliente | Nem sempre | |
| Retreinamento periódico incluso | Nos planos intermediário e empresarial | |
| Conformidade com LGPD documentada | Variável | |
| Ponto de contato fixo durante o projeto |
Diferenciais
O que não encontramos em outros provedores
Validação walk-forward obrigatória
Utilizamos validação temporal sequencial (walk-forward) em vez de validação cruzada padrão para séries temporais. Isso evita vazamento de dados do futuro para o passado e produz estimativas de erro mais realistas.
Relatório de viabilidade antes do contrato
Antes de formalizar qualquer engajamento, avaliamos os dados disponíveis e emitimos um parecer sobre a viabilidade do modelo. Se os dados não suportam uma análise preditiva confiável, dizemos isso claramente.
Análise de importância de variáveis explicável
Usamos métodos como SHAP para explicar quais variáveis influenciam cada previsão. O cliente compreende o raciocínio por trás dos números — não apenas o resultado final.
Entrega sem dependência contínua de nossa equipe
O objetivo é entregar um modelo que sua equipe consiga operar de forma independente. Incluímos documentação e capacitação para reduzir a dependência de consultoria contínua no dia a dia.
Marcos e reconhecimentos
Trajetória da Boitatá
2019
Fundação em Curitiba, PR
+60
Modelos preditivos entregues
92%
Clientes que retornam para novos projetos
LGPD
Conformidade documentada em todos os projetos
Membro da ABES-RS
Associação Brasileira das Empresas de Software – Regional Sul
Parceiro técnico AWS
Projetos com infraestrutura em nuvem certificada para dados sensíveis
Programa Startup Curitiba
Reconhecida no ecossistema de inovação de Curitiba desde 2020
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