Metodologia

Nosso Método

Na BRR Solutions, o trabalho com dados é estruturado sobre o processo CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) — uma metodologia iterativa, flexível e orientada a resultados de negócio, não apenas a modelos técnicos.

📐 Base Metodológica

CRISP-DM: o processo que guia nosso trabalho

O CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) é o padrão mais adotado no mundo para projetos de dados. Ele organiza o trabalho em 6 fases interativas e cíclicas, garantindo que cada análise e modelo estejam alinhados com os objetivos reais do negócio.

Na BRR Solutions, usamos o CRISP como espinha dorsal de todos os projetos de dados — porém sem rigidez. A metodologia é adaptada à realidade de cada cliente: podemos iniciar em qualquer fase, iterar com rapidez ou aprofundar etapas específicas conforme a maturidade de dados e as necessidades do projeto.

💡

Flexibilidade é nossa vantagem: enquanto a metodologia CRISP é a base, nossas entregas combinam investigação qualitativa, inteligência de mercado e análise avançada com IA — moldando o processo ao problema, e não o contrário.

Processo CRISP-DM — Visão Geral
01
Entendimento do Negócio
Business Understanding
🎯
02
Entendimento dos Dados
Data Understanding
🔍
03
Preparação dos Dados
Data Preparation
🔧
04
Modelagem
Modeling
🤖
05
Avaliação
Evaluation
06
Implantação
Deployment
🚀
Processo iterativo e cíclico

As 6 Fases do  CRISP-DM

Cada fase tem objetivos claros, entregáveis definidos e alimenta a próxima — construindo um ciclo contínuo de geração de valor com dados.

🎯
01

Entendimento do Negócio

Business Understanding

A base de qualquer projeto de dados bem-sucedido começa com uma compreensão profunda do contexto e dos objetivos do negócio — muito antes de qualquer código ou modelo.

Definição dos objetivos de negócio e critérios de sucesso
Levantamento de stakeholders, processos e restrições
Tradução dos objetivos de negócio em objetivos analíticos
Elaboração do plano de projeto e avaliação de riscos
Identificação das perguntas-chave que os dados precisam responder
🔍
02

Entendimento dos Dados

Data Understanding

Investigação e pesquisa aprofundada das fontes de dados disponíveis. Nesta fase, mapeamos tudo que existe, avaliamos a qualidade e identificamos os primeiros padrões relevantes.

Coleta, catalogação e inventário das fontes de dados disponíveis
Análise exploratória de dados (EDA) e geração de estatísticas descritivas
Identificação de padrões, anomalias, correlações e outliers iniciais
Avaliação de qualidade, completude e consistência dos dados
Documentação do entendimento adquirido e hipóteses levantadas
🔧
03

Preparação dos Dados

Data Preparation

A fase mais técnica e trabalhosa do processo. Aqui construímos a fundação de dados que alimentará os modelos e análises — um dado ruim resulta em conclusões erradas.

Seleção dos conjuntos de dados, atributos e registros relevantes
Limpeza de dados: tratamento de nulos, duplicatas e inconsistências
Engenharia de features: criação e transformação de variáveis
Integração e consolidação de múltiplas fontes de dados
Formatação e estruturação final para os algoritmos ou modelos
🤖
04

Modelagem

Modeling

Aplicação de técnicas de Machine Learning, IA e análise estatística avançada. Testamos múltiplas abordagens e selecionamos as que melhor respondem às perguntas do negócio.

Seleção de técnicas de modelagem adequadas ao problema
Treinamento e validação de modelos de Machine Learning
Experimentação com LLMs e IA generativa quando aplicável
Ajuste de hiperparâmetros e otimização de performance
Avaliação de métricas técnicas (AUC, RMSE, acurácia, F1, etc.)
05

Avaliação

Evaluation

Os modelos técnicos são bons, mas precisam fazer sentido para o negócio. Aqui revisitamos os objetivos originais e validamos se os resultados realmente geram valor.

Validação dos resultados contra os objetivos de negócio definidos na Fase 1
Revisão do processo com os stakeholders e refinamento das hipóteses
Identificação de casos de uso não contemplados e gap analysis
Decisão sobre próximos passos: ajuste, expansão ou implantação
Documentação de aprendizados e recomendações estratégicas
🚀
06

Implantação

Deployment

O valor só se realiza quando o trabalho chega à operação. Implantamos os modelos e análises de forma robusta, garantindo que o negócio consiga usar os resultados no dia a dia.

Implantação em produção com pipelines automatizados e monitorados
Criação de dashboards e relatórios operacionais para times de negócio
Documentação técnica completa e transferência de conhecimento
Monitoramento contínuo de performance e drift dos modelos
Ciclo de melhoria contínua — retorno ao início do processo
🤖 Camada Avançada

IA e Machine Learning integrados ao processo

O CRISP-DM define o processo. A inteligência artificial amplifica os resultados. Em cada fase do ciclo, aplicamos técnicas avançadas de ML e IA para extrair mais valor dos dados — com rigor metodológico e foco em aplicabilidade real.

🧠

Machine Learning Supervisionado

Modelos de classificação, regressão e previsão aplicados a churn, precificação, segmentação de clientes e forecasting de receita.

🔮

Modelos Não Supervisionados

Clusterização, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade para descobrir padrões ocultos em grandes volumes de dados.

🤖

IA Generativa & LLMs

Agentes autônomos, geração de relatórios automatizados, análise de documentos e interação em linguagem natural com dados.

📊

Inteligência de Mercado

Coleta e análise de dados externos (concorrência, CNPJs, CDR, mercado) para subsidiar decisões estratégicas com profundidade.

🔄 Adaptabilidade

Um método robusto que se adapta à sua realidade

Nem todo projeto começa do zero, e nem toda empresa tem os dados maduros o suficiente para percorrer as 6 fases de uma vez. Por isso, o CRISP-DM na BRR Solutions é tratado como uma bússola, não como uma trilha rígida.

Podemos iniciar um projeto diretamente na fase de modelagem se os dados já estiverem preparados, ou iterar várias vezes entre entendimento e preparação antes de avançar. O que nunca muda é o compromisso com o resultado de negócio.

🏢
Projetos greenfield

Percorremos todas as fases, construindo a fundação de dados do zero.

🔬
Projetos de pesquisa

Aprofundamos as fases de entendimento e modelagem com investigação intensiva.

Entregas rápidas

Iterações curtas com foco em valor imediato, sem abrir mão do rigor.

🔁
Evolução contínua

Ciclos de melhoria contínua para projetos de longo prazo em parceria.

🧪

Vamos aplicar este método
ao seu negócio?

Agende um diagnóstico gratuito. Entendemos seus dados, identificamos oportunidades e apresentamos um plano concreto baseado no CRISP-DM adaptado à sua realidade.