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Rafael Ivan Garcia

Engenheiro de Computação pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, empreendedor e cofundador da Infosimples. Estuda e trabalha com inteligência artificial, gosta muito de jogos e abandonou a vida sedentária.

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Resultados da pesquisa de satisfação 2015
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Gestão de uma Empresa

Aqui na Infosimples, todos os anos nós realizamos uma pesquisa de satisfação para coletar opiniões dos clientes e entender quais são os pontos fortes e os fracos na percepção de quem usa nossos serviços.

Com os resultados da pesquisa, evoluímos e entregamos um serviço melhor a cada ano.

Em dezembro de 2015, realizamos uma pesquisa com funcionários de 20 empresas clientes de um serviço de automação de consultas de dados e compatilharemos neste artigo uma compilação dos resultados.

Avaliação das soluções da Infosimples

A primeira parte da pesquisa avaliou se as soluções estão atendendo as necessidades dos clientes e quão fácil é integrar sistemas existentes com as APIs da Infosimples.

Qualidade das soluções da Infosimples

Avaliação do suporte da Infosimples

Avaliamos o suporte a clientes e nos preocupamos com a percepção de agilidade com nível inferior ao que gostaríamos, ainda que a avaliação da qualificação dos profissionais da empresa tenha sido positiva.

Estamos realizando ações para melhorar a agilidade do suporte em 2016 e esperamos observar melhora expressiva na próxima pesquisa.

Qualidade do suporte da Infosimples

Net Promoter Score (NPS)

Este foi o primeiro ano em que avaliamos nosso Net Promoter Score (NPS).

"Em uma escala de 0 a 10, o quanto você indicaria a Infosimples para colegas?"

As respostas desta pergunta refletem a lealdade dos clientes e o quanto eles estão inclinados a indicar a solução para colegas.

O índice NPS normalmente varia de -100 até +100.

Escala Net Promoter Score

O resultado obtido foi um NPS de +60. Consideramos este um bom resultado pelos seguintes motivos:

  • O NPS da indústria de software em 2015 foi de +19*
  • O percentual de detratores (notas de 0 a 6) foi 0%
  • O percentual de promotores (notas 9 ou 10) foi de 60%
  • O percentual de neutros (notas 7 ou 8) foi 40%

Net Promoter Score Infosimples

Comparar o NPS da Infosimples com o da indústria de software não é o ideal. A avaliação terá mais valor a partir da próxima pesquisa, quando será possível comparar nossa evolução do índice.

 


 

Obrigado a todos os participantes da pesquisa por terem dedicado alguns minutos para responder às perguntas. Os resultados estão sendo importantes no nosso planejamento.

Um ótimo 2016 a todos!


*Fonte: Satmetrix 2015 Consumer Net Promoter Benchmarks



















Amazon Web Services lança a região de Frankfurt (Alemanha)
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Eventos

A Amazon Web Services (AWS) lançou hoje a sua segunda região na Europa, desta vez em Frankfurt, na Alemanha. A nova região já suporta diversos serviços oferecidos pela AWS, incluindo os tradicionais Elastic Compute Cloud (EC2), Elastic Block Storage (EBS), Auto ScalingElastic Load Balancing e Relational Database Service (RDS)Além disso, foram incluídos três novos pontos de presença em Frankfurt para os serviços Route 53 e CloudFront.

A já existente região da Irlanda pode agora ser utilizada em conjunto com a de Frankfurt para a construção de aplicações multi-região com a garantia de que todo o conteúdo esteja hospedado em datacenters localizados na União Europeia. O lançamento desta nova região em solo alemão provavelmente está relacionado ao país possuir leis de proteção de dados bastante restritivas e as empresas precisarem conviver com limitações em relação aos dados que podem ser armazedos em outros países.

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O que é Correspondência de Dados?
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Ciência de Dados

Exemplo de match de dados

Correspondência de Dados (Data Matching) é a tarefa de encontrarar, em bancos de dados, registros que se referem à mesma entidade. Normalmente, tais registros são oriundos de diferentes conjuntos de dados e não possuem nenhum identificador comum, mas também há casos em que estas técnicas são aplicadas para detectar registros duplicados em um único banco de dados.

Correspondência de Dados é normalmente refereciada através dos termos em Inglês Data Matching, Record Linkage, Object Identification ou Entity Resolution.

Identificar registros correspondentes em múltiplos bancos de dados é uma tarefa desafiadora por várias razões. Em primeiro lugar, tais registros normalmente não possuem nenhum atributo que deixe óbvio quais se referem às mesmas entidades, sendo necessário, portanto, analisar outros atributos que dão identificações parciais, tais como nomes e datas de nascimento (para pessoas) ou títulos e marcas (para produtos). Por conta disso, este tipo de algoritmo é muito sensível à qualidade dos dados, o que torna necessário executar um pré-processamento das informações com o objetivo de garantir um padrão mínimo de qualidade pelo menos para os atributos principais que poderão ser úteis para reconhecer registros correspondentes.

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