Transformar dados em previsões é o nosso trabalho
A Boitatá nasceu da convicção de que análise preditiva não deveria ser acessível apenas a grandes corporações. Trabalhamos com empresas de todos os portes em Curitiba e no Brasil.
Nossa história
Fundada em Curitiba, com visão nacional
A Boitatá surgiu em 2019 quando dois cientistas de dados, após anos trabalhando em projetos de machine learning para empresas de grande porte, perceberam uma lacuna no mercado brasileiro: pequenas e médias empresas tinham dados valiosos acumulados durante anos de operação, mas não tinham acesso a metodologias preditivas adequadas ao seu porte e orçamento.
O nome faz referência ao Boitatá, ser mítico do folclore brasileiro conhecido por iluminar o caminho na escuridão — uma metáfora que consideramos adequada para o que fazemos: usar dados passados para lançar luz sobre decisões futuras.
Desde então, desenvolvemos modelos preditivos para clientes nos setores de varejo, logística, serviços profissionais e tecnologia, sempre com foco em entregas que possam ser interpretadas e utilizadas por equipes sem formação técnica avançada.
Nossa missão
Tornar a previsão estatística acessível e interpretável
Acreditamos que uma boa análise preditiva começa pela escolha da pergunta certa — não pelo volume de dados ou pela sofisticação do algoritmo. Nossa abordagem prioriza modelos que possam ser explicados, validados e operados pelo cliente, em vez de caixas-pretas cujos resultados ninguém consegue questionar.
Transparência metodológica em cada etapa do projeto
Modelos calibrados aos dados e ao contexto de cada cliente
Relatórios com intervalos de confiança, não apenas números pontuais
Transferência de conhecimento para a equipe do cliente
Quem somos
Equipe técnica
Rafael Correia
Cientista de Dados Sênior
Mestre em Estatística pela UFPR, com experiência em modelos de séries temporais e previsão de demanda para o setor varejista brasileiro.
Ana Menezes
Engenheira de Machine Learning
Especialista em arquitetura de pipelines de dados e integração de modelos em sistemas operacionais, com passagem por empresas de logística e tecnologia.
Lucas Ferreira
Analista Quantitativo
Economista com especialização em econometria aplicada, responsável por validação estatística e comunicação dos resultados para equipes de gestão.
Nossos padrões
Protocolos e padrões de qualidade
Confidencialidade e NDA
Assinamos acordos de confidencialidade antes de qualquer acesso aos dados do cliente. Todos os dados são tratados com sigilo rigoroso e removidos após a entrega conforme contrato.
Validação cruzada obrigatória
Todo modelo passa por validação em dados fora da amostra de treinamento. Apresentamos métricas de erro em cenários reais, não apenas no conjunto de treino.
Documentação técnica completa
Cada entrega inclui documentação das escolhas metodológicas, premissas utilizadas, limitações conhecidas e instruções de operação para a equipe do cliente.
Conformidade com LGPD
Seguimos as diretrizes da Lei Geral de Proteção de Dados em todos os projetos. O tratamento de dados pessoais é documentado e limitado ao estritamente necessário para o objetivo do modelo.
Versionamento de modelos
Mantemos controle de versão de todos os modelos desenvolvidos, permitindo rastreabilidade e comparação de performance entre versões ao longo do tempo.
Capacitação da equipe cliente
Nos engajamentos Multi-Dimensional e Empresarial, realizamos sessões de treinamento para que a equipe do cliente entenda os resultados, suas limitações e como utilizá-los no dia a dia.
Expertise e valores
O que orienta nosso trabalho com dados preditivos
A análise preditiva aplicada ao ambiente de negócios brasileiro exige mais do que domínio técnico. Requer compreensão das particularidades do mercado local — sazonalidades específicas, comportamento do consumidor regional, variações cambiais e macroeconômicas que afetam setores de forma distinta.
Nossa equipe combina formação quantitativa rigorosa com experiência prática em projetos no Brasil, o que nos permite desenvolver modelos que refletem o contexto real das empresas com as quais trabalhamos, sem ignorar as especificidades do ambiente operacional brasileiro.
Valorizamos a honestidade sobre as capacidades e os limites dos modelos preditivos. Nenhum modelo prevê o futuro com certeza — o que a estatística oferece são distribuições de probabilidade e intervalos de confiança que ajudam a tomar decisões mais informadas diante da incerteza.
Por isso, investimos tempo na fase de entendimento do problema antes de escrever qualquer linha de código. Muitas vezes, a melhor contribuição que podemos fazer é reformular a pergunta de negócio de forma que ela seja respondível com os dados disponíveis.
Quer conhecer melhor nossa metodologia?
Conversamos sem compromisso sobre o seu contexto de dados e sobre qual abordagem preditiva faria sentido para o seu momento de negócio.
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