Inovações em automação, inteligência competitiva e conformidade com a LGPD posicionam a Zeeway como referência na transformação digital de setores como e-commerce, saúde e finanças.

Zeeway aponta as tendências e práticas essenciais no futuro da ciência de dados “A Zeeway tem uma visão clara sobre o futuro da ciência de dados,” afirma Luís Ferreira, fundador da empresa, destacando como as próximas inovações moldarão o mercado. Segundo ele, “a automação de processos será uma das tendências mais relevantes, permitindo que analistas se concentrem em questões mais complexas ao invés de tarefas repetitivas, agregando mais valor ao negócio.” A análise em tempo real também terá um papel fundamental para que as empresas possam responder rapidamente às mudanças de mercado.

Luís reforça a importância da inteligência competitiva e da análise preditiva, que devem expandir sua presença e possibilitar decisões quase instantâneas em setores como e-commerce, saúde e finanças. Outro ponto em destaque é a análise de dados não estruturados, como textos e imagens, “que serão cada vez mais explorados por meio de ferramentas avançadas, especialmente nas áreas de marketing e atendimento ao cliente.”

Além disso, o fundador menciona a crescente necessidade de conformidade com regulamentações de privacidade, como LGPD e GDPR. “Tecnologias automatizadas de compliance serão essenciais para garantir a conformidade com essas normas,” diz Luís, ressaltando que áreas como e-commerce, saúde e logística serão profundamente impactadas por essas inovações.

A Zeeway está expandindo suas soluções, com foco em inteligência artificial e machine learning, para melhorar a precisão das análises preditivas e a personalização dos serviços. Luís também compartilha a importância da ética e privacidade na governança de dados: “Adotamos uma abordagem rigorosa de segurança e transparência no uso dos dados, garantindo que nossos clientes saibam como suas informações estão sendo protegidas.”

Para empresas que iniciam na ciência de dados, a Zeeway recomenda definir objetivos claros, garantir a qualidade dos dados e manter uma governança eficaz. “Treinamento contínuo e projetos piloto são essenciais para aproveitar ao máximo o potencial da ciência de dados,” conclui Luís, reforçando que a transparência e a conformidade com normas de proteção de dados são fundamentais para construir a confiança e o sucesso de longo prazo.